微信小程序 · 个人项目
名人智囊团
古今名人，为你而来
遇到重要决策，你需要的不是更多信息，而是不同框架下的真实碰撞。 这是一个让古今名人同台辩论你的问题的微信小程序——2 周，一个人，从 0 到上线。
METHODOLOGY
不是角色扮演，是认知操作系统
名人的风格差异不靠「请用乔布斯的语气回答」实现。每一位名人的 system prompt 是基于系统性研究构建的认知框架——包含心智模型、决策启发式、表达 DNA 与诚实边界，构建流程分三个阶段。
6
01 · COLLECT
六路
一手资料采集
一手资料采集
↓
5
02 · EXTRACT
五维度
结构化提炼
结构化提炼
↓
3✓
03 · VERIFY
三重
质量验证
质量验证
CASE STUDY · 采集 → 提炼 → 验证
以 Naval Ravikant 为例
这套方法论如何转化为一个可运行的认知框架
Naval Ravikant
纳瓦尔·拉维坎特
财富 / 人生哲学
AngelList 联合创始人，天使投资人。以格言体推特和长播客闻名，被称为「硅谷哲学家」。
01 · 采集来源
Almanack of Naval
著作 · 系统论点
Tim Ferriss Show
长对话 · 3小时深访
Twitter / X 语录
碎片表达 · 2013–2020
Knowledge Project
长对话 · Shane Parish
02 · 提炼结果（心智模型）
特定知识——无法被训练出来，只能被发现
杠杆四类型——资本、劳动力、代码、媒体
财富 ≠ 收入——财富是睡着也在运转的资产
幸福是技能——而非运气，可以主动训练
03 · 输出样本
问：普通人如何建立财富？
「找到愿意免费做十年的事。」财富靠的不是出售时间，而是构建不需要你在场就能运转的资产。努力方向比努力程度更重要——找到那个只有你能做的交叉点，那才是你的特定知识。
← Naval 风格：格言起句 · 直接否定前提 · 无焦虑语气
CELEBRITY LIBRARY
15 位名人库
古今中外，横跨 6 个领域。每位名人基于 30+ 一手资料深度研究，构建可运行的认知操作系统。
产品&创业
乔布斯
产品 / 设计
聚焦即说不 · 端到端控制 · 死亡过滤器
Paul Graham
创业 / 产品
Make sth people want · 增长即一切
张一鸣
产品 / 组织
Context not Control · 算法中立论
AI&工程
Andrej Karpathy
AI / 工程
Software 2.0 · 动手学习法
Ilya Sutskever
AI 研究
规模定律信仰 · 安全与能力并行
马斯克
工程 / 战略
第一性原理 · 失败即数据
投资&财富
查理 · 芒格
投资 / 思维
反转思维 · 三筐法 · 心智模型格栅
纳瓦尔
财富 / 人生
特定知识 · 杠杆优先 · 不为时间计价
塔勒布
风险 / 哲学
反脆弱 · 杠铃策略 · 肥尾风险
传播&增长
MrBeast
内容 / 增长
点击率 × 留存率 · 系统化测试
特朗普
谈判 / 传播
筹码论 · 话题性 > 沉默
峰
张雪峰
教育 / 职业
务实优先 · 就业导向选志愿
思想&哲学
费曼
科学 / 学习
费曼学习法 · 怀疑权威 · 思想实验
孔子
儒学 / 修身
仁 · 身正令行 · 知行合一
达芬奇
艺术 / 科学
观察 > 权威 · 好奇心驱动 · 艺科不分家
KEY DECISIONS
关键产品决策
每一个选择都有明确的判断依据，不是技术偏好，是产品逻辑。
01
AI 模型选型
可达性是第一约束，三项条件同时满足才算选对
Claude API
→
DeepSeek
「技术选型不是工程师的事，是产品决策。」
02
等待体验设计
延迟是 AI 产品的原罪——把原罪变成仪式感
遮蔽路径（Loading 动画）
→
转化路径（打字机时间线）
「等待是 AI 产品最大的体验问题，我把等待变成了仪式感。」
03
多角色交互逻辑
辩论不是功能堆叠，而是上下文完整传递
并列回答（各自独立）
→
辩论机制（信息流交叉）
「我设计的不是功能列表，我设计的是人格。」
04
诚实边界设计
产品定位是认知框架，而非人物模拟
「TA 本人会这样说」
→
「以 TA 的框架看问题」
「边界的主动设定，是产品诚信的核心。」
MY ROLE
我的角色
全栈 AI 产品经理，独立完成从产品定义到上线的全流程
🧭
产品设计
- 痛点定义与产品假设
- 用户旅程 & 交互逻辑
- 三条设计原则制定
- 六大关键决策记录
🧠
Prompt 工程
- 15 位名人认知框架研究
- 五维度 System Prompt 撰写
- 黄金评测集构建与验证
- 三重质量验证（盲测/边界）
🎨
UI 设计
- Claude Design 高保真稿
- 暖米书卷气 × 玻璃拟态
- 双衬线字体体系设计
- 动效节奏与交互细节
⚙️
前端开发
- 微信小程序全栈实现
- Promise.all 并发架构
- 打字机时间线动效
- 多轮辩论上下文管理
🔬
测试 & 验证
- iPhone SE / Pro / 安卓适配
- 灵动岛导航栏适配
- JSON 容错机制验证
- 风格盲测（命中率 ≥70%）
CORE FEATURES
核心功能
