停止音乐行程
七场探索访谈未提供足够需求证据。
限定 AI 用途
共听与记录保持直接操作，AI 用于个性化配图。
完成上线交付
记录、制作、留存与管理形成完整路径。
播放器使用模拟曲目与播放进度；文字记录、分享卡制作与 AIGC 背景生成真实可用。
01 / 需求定义
先验证任务，再决定功能
最初假设
按时长与预设达到心情组织音乐行程
让用户先设定目标，再开始播放。
七场探索访谈
已有办法足够快
每日推荐、固定歌单或专辑已经覆盖快速播放。
产品取舍
停止优先推进，转向具体未满足任务
不继续为证据不足的命题增加功能。
决策后的三条独立功能线
三条功能线独立验证。某项功能获得认可，不代表其他需求也成立。
查看需求转向依据
和鸣最初希望探索一个轻量、弱社区、有差异化的音乐播放器。我先将方向具体化为“按听歌总时长与目标达到的心情，组织音乐行程”，通过访谈了解用户的播放场景、现有做法与未满足成本。
七场探索访谈中，多名用户通过每日推荐、固定歌单或专辑，已经能够快速开始播放。访谈没有提供足够证据，支持用户需要按精确时长组织音乐，也没有显示他们愿意每次填写时长与心情。因此，我停止将“音乐行程”作为优先方向。
02 / 用户与市场
按行为找用户，按任务找差异
| 用户场景 | 主要成本 | 调研方式 | 产品响应 |
|---|---|---|---|
| 个人账号为孩子或访客播放 | 寻找历史控制、切账号或换设备 | 真实用户访谈 | 当前播放中直接选择听众 |
| 听歌时记录感受的人 | 切换工具、重听时找不到旧记录 | 行为访谈；Apple Music＋手记、网易云任务实测 | 从歌曲记录，也从歌曲回看 |
| 已有文字、想配图保存或分享的人 | 找图、模板与排版反复调整 | 制作经历访谈、非 AI 基线与方案对照 | 降低配图与排版成本 |
个人账号为孩子或访客播放
- 主要成本
- 寻找历史控制、切账号或换设备
- 调研方式
- 真实用户访谈
- 产品响应
- 当前播放中直接选择听众
听歌时记录感受的人
- 主要成本
- 切换工具、重听时找不到旧记录
- 调研方式
- 行为访谈；Apple Music＋手记、网易云任务实测
- 产品响应
- 从歌曲记录，也从歌曲回看
已有文字、想配图保存或分享的人
- 主要成本
- 找图、模板与排版反复调整
- 调研方式
- 制作经历访谈、非 AI 基线与方案对照
- 产品响应
- 降低配图与排版成本
有记录习惯不等于需要配图；存在共听场景不等于需要额外控制。
查看用户范围与调研方法
我以实际行为和使用场景划分目标用户，并分别判断三项功能的适用范围。三类用户可能重合，但对应任务独立成立。
- 共听：围绕家庭账号隔离与播放历史控制进行真实用户调研。
- 听歌时刻：实测 Apple Music＋手记和网易云音乐的文字记录、找回路径。
- 视觉卡片：结合相册、歌词海报和修图模板的使用经历，先建立非 AI 基线。
研究包含小样本访谈与竞品调研，未估算市场规模或付费意愿。
03 / 共听
让当前听众可见，也能随时恢复本人
为孩子或访客播放时，用户需要低成本地控制当前听众归属。
01
为我播放
默认由本人收听，播放历史归属本人。
02
选择孩子／访客
在当前播放界面明确选择听众。
03
保持播放
切换归属时不中断歌曲，也不重置进度。
04
切回为我
状态持续可见，并提供直接恢复入口。
- 明确选择即可完成任务，无需自动识别听众。
- 未接入真实推荐系统，不声称改善推荐质量。
04 / 听歌时刻
把当时的感受，留在那首歌里
减少在笔记工具与播放器之间切换，让再次听到歌曲时能找到过去的记录。
- 三位真实用户行为访谈中，记录工具、动机与迁移意愿不同。
- 原型测试中使用意愿很强；自动关联歌曲不等于已经形成记录习惯。
查看记录功能的研究说明
歌曲触发的感受散落在备忘录、纸本或日记 App 中，记录时需要切换工具、补充歌曲信息；以后重听时，也难以从当前歌曲直接找到旧记录。
