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version: v0.1
status: draft
updated: 2026-05-03
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# Demo 与 MVP

## 1. 产品定位

> 一个具备长期架构基础的最小可用学习产品雏形，不是一次性演示，也不是完整商业化产品。

第一版只验证一个核心问题：

> AI 驱动的知识库学习系统，是否能帮助用户从"被动看资料"变成"主动学习、反馈、复习和迭代"。

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## 2. 核心原则

### 2.1 功能少，但闭环完整

第一版必须跑通完整学习闭环：

```text
注册 / 登录
        ↓
选择学习方向
        ↓
进入学习路径
        ↓
阅读知识内容
        ↓
主动回忆 / 写笔记 / 写答案
        ↓
AI 分析
        ↓
生成学习状态
        ↓
给出复习和下一步建议
        ↓
进入下一次学习
```

### 2.2 架构要可迭代

第一版需要提前考虑：
- 用户系统
- 学习记录
- 知识库结构
- AI 分析结果结构
- 用户学习画像
- 多语言文案
- 后续订阅权益
- 后续 iPad / Mac / Android 扩展

### 2.3 AI 是核心

第一版 AI 要承担三个核心职责：
1. 分析用户输入
2. 判断用户当前学习状态
3. 给出下一步学习建议

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## 3. 第一版目标用户

当前候选方向：
1. 公考申论 AI 学习教练
2. AI 工具学习知识库
3. 程序员 / 前端面试学习助手

第一版用户画像：
- 有明确学习目标的人
- 愿意使用 AI 辅助学习的人
- 不满足于单纯看资料的人
- 希望系统帮自己制定学习路径的人
- 愿意通过写笔记、回答问题、主动回忆来学习的人

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## 4. 第一版产品形态

```text
iPhone App
+
官网基础页面
+
最小后端
+
AI API
```

第一版暂不做：
- Android
- Web 学习端
- iPad 完整适配
- Mac 完整版
- B 端后台
- 内容创作者后台
- 社群系统
- 支付系统

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## 5. 账号体系

### 5.1 第一版需要登录

原因：
1. 学习记录需要跟随用户
2. AI 分析结果需要沉淀到用户画像
3. 复习计划需要长期保存
4. 未来订阅权益需要绑定用户
5. 后续多设备同步需要统一用户身份

### 5.2 第一版登录方式

```text
Sign in with Apple
```

暂不做：微信登录、手机号登录、邮箱密码登录、Google 登录、复杂账号安全系统。

### 5.3 用户身份模型

```text
User
├── id
├── appleUserId
├── displayName
├── email
├── preferredLanguage
├── createdAt
├── lastLoginAt
└── status
```

### 5.4 账号边界

第一版账号只解决：登录、识别用户、保存学习记录、保存 AI 分析结果、保存基础偏好。

暂不做：好友系统、用户主页、头像上传、账号注销自动化、多登录方式绑定、复杂权限系统。

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## 6. 多语言基础

### 6.1 需要多语言结构

原因：
1. Apple 生态用户可能存在中英文环境
2. 后续做海外市场不希望大量重构
3. UI 文案、系统提示、AI Prompt 都需要可维护
4. 多语言越晚做，返工成本越高

### 6.2 第一版多语言范围

- App UI 文案支持多语言结构
- 代码层面使用本地化资源
- 默认语言为中文
- 预留英文文案位置

### 6.3 支持语言

```text
默认：简体中文
预留：英文
```

---

## 7. 知识库设计

### 7.1 知识库不是资料堆积

第一版知识库是结构化学习路径，包含：

```text
KnowledgeBase
├── 学习方向
├── 学习路径
├── 模块
├── 小节
├── 学习任务
├── 主动回忆问题
├── 示例内容
└── 复习节点
```

### 7.2 第一版知识库结构

```text
知识库
└── 学习路径
    └── 模块
        └── 小节
            ├── 正文内容
            ├── 学习目标
            ├── 重点概念
            ├── 主动回忆问题
            ├── 练习输入
            └── AI 分析规则
```

### 7.3 第一版内容范围

第一版只做一个小路径，例如：
- "申论小白 7 天入门路径"
- 或 "AI 工具入门 7 天路径"

### 7.4 知识库最小数据模型

```text
KnowledgeBase
├── id
├── title
├── description
├── language
├── targetUser
├── createdAt
└── updatedAt

LearningPath
├── id
├── knowledgeBaseId
├── title
├── description
├── estimatedDays
└── order

Lesson
├── id
├── pathId
├── title
├── content
├── objectives
├── keyPoints
├── recallQuestions
├── practicePrompt
├── order
└── estimatedMinutes
```