01
意图识别 + 智能阵容确认
输入任意问题，AI 从 15 位名人中语义匹配最合适的 3 位——不靠关键词规则，用 LLM 语义理解完成路由。
匹配完成后，用户可自由替换任意一位，组建专属智囊团。
LLM 语义路由，精准匹配问题领域，不是关键词规则
双层容错：JSON 解析失败自动用正则降级提取
用户可手动换人，自由组合任意三位名人
02
打字机时间线 · 化等待为仪式感
AI 生成有 3-5 秒延迟——这是 AI 产品最大的体验问题。
两种思路：掩盖延迟（loading 动画）vs 转化延迟（把延迟变成叙事节奏）。
我选了后者：时间线逐条揭示，打字机逐字输出，用户在「看」名人陆续站起来发言，不是在等计算。
Promise.all 并发：3 次 API 同时发出，总耗时 = 最慢的那次（约 3-5s，串行需 15-20s）
45ms/3 字的打字机节奏，经调试匹配中文阅读速度
时间戳记录每位名人「到场」时刻，强化智囊团会议代入感
03
多轮辩论 · 真实思维碰撞
名人各说各的，是信息聚合，不是洞见碰撞。辩论的机制设计：每位名人在回应时能看到另外两人的完整回答，
然后给出反驳 / 补充 / 赞同——这才是真实思维碰撞的结构。
完整历史上下文传递，每轮辩论携带所有前序内容，不是简单「再问一次」
Prompt 要求「挑最看不惯的点，用自己框架反驳——犀利靠逻辑不靠情绪」
最多 5 轮辩论，每轮并发 3 次，约 2-3 秒完成
04
追问 + 主持人汇总 · AI 编排思维
辩论结束不是终点。用户可以追问全体或指定某位名人，名人基于完整上下文（原问题 + 所有辩论记录）回应。
最后由一个独立的「主持人」角色出场，提炼分歧、归纳共识、给出一句可操作建议——
这不是功能堆叠，是对 AI 多角色编排的完整设计。
追问携带完整对话历史，名人「记得」之前说过什么，不是重新开始
主持人是第四个 AI 角色，与名人相互独立，专门负责综合视角
汇总结构固定：核心分歧 → 共识 → 给提问者一句可操作建议
05
行动计划 · 洞见落地
大多数 AI 对话止步于「给了建议」。行动计划在汇总后自动生成 3-5 步可执行清单，
用户可以逐条打勾，全部完成时触发庆祝弹窗。
历史记录里可以随时回来复盘、续接行动——这是行为改变设计，不只是 AI 聊天。
基于汇总内容自动生成，步骤具体可勾选，不是泛泛建议
进度持久化：关掉再打开，勾选状态保留，支持历史详情页续接
完成率 100% 触发庆祝弹窗，强化正向反馈闭环
06
话题广场 · 降低提问门槛
很多用户不知道该问什么——话题广场收录经典问题，标注参与辩论的名人和精华引言，
让用户一键复用已验证的好问题，快速进入智囊团会议。
按领域分类（创业 / AI / 投资 / 人生 / 思维），快速找到感兴趣的话题
展示参与名人头像 + 精华引言，让内容质量可预期
一键「用这个问题提问」，直接跳入智囊召唤流程
AI-NATIVE WORKFLOW
AI 原生产品工作流
从用户洞察到质量验证的完整 PM 闭环——AI 工具覆盖每个阶段，人在中间做判断、做决策、做取舍。
产品
1
用户洞察与需求提炼
Claude 辅助竞品分析，发现「向多位名人同时请教并产生碰撞」的底层需求，而非「AI 聊天」的表层功能
产品
2
产品策略与关键决策
Claude 辅助生成功能清单与用户旅程，人来做最终取舍——将「并列回答」升级为「辩论机制」是差异化核心
产品
3
Prompt 架构设计
AI 产品特有的设计层——研究并采用 nuwa-skill 认知框架，构建「6源采集→5维提取→3重验证」的名人蒸馏流程，直接决定体验天花板
设计
4
Claude Design 视觉出稿
描述「暖米书卷气×玻璃拟态」视觉意图，输出带完整交互逻辑的高保真 HTML，浏览器直接渲染验证动效
工程
5
Claude Code 工程实现
HTML → WXML/WXSS，处理 rpx 换算、backdrop-filter 兼容、灵动岛导航栏适配等跨平台工程问题
验证
6
评测集持续质量验证
80 题黄金评测集，AI 打分 + 人工盲测，Prompt 质量可量化，形成「发现问题→优化框架→回测」的迭代闭环
Prompt 架构是 AI 产品里最隐形的设计工作——用户感受得到它的品质，却看不见它的存在。让产品有灵魂的那一步，不在设计环节，也不在工程环节。
METRICS
技术与质量指标
小程序处于内测阶段，分发推广尚未启动——以下是工程性能与研究投入的质量基线，不是增长数据。
技术性能
7 次
最大 API 调用数/轮
（并发分两阶段）
（并发分两阶段）
3×
并发 vs 串行提速
（5-8s vs 15-20s）
（5-8s vs 15-20s）
≥70%
风格盲测命中率
（15 位名人自选评测）
（15 位名人自选评测）
5 轮
最大辩论轮数
（完整上下文传递）
（完整上下文传递）
研究投入
15
位名人
认知框架
认知框架
~2,500
行 / 人
一手研究资料
一手研究资料
6×5×3
采集源 × 提取维度
× 验证层
× 验证层
80
题黄金评测集
AI 打分 + 人工盲测
AI 打分 + 人工盲测
产品价值的验证优先于规模的验证。当前阶段的目标是确认「认知框架辩论」这个产品假设是否成立——分发与增长是下一阶段的命题。