这一方向来自我自己的音乐记录习惯，随后通过三位真实用户的行为访谈核查。他们分别使用备忘录、纸本和日记 App，记录动机与迁移意愿并不相同。
05 / AIGC 分享卡
一句画面描述，一张专属背景，三种文字排版
用户已有感受，却被找图与排版阻碍。AI 用于生成背景，文字由前端准确呈现。
决策证据链 · 不同研究阶段，不是转化漏斗
同一系统背景，三种文字排版
生成背景也支持这三种排版；此处展示的是同一张系统背景。
生成与文字分工
画面描述＋明确心情 → 背景生成
用户原文＋歌曲信息 → 前端文字层
背景＋文字层 → 分享卡
正文、歌名、歌手、日期与历史记录不发送给模型。
为什么引入 AI／如何做出决定
三名新增问题访谈中，两人存在明确的制作中断经历；满足于纯文字的反例也被保留。自定义需求测试中，四名参与者均主动使用自定义入口，并认为结果差异值得描述和等待成本。
有限的固定背景难以覆盖场景和心境组合，让用户自行找图和编辑又会重新引入制作成本。因此引入 AIGC，将口语化描述转成背景，再由前端准确排版文字。
共听与听歌时刻无需引入 AI。系统背景保留为快捷选择与失败保底。
06 / 指标与对照
四人对照偏好 AIGC，时延门槛仍未全部通过
四人正式对照 · 以下为实测结果
首次生成成功
4/4
单任务估算费用
¥0.25
原实验未全部通过
两者只差 0.120 秒。基于用户收益继续推进，最终收敛为单张生成与系统背景保底。
用户看重具体画面与心境的联系，以及减少找图和挑模板的工作。一名参与者认为图片更美观，但图文关联一般，该反例没有被忽略。小样本 4/4 不代表普遍的 100% 成功率。
产品指标设计
我设定的产品目标标准
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| 功能／维度 | 观察指标与判断标准 |
|---|---|
| 共听 | “无提示完成听众切换、理解生效范围并恢复本人”全流程完成：占比>85% |
| 听歌时刻 | 完成文字记录>90%，完成后回看记录占比>85% |
| AIGC 用户收益 | 95%愿意使用AIGC功能，90%使用功能后保存图片使用 |
| AIGC 运行成本 | 首次API请求均返回可用结果；P50≤15 秒、P90≤30 秒；每任务估算费用≤¥0.50 |
| 内容与失败处理 | 原文和事实字段准确；用户隐私不发给模型；失败保留输入并进入兜底；失败率<5% |
指标的信息收集可以通过数据埋点实现，此处描述测量方案，不代表埋点已全部上线。
上述为项目负责人设定的产品目标；本节既有研究结果仍按当时冻结的标准记录，不追溯替换原研究门槛。产品目标与既有实测结果分开呈现。
07 / 规格与实现
把研究结论写成能实现、能验收的规则
PRD 明确用户、流程、功能范围与不做事项，再拆为实施指令与验收清单。
输入
画面描述、明确选择的心情
只把配图所需的输入发送给模型。
生成与排版
背景生成，文字前端排版
用户原文与歌曲事实字段保持确定性。
成品管理
保存、回看、下载、更新、删除
本机浏览器存储，不提供跨设备同步。
Lovable
适合本项目研究期频繁改版与立即展示。
Seedream
本项目已测中文氛围场景中，更少修改即可得到预期结果。
产品规则与实现方式
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| 产品规则 | 实现方式 |
|---|---|
| 同一背景比较不同排版 | 背景选择与文字布局独立 |
| 降低描述门槛 | 可选描述与简短建议标签 |
| 生成失败仍能完成 | 三张内置静态背景 |
| 准确保留用户表达 | 确定性文字层 |
| 控制生成访问 | 服务端 Key 与访问码 |
| 用户可以管理数据 | 确认与删除操作 |
Lovable 与 Codex 的选型对比
为什么用 Lovable，而不是直接用 Codex 完成应用
研究期需要频繁改版，并让下一位参与者立即打开测试。我以展示便利、修改效率和开发门槛比较两种工具。
