8 个可独立查看的演示流程
今日训练、创建计划、调整计划、设备绑定、手动记录、记录编辑、我的资料、跑步知识。
01 / 结论先行
先做可信闭环，后做规模叙事。
产品的目标应是让跑者在每次训练前、中、后，获得有依据、可解释、可确认的个性化运动营养建议。品牌层面可追求“AI 驱动运动营养”的领先认知；“AI 营养第一股”仅是待审批的传播目标，不是可直接写入产品的事实或功效宣称。
必须先明确的 4 件事
首发人群、品牌宣称、AI 安全、数据与指标；任何一项不清楚，都不应直接让代码或模型“自行补全”。
先跑通一个完整闭环
训练上下文 → 补给建议及依据 → 用户确认/反馈 → 下一次可解释地调整。
生产数据能力尚未实现
当前原型未见真实业务接口、持久化、账号、设备同步、埋点或分享实现；“演示成功”不等于“生产就绪”。
02 / 已完成的基础
它已经做对了什么？
“训练—营养—恢复”被放在同一个用户任务里，而不是三个孤立入口。
这是原型最有价值的产品叙事：它让运动营养具备了日常使用场景。同时需要保持克制。
原型对“用户确认后保存”“缺失字段保持为空”“设备授权失败分支”的处理是正确方向。真实产品必须把这种克制落实为数据、规则、知识来源与审计能力。
交互覆盖广
现有原型覆盖训练计划、调整、设备、手动记录、重复合并、资料采集、反馈分析与知识问答。
数据控制意识正确
关键变更均要求显式确认，未识别信息不自动补全，避免了健康场景常见的“自动替用户决定”。
异常不被隐藏
有空字段校验、授权失败、重复记录处理和反馈缺失分支，具备从概念页走向真实流程的底子。
移动端表达成熟
运动绿、卡片、固定导航、紧凑中文信息层级已可用于概念测试；上线版需移除原型流程选择器。
03 / 生产开发前的必过门槛
四道门禁未过，AI Code X 只能规划，不能批量写生产代码。
首发人群与品牌承诺
先回答谁会在什么训练时刻，为何愿意相信并持续使用。康比特产品、专家、内容与商业推荐如何出现，必须先有审批口径。
P0-01 / P0-02AI 安全与责任边界
营养、恢复建议须有规则优先级、受审知识来源、红旗症状、禁答/转介和审核失效机制；模型只负责受控解释。
P0-03 / P0-05账号、同意与数据契约
跑者画像、训练、建议、确认、反馈、知识版本和同意记录要有来源、用途、权限、保留与删除策略。
P0-08 / P0-09 / P0-10指标与实验基线
先定义激活、建议采纳、训练完成、次周回访和分享的事件字典与阈值；没有数据，增长故事无法被证明。
P1-0504 / 团队行动清单
生产级行动清单：按依赖推进，而不是并行堆功能。
以下是可直接进入项目管理工具的优先级清单。每条都包含完成条件，避免“做完页面”被误判为“完成产品能力”。P0 表示不解决就不能进入生产开发的阻塞项；P1 表示在首发闭环跑通后应优先完成的能力。
一
定义与验证
目标人群、用户任务与真实需求、品牌、合规、安全规范、首发版本规格。
第 0–30 天二
可信建议
规则优先、受审知识、补给时间线、内容运营。
第 31–60 天三
数据与体验
账号同意、单一数据源、状态机、可解释反馈。
第 31–60 天四
增长与上线
埋点、脱敏分享、模块化、灰度与回滚。
第 61–90 天| ID | 行动与产物 | 优先级 | 主责 | 完成定义 |
|---|---|---|---|---|
| P0-01 | 确定首发人群与用户任务（用户要完成什么、为何要完成）；产出假设台账、访谈提纲与原型测试计划。 | P0 | 产品 / 用户研究 | 至少 8 名目标跑者访谈、5 人任务测试，用证据确认首发场景。 |
| P0-02 | 建立品牌定位、文案与商品/专家露出审批卡。 | P0 | 品牌 / 产品 / 合规 | 每条对外文案有证据等级、审批人和禁用表述；未核验宣称不进入界面。 |
| P0-03 | 完成 AI 营养与恢复安全规范：风险分级、禁答、转介、知识审核和失效。 | P0 | 营养专家 / 合规 / 算法 | 20 个边界案例均有期望输出；P0 建议可追溯到来源与版本。 |
| P0-04 | 写生产首发版本需求说明：范围、状态、字段、接口、异常、验收。 | P0 | 产品 / 架构 / 设计 | 所有 P0 需求具备 Given/When/Then；开放决策有负责人和日期。 |
| P0-05 | 设计建议引擎 v0：规则筛选 + 受审知识检索 + 模型解释。 | P0 | 算法 / 后端 / 营养 | 同一输入可查看建议、依据和风险等级；高风险或无依据时安全降级。 |