---

## 8. 学习闭环设计

### 8.1 核心闭环

```text
用户选择学习路径
        ↓
系统展示今日任务
        ↓
用户阅读内容
        ↓
系统提出主动回忆问题
        ↓
用户输入回答 / 笔记
        ↓
AI 分析用户输入
        ↓
系统生成学习状态
        ↓
系统给出复习建议
```

### 8.2 主动回忆

用户不能只是看资料。系统需要引导用户：
- 用自己的话复述
- 回答关键问题
- 写出理解
- 写出答案
- 暴露自己的薄弱点

### 8.3 AI 分析维度

```text
理解程度
要点覆盖
逻辑结构
表达清晰度
错误理解
遗漏内容
下一步建议
```

---

## 9. AI 学习状态模型

### 9.1 为什么需要

如果 AI 不能准确判断用户状态，后续学习计划、复习建议、个性化推荐都会失效。

第一版不追求完全准确，只追求：能用结构化方式记录用户当前学习情况，并支持后续迭代。

### 9.2 第一版学习状态维度

```text
理解程度
记忆程度
表达能力
完成情况
薄弱点
复习需求
学习稳定性
```

### 9.3 用户学习画像

```text
UserLearningProfile
├── userId
├── currentKnowledgeBaseId
├── currentPathId
├── currentLessonId
├── overallLevel
├── weakPoints
├── strengths
├── recentMistakes
├── reviewQueue
├── learningStreak
└── updatedAt
```

### 9.4 单次学习记录

```text
LearningSession
├── id
├── userId
├── lessonId
├── startedAt
├── endedAt
├── userInput
├── aiAnalysis
├── masteryScore
├── weakPoints
├── nextSuggestion
└── reviewAt
```

### 9.5 掌握度评分（0-5分）

```text
0 = 没有作答 / 无法判断
1 = 基本没理解
2 = 理解较弱
3 = 基本理解
4 = 理解较好
5 = 掌握很好
```

注意：这不是考试分数，只是产品内部用于安排复习和学习建议的参考值。

### 9.6 AI 输出结构

```json
{
  "masteryScore": 3,
  "understandingLevel": "基本理解",
  "summary": "用户能说出核心意思，但要点不够完整。",
  "strengths": ["能识别主要问题", "表达比较清楚"],
  "weakPoints": ["遗漏关键要点", "逻辑层次不够清晰"],
  "suggestions": ["补充材料中的第二个要点", "回答时先概括问题，再展开原因"],
  "reviewNeeded": true,
  "nextAction": "建议明天复习本节，并重新回答主动回忆问题。"
}
```

---

## 10. AI 对话页面

### 10.1 需要 AI 对话页

原因：
1. 用户会天然期待 AI 产品能提问
2. 知识库学习中，用户经常会有即时疑问
3. 对话页可以提升产品感知价值
4. 对话数据可以反向帮助判断用户困惑点

### 10.2 对话页定位

```text
围绕当前知识库和当前学习内容的学习助手
```

它应该回答：
- 这节内容是什么意思？
- 我这个回答哪里不对？
- 这个概念能不能举例？
- 我应该怎么记？
- 这个知识点和前面有什么关系？
- 我下一步该怎么学？

### 10.3 对话页边界

```text
只能围绕当前知识库
只能围绕学习主题
不能承诺考试结果
不能生成违规内容
不能替代专业老师
```

### 10.4 推荐快捷问题

```text
帮我解释这一节
用更简单的话讲
给我举个例子
我哪里理解错了
帮我总结重点
生成一个复习问题
```

---

## 11. 页面结构

### 11.1 第一版页面列表

1. 启动页 / 欢迎页
2. 登录页
3. 语言与基础偏好页
4. 学习方向选择页
5. 学习路径页
6. 今日学习任务页
7. 内容阅读页
8. 主动回忆 / 笔记输入页
9. AI 分析结果页
10. AI 对话页
11. 复习计划页
12. 学习进度页
13. 设置页
14. 反馈页

### 11.2 页面优先级

**P0 必须做：**
- 登录页
- 学习方向选择页
- 学习路径页
- 今日学习任务页
- 内容阅读页
- 主动回忆 / 笔记输入页
- AI 分析结果页
- AI 对话页
- 复习计划页

**P1 建议做：**
- 学习进度页
- 设置页
- 反馈页

**P2 可以延后：**
- 个人主页
- 成就系统
- 统计图表
- 多知识库市场
- 复杂搜索
- 社群入口

### 11.3 底部 Tab 设计

```text
学习 | 知识库 | AI助手 | 我的
```

- 学习：今日任务、复习计划
- 知识库：学习路径和内容
- AI 助手：围绕知识库的对话
- 我的：学习进度、设置、反馈

---

## 12. UI 风格

### 12.1 设计关键词

```text
安静、清晰、克制、学习感、低干扰、Apple原生感、卡片式结构、适合长时间阅读
```

### 12.2 设计原则

- 不做花哨视觉
- 不做复杂动画
- 不做社交信息流
- 不做游戏化过重设计
- 优先保证阅读体验
- 优先保证学习任务清晰
- 优先保证 AI 分析结果可理解