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| 比较维度 | Lovable | Codex 在本项目中的使用体验 |
|---|---|---|
| 部署与展示 | 集成部署，可直接通过网页链接展示 | 当时使用的展示路径需要登录 GPT 账号，参与者访问不便 |
| 高频页面迭代 | 对话修改后可直接预览，也能编辑文字和页面元素 | 更依赖代码修改与验证，简单页面调整的操作链路较长 |
| 开发门槛 | 集成数据存储、API 接入和参考图辅助等能力，适合快速搭建 Demo | 更适合深入代码开发；对当前阶段而言，需要承担更多工程操作 |
| 本项目分工 | 承担原型实现、页面迭代与发布 | 辅助研究、需求梳理与技术排查 |
选型结论：当前阶段优先满足“快速修改、立即展示、便于测试”，因此选择 Lovable；需要深入代码维护和更复杂的工程控制时，再考虑以 Codex 为主要开发工具。比较仅限本项目当时的使用体验。
Seedream 与通义万相的实测对比
为什么用 Seedream，而不是通义万相
测试场景为《末班雨》，输入为“雨夜车窗，暖黄路灯，安静，刚亮路灯”。重点观察中文氛围描述的画面表现，以及从输入到获得可用结果的总时间。
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| 比较维度 | Seedream 4.5 | 通义万相 wan2.7 |
|---|---|---|
| 首轮生成 | 据测试者提供的平均值，约 16 秒返回 2 张 | 据测试者提供的平均值，约 20 秒返回 2 张 |
| 画面表现 | 深蓝夜雨、暖黄车灯光轨，氛围符合预期 | 画面偏商业摄影，雨感、灯光和颗粒表现未达到预期 |
| 参与者反馈 | 直接选择候选 1 | 认为“不像雨夜，像宣传图”，需要补充描述 |
| 再次调整 | 本次无需追加生成 | 补充“胶片颗粒、暗角、低饱和、电影感”后，再生成约 13 秒；颗粒感仍未完全满足预期 |
| 获得可用结果的过程 | 首轮约 16 秒即被选用 | 两轮生成等待合计约 33 秒，另有描述修改与选择时间；结果仍有不足 |
选型结论：本项目优先考虑口语化中文输入下的氛围匹配与较少的修改成本，因此选择 Seedream 作为背景生成模型。
本表依据项目负责人补充的真实选型测试整理，耗时为其提供的约数；测试样本量与计时原始记录尚未补充。该测试使用《末班雨》场景，与第 06 节的四人 HOLD 正式对照分开记录，不合并计算指标，结论仅适用于本项目已测场景。
模拟播放
无真实音频与推荐系统，不修复历史推荐。
本机保存
无账号与跨设备同步。
描述辅助
一键生成描述语句暂未实现，正在开发中。
08 / 验收与上线
从一条记录，到可回看的成品
完成预览验收后，通过 Lovable 发布 Web 版本，并在部署好的网站验证授权、背景与排版、导出，以及文字记录和分享卡的保存、回看、更新与删除。
功能验收标准
如何判断功能可以交付
我将核心流程、数据正确性和异常处理转化为验收清单，在预览环境检查，并在发布后核查正式站的关键路径。
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| 验收范围 | 通过标准 |
|---|---|
| 共听 | 切换听众不中断播放、不重置进度；换歌保留状态，能够直接恢复本人 |
| 听歌时刻 | 记录绑定正确歌曲；同歌记录可回看，跨歌曲不混淆；刷新后仍保留 |
| 分享卡 | 原文与歌曲信息完整，文字不重叠；切换排版不改变背景 |
| 保存与管理 | 保存后可回看、再次下载；更新需确认；两种删除操作范围正确，取消不影响数据 |
| 异常处理 | 生成失败保留输入，可使用系统背景；保存失败不破坏已有成品 |
| 导出与界面 | 输出 1080×1350 PNG，预览与导出一致；手机与桌面无横向溢出 |
本项目交付范围到发布上线与功能验收结束。
体验和鸣