| P0-06 | 实现跑前/跑后补给时间线，含“为什么推荐”、替代方案、确认与跳过。 | P0 | 产品 / 设计 / 研发 | 用户能在 60 秒内完成一次建议确认；数据不足、普通、风险三态均可测。 |
| P0-07 | 建立知识/内容后台最小能力：来源、审核、生效、失效和引用。 | P0 | 内容运营 / 后端 / 营养 | 每个已发布建议可回溯审核来源；失效内容可在 24 小时内撤回。 |
| P0-08 | 实现账号、隐私同意、用途说明、撤回/导出/删除的最小闭环。 | P0 | 后端 / 客户端 / 合规 | 不同意不收集敏感画像；撤回停止个性化；删除有审计结果。 |
| P0-09 | 落地最小数据模型和业务接口约定（API）：画像、训练、建议、反馈、同意、知识版本。 | P0 | 架构 / 后端 | 迁移、权限、幂等性测试通过；刷新/重登后确认数据不丢失。 |
| P0-10 | 选一个真实设备数据源，或明确首发只支持手动记录。 | P0 | 后端 / 客户端 / 合作方 | 真实测试账户跑通；失败可重试；重复同步不生成重复训练。 |
| P1-01 | 重做上线首页：从原型流程选择改为“今天训练什么、该如何补给、下一步做什么”。 | P1 | 产品 / 设计 / 前端 | 新用户与回访用户都有明确首屏；5/5 任务测试用户能找到下一步。 |
| P1-03 | 支持查看建议理由与“不适用”反馈，使下一次调整可解释。 | P1 | 设计 / 算法 / 数据 | 每条建议可显示理由；拒绝原因可分析；调整原因对用户可见。 |
| P1-05 | 定义北极星、事件字典与漏斗仪表盘。 | P1 | 产品 / 数据 / 增长 | 可查看激活、建议采纳、次周回访与分享；每个事件有质量阈值。 |
| P1-06 | 制作可编辑、脱敏的训练成就/补给打卡分享卡。 | P1 | 增长 / 设计 / 合规 | 分享前可预览/勾选；不泄露健康敏感信息；可量化分享到激活。 |
| P1-07 | 把单文件原型拆为业务模块、接口层、状态层、设计变量与测试层。 | P1 | 前端 / 架构 / 测试 | 关键端到端测试通过；不存在进入生产包的原型专用文案与模拟成功状态。 |
05 / 先做对，再做大
一个可验证的首发版本，胜过一组“看起来完整”的功能。
首个产品闭环
- 用户授权或手动输入最少画像，并理解用途。
- 用户选择一次训练，或补充已完成的记录。
- 系统提供跑前/跑后补给建议、适用条件与依据。
- 用户明确确认、跳过或说明不适用。
- 下一次建议能解释“为什么变化了”。
交给 AI Code X（代码生成工具）前的约束
AI Code X 的第一份输出应是实施计划，不是代码。它必须逐项检查下列门禁，并将缺失信息标为阻塞而不是用常识补齐。
G-01 首发人群、渠道、范围与非范围
G-02 品牌/商品宣称和商业内容标识
G-03 安全规范、知识来源、审核人与转介规则
G-04 账号、同意、删除/撤回和设备接口契约
G-05 事件字典、实验口径与成功阈值
明确不在首期做什么
不做开放式医疗问诊、处方化建议、自动下单、泛社交信息流、全设备生态接入、完全自动修改训练计划；不将未经审核的知识直接包装成个性化健康结论。
06 / 用数据验证价值
增长应来自已被执行的建议，而不是先建一个社区。
北极星候选：每周完成至少一次“训练上下文 → 有依据补给建议 → 用户确认/反馈”的活跃跑者数。该指标仍需在首发用户验证后确认，不能替代收入、复购或健康效果指标。
第一层：激活
用户是否在首次体验中完成最少画像、一次训练上下文和一次建议查看。
第二层：价值确认
用户是否确认/执行建议，是否理解“为什么推荐”，以及拒绝或不适用的原因。
第三层：自然扩散
只有建议被证明有价值后，才测试脱敏分享卡、跑团挑战与同伴邀请。
07 / 证据与边界
哪些是已证实，哪些仍是待验证？
本次评审的证据基础
- A本地运行态原型：首页呈现训练计划、营养补给、恢复状态与四栏导航。
- A原型源代码：8 条演示流程、确认交互、设备授权模拟、资料与反馈流程。
- A原型说明与历史质量检查：演示流程覆盖范围、确认原则、移动端视觉与交互检查记录。
- A静态实现扫描：当前源代码未发现生产级业务 API、持久化、账号、真实设备同步、埋点或分享实现。
- D品牌定位、首发人群、市场效果与“AI 营养第一股”均为待验证战略方向，不作为外部事实。