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## 13. MVP 功能清单

### P0 必须完成

1. Sign in with Apple 登录
2. 多语言结构
3. 一个学习方向
4. 一个 7 天学习路径
5. 内容阅读
6. 主动回忆 / 笔记输入
7. AI 分析
8. 用户学习状态记录
9. 复习建议
10. AI 对话页面
11. 反馈入口

### P1 尽量完成

1. 学习进度页
2. 设置页
3. 简单本地缓存
4. 等待名单 / 内测入口
5. 基础错误提示
6. 基础 AI 调用日志

### P2 暂时不做

1. 支付
2. 完整订阅权益
3. 完整题库
4. 完整知识库市场
5. 社群
6. 排行榜
7. 成就系统
8. 文件上传
9. 复杂搜索
10. 多端同步

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## 14. 后端需求

### 第一版需要最小后端

原因：
1. 不能把 AI API Key 放在客户端
2. 需要保存用户学习状态
3. 需要保存 AI 分析结果
4. 需要收集反馈
5. 后续订阅权益需要后端基础

### 第一版后端能力

```text
用户身份记录
AI 请求代理
学习记录保存
AI 分析结果保存
反馈提交
等待名单
基础日志
```

### 第一版不做的后端能力

```text
复杂权限系统
管理后台
内容管理系统
支付系统
订阅校验
多端同步
复杂推荐系统
高并发架构
```

---

## 15. 核心实体

```text
User
KnowledgeBase
LearningPath
Lesson
LearningSession
AIAnalysis
ReviewTask
Feedback
```

### ReviewTask

```text
ReviewTask
├── id
├── userId
├── lessonId
├── sourceSessionId
├── reviewType
├── scheduledAt
├── completedAt
└── status
```

### AIAnalysis

```text
AIAnalysis
├── id
├── userId
├── sessionId
├── inputText
├── outputJson
├── masteryScore
├── weakPoints
├── suggestions
├── modelName
├── createdAt
└── costEstimate
```

---

## 16. AI Prompt 设计原则

### Prompt 目标

AI Prompt 不是为了生成漂亮文字，而是为了稳定产出结构化学习判断。

Prompt 需要让 AI 输出：
- 用户理解程度
- 用户薄弱点
- 用户表达问题
- 下一步建议
- 是否需要复习
- 复习时间建议

### 输出格式

第一版要求 AI 尽量输出 JSON。如果 JSON 不稳定，后端需要做容错处理。

### Prompt 边界

AI 不允许：
- 承诺考试结果
- 给出绝对权威评分
- 编造不存在的资料来源
- 输出和学习主题无关的内容
- 引导用户作弊

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## 17. 成功标准

### 产品可用标准

第一版必须做到：
- 用户能登录
- 用户能选择学习路径
- 用户能完成一节学习
- 用户能输入内容
- AI 能返回分析
- 系统能生成复习建议
- 用户知道下一步该干什么

### 验证成功标准

第一轮验证目标：
- 至少 10 个用户愿意试用
- 至少 3 个用户完整走完学习闭环
- 至少 3 条有效反馈
- 至少 1 个用户表示愿意继续用
- 至少 1 个用户表示未来愿意付费

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## 18. 当前不做清单

- 完整公考题库
- 完整课程体系
- 完整知识库市场
- 用户上传资料
- 文件解析
- 复杂笔记编辑器
- 社交系统
- 打卡排行榜
- 支付订阅
- Android
- Web 学习端
- Mac 正式版
- B 端后台
- 内容创作者后台

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## 19. 当前最大风险

1. 产品范围继续膨胀
2. AI 判断用户状态不稳定
3. 用户不愿意主动输入内容
4. 内容质量不足以支撑学习
5. 用户认为 AI 分析不专业
6. 方向还没验证就投入过多开发
7. 登录、多语言、架构设计增加早期开发成本
8. AI 对话页变成泛聊天，稀释产品定位

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## 20. 解决策略

1. 登录只做 Apple 登录
2. 多语言只做架构，不做完整翻译运营
3. 知识库只做一个 7 天路径
4. AI 对话只围绕当前知识库
5. 学习状态模型先做基础版本
6. 后端只做最小 API 和数据保存
7. 不接支付
8. 不做完整题库
9. 不做完整知识库平台
10. 14 天内必须产出可展示版本