在大阪拉面店里,盯着全日文菜单发呆。翻译软件给出的是"味道增加面条"——完全没用。
沟通障碍在小红书上花 3 小时拼凑陌生人的攻略,结果到了发现一半的店关门或过度营销。
信息过载在泰国餐厅试图用 Google 翻译解释食物过敏——心里一直祈祷别出事。
安全风险在游客陷阱里花了5000日元买"当地特产"。奶奶想要抹茶,不是冰箱贴。
决策疲劳"旅行者不想学提示词工程。他们需要在拥挤的地铁上 3 秒内得到答案。"
每个功能都配有引导页,用旅行故事讲述——把真实痛点变成"原来如此"的惊喜时刻。以下是 App 内的真实呈现。
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AI 行程规划可以返回一段文字描述,也可以返回直接渲染为 UI 卡片的结构化 JSON。
JSON 支持拖拽编辑,但 AI 幻觉可能导致字段异常崩溃。文字更安全但无法操作。
JSON + 模式校验 + 一键撤回。用户直接编辑行程卡片;AI 出错时一键回滚。
用户上传护照和签证。AI 需要文档信息来优化行程(如签证限制)。
全部发送给 AI 能最大化智能,但有隐私风险。全部屏蔽则让 AI 失效。
护照和身份证硬性屏蔽(永不发送)。签证:默认私密,用户可选择开放。本地 OCR 提取文字,不上传云端。
19 个功能可以做成一个对话界面("有什么都问我"),也可以拆成独立入口。
统一对话开发成本低,但用户不知道问什么。分入口开发成本高,但转化率更高。
"3 秒原则":用户必须 3 秒内解决问题。瓷砖布局 → 点击 → 出结果。AI 在每个场景背后隐形工作。
SwiftUI · Combine · StoreKit 2
App Router · TypeScript · Vercel
认证 · PostgreSQL · 存储
视觉 · 文本 · 结构化输出
POI · 图片 · 地点
Supabase 14-30天 TTL → iOS 24小时本地缓存 → 零重复 AI 调用
用户调研 → 痛点提炼 → 功能优先级 → 路线图
模型选型 → 提示词设计 → 输出格式 → 评估与护栏
信息架构 → 原型设计 → 微交互 → 用户测试
SwiftUI + Next.js + Supabase——前后端全栈
App Store 审核 → 订阅模式 → 成本控制 → 增长