一、产品概述
产品名称：FlowMirror（摆烂指数系统）
产品定位：基于用户行为感知的AI专注力监控与反馈系统。
这是一个通过读取用户授权的软件使用行为、窗口切换频率与工作流轨迹，自动识别用户当天真实工作状态，并生成“摆烂指数”“行为标签”和“时间真相报告”的行为分析工具，为你创建你的“摆烂人格”，并以电子宠物及AI助手进行实时反馈与干预。
二、背景 & 目标
2.1 背景问题
我是一个在校大学生，平时经常会在工位上一坐一整天，看似忙碌了一整天实则好像什么都没看进去，于是我用SOLO创建了一个“摆烂监测神器”，希望可以记录下我每天都在做些什么：我是停留在网页长时间没有操作，还是快速切换软件效率低下……希望可以督促自己努力工作！
它表面上是“摆烂检测”，但本质上解决的是一个更普遍、更真实的问题，当前很多人（学生 / 职场人）普遍存在：
对自己的效率判断高度失真；
现有工具只能记录时间，不能解释状态的问题。
现实问题：我今天忙了一整天；我一直坐在电脑前；我开了很多工作软件；我查了很多资料。但一天结束后，会发现：产出很少；任务没推进；根本说不清时间去哪了。这个软件可以帮助你查清这些问题。
市面上已有的时间统计工具，大多只能告诉用户：你今天用了 Chrome 多久；你今天打开了 Word 几小时；你今天用了微信 40 分钟……但这些信息没有意义，因为它无法解释：你是在认真查资料，还是在反复乱跳；你是在持续写作，还是在频繁分心；你是真的在工作，还是在做“伪工作”？
所以，这个项目的创新点不是“记录软件时长”，而是：从软件行为轨迹中，反推出用户所处的真实工作状态。
本质问题：
用户对自身行为没有“感知 → 评估 → 反馈”的闭环
三、目标用户
3.1 核心用户
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大学生 / 研究生（论文、作业拖延）
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初级职场人（效率焦虑or爆发）
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自由职业者（自控力弱）
本软件针对2类场景：
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消耗时间却0获得的“超级内耗人”：很多人会觉得：我今天忙了一整天；我一直坐在电脑前；我开了很多工作软件；我查了很多资料。但一天结束后，会发现：产出很少；任务没推进；根本说不清时间去哪了。这个软件可以帮助你查清这些问题。 -
消耗生命10000获得的“超凡打工人”：也有可能有很多职场人一整天都没有离开电脑，疯狂的工作、敲键盘，一天下来只获得了一身的疲惫。这个软件也可以帮助你监测你的“超凡”工作状态，通过你的工作产生宠物成就、社区成就等，让你在工作的同时获得一些成就感，抚慰工作对你的伤害。
四、核心功能结构
4.1 功能模块图
行为感知层
├── 软件使用监测
├── 窗口切换检测
├── 输入行为（键盘/鼠标）
状态识别层
├── 工作状态识别
├── 摆烂行为识别
├── 切换频率分析
指标计算层
├── 摆烂指数
├── 专注时长
├── 行为标签
反馈交互层
├── AI像素宠物+语音助手
├── 实时提示
├── 情绪反馈
展示层
├── 首页仪表盘
├── 数据可视化
五、核心功能详细设计
5.1 功能1：行为监测系统
监测内容
| 类型 | 示例 |
|---|---|
| 软件使用 | VSCode / Word / Chrome / B站 |
| 窗口切换 | 切换频率 |
| 输入行为 | 是否持续操作 |
| 停留时间 | 单软件时长 |
技术实现（目前仅针对Mac）
-
macOS：
pyobjc/Quartz -
Windows：
pywin32 -
Electron API（跨平台）
仅点击开始监测后才会监测，只监测软件使用情况和鼠标/键盘运动情况，不会进行内容识别。
5.2 功能2：摆烂指数系统
输出示例，输出当天结果分析，每天24点会清零。
指标计算逻辑：
标签生成：
标签分类，根据不同的行为模式进行生成：
5.3 功能3：AI助手（核心交互）
可以进行基础的对话问答，包括我的状态、如何提高效率、我的人格是什么等等问题。
5.4 功能4：像素宠物（核心交互）
功能定位：情绪化反馈代理（Agent）
行为设计
| 用户状态 | 宠物反应 |
|---|---|
| 专注 | 开心 / 奖励 |
| 摆烂 | 失望 / 提醒 |
| 切换频繁 | 焦躁 |
| 长时间不动 | 睡觉 / 呼叫 |
同时设计不同的宠物样式以及皮肤、背景等，在专注时长达到一定要求后解锁。
宠物示例对话：
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“你已经5分钟没动了
” -
“又打开B站？我看见了
” -
“这波专注不错，加油！”
5.5 功能5：首页仪表盘
内容结构：
-
当前时间 / 日期
-
今日专注时长
-
摆烂指数（大卡片）
-
行为时间轴
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状态分布图
5.6 功能6：历史记录复盘
观察最近情绪状态趋势，可以很好的进行复盘。
六、用户流程
启动应用
↓
后台行为监测
↓
实时状态识别
↓
摆烂指数计算
↓
AI宠物/助手反馈+人格输出
↓
用户调整行为
↓
数据记录 & 可视化
七、交互设计
7.1 设计原则
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轻打扰（非强制，可选择是否监控）
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情绪驱动（拟人化）
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游戏化（奖励机制）
7.2 游戏机制
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连续专注奖励（连击）
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宠物成长系统
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成就系统
最后，FlowMirror是一款基于用户电脑行为感知的AI专注力管理产品，通过实时监测软件使用、窗口切换与输入行为，构建“行为识别—状态判断—指标量化—情绪反馈”的闭环系统。产品核心以“摆烂指数”为量化指标，结合AI像素宠物进行拟人化交互与实时干预，将抽象的效率问题转化为可感知、可反馈的用户体验，从而引导用户提升专注力、减少无效行为。系统兼具数据驱动与情绪化设计，融合行为分析算法与游戏化机制，具备明确的产品落地潜力与扩展空间。
测试画面：通过网盘分享的文件：FlowMirror测试画面.mov
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