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ClawNode Prism 产品设计 v3.1 — 相处式环境智能
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ClawNode Prism 产品设计 v3.1 — 相处式环境智能
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3月13日修改
版本:2026-03-12 | 状态:内部产品设计书
1. 产品定义
一句话:Prism 是你的个人环境智能体——你不配置它,你们相处。
市面上所有 AI 硬件的交互都是:你开口,它响应。Prism 反转这个关系。它持续感知你在不在、专不专注、状态好不好,然后主动调整灯光、过滤通知、切换屏幕、沉淀行为记忆。没有设置向导,没有参数面板,没有主题商店。你插上电,它开始观察你;一周后它试探性地做一些小事;一个月后你们默契;三个月后它能指出你自己都没意识到的模式。这是 Personal Ambient Intelligence——智能不在云端,在你桌上,陪你工作。
2. 核心理念
2.1 个性化是涌现,不是设置
不存在"配置"这个动作。Prism 的个性化来自三条路径:被动学习(观察你的行为自动适应)、对话微调(你随口一说它就记住)、否定反馈(你忽略提醒或转 Crown,它降低触发概率)。每个用户的 Prism 用三个月后都是不同的——不是因为选了不同的设置,是因为和不同的人相处过。
2.2 Agent 是唯一界面
用户和 Prism 之间只有三种交互:零交互(它自己观察适应)、自然语言("灯亮一点""别弹东西了")、Crown 物理旋钮(转/按/长按)。底层有 Skill、配置文件、渲染引擎——但用户永远不碰这些。Agent 翻译用户的意图为系统操作,是人和系统之间唯一的界面。
2.3 环境优先,交互靠后
Prism 的主战场是环境——灯光、声音、通知节奏、屏幕信息密度。聊天问答是降级路径,不是核心体验。最好的状态管理不需要用户说一个字。
2.4 预测服务,不是响应服务
Prism 的价值在于它在你意识到需求之前已经处理好了。久坐 90 分钟,它在第 85 分钟就开始准备提醒;上桌第一分钟,它已经判断今天是冲刺日还是恢复日。
2.5 信任是产品的基础设施
每一个主动行为都必须低频、高准、可解释。用户能随时看到"它为什么这么做",能一秒关掉任何能力。没有信任,主动性就是骚扰。
2.6 时间是最深的护城河
第一天就有用,第 90 天才开始真正懂你。这种时间积累是任何新产品无法复制的。
2.7 自驱力——理解之后主动行动
Prism 不是一个等你开口才动的设备。它理解了你之后,会自己去做事,做完了来跟你汇报。这是从 Ambient Intelligence 到 Autonomous Agent 的升级——不只是"懂你+编排环境",而是"理解你→主动行动→汇报结果→引导你变得更好"。
2.8 双向主动——用户找它,它也找用户
传统设备的交互是单向的:用户发起,设备响应。Prism 的交互是双向主动的。用户随时可以跟 Prism 对话;Prism 完成了一件事、发现了值得关注的信息,也会主动找用户。关键区别:Prism 主动找用户不是"推送通知",是"一个靠谱的助手做完事来汇报"。
3. 用户旅程
Day 1:初见
插上电,亮起一团柔光。没有设置向导,没有扫码配对,没有注册账号。
有 OpenClaw 的用户:它会打个招呼:"嗨,我是 Prism。我会慢慢了解你的节奏。前几天我可能会安静一些,因为我还在学。"
纯 Prism 首次使用(无 OpenClaw):插上电就能用基础功能——时钟、环境光感应、久坐提醒。首次检测到人在场时,屏幕浮现:"我是 Prism,正在了解你的节奏。" 不需要任何配置。进阶功能(日历集成、消息过滤、行为预测)在连接 OpenClaw 或绑定手机后逐步解锁。
然后它开始观察——你几点坐下、几点离开、工作多久。不提醒、不打扰、不表现。
Day 2-7:学习期
积累数据,但不完全沉默。试探性地做一些小事:
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你坐了 2 小时,它的光缓缓变暖(不说话,不弹字)
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你离开了,光慢慢暗下去
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晚上 10 点,屏幕浮现一句:"今天在桌前 6 小时 22 分"
就这一句。不给建议,不评价。让你知道"它看见了"就够了。如果你说"太暗了"或者"别显示这个"——它记住,下次调整。
失败路径——用户觉得"它什么都没做":
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每次坐下时微弱的光效变化(从暗到亮的0.5秒渐变)
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每天结束时一句简短的"今日总结"(即使很简单:"今天在桌前 4 小时")
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如果用户主动问"你在干嘛",Prism 能回答:"我在学习你的节奏,已经记录了3天的数据,再过几天我会开始做一些小事。"
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关键原则:学习期的可见反馈不是"表演在工作",是让用户确认"它确实活着"。
Day 8-30:磨合期
一周的数据够了,Prism 开始有判断力:
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早上你坐下,灯自动调到你喜欢的亮度
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下午 3 点你通常会走神,它提前把通知静音
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你连续加班 3 天,它晚上轻轻说:"这周已经第三天超过10点了"
如果它判断错了——你转一下 Crown 或者说"别管我"。它记住这个反馈,更新规则。关键体验:用户不觉得自己在"训练"一个 AI,而是"和新室友磨合"。
失败路径——误判频繁:
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Crown 单次否定:关掉这次提醒,Prism 记住这个具体场景
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Crown 连续否定(3次以内):Prism 主动降级——"我好像经常判断错你下午的状态,我先暂停这类提醒,观察几天再试。"
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语音否定"别管我":当前时段全静默
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同一类判断连续被否定5次:Prism 完全停止这类主动行为,直到用户主动要求恢复
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每周在晚间总结里报告:本周主动行为被接受/被否定的比例