产品概述
您的产品是一个AI驱动的科研指导工具（暂命名为“AI Research Flow”），以交互式流程图和节点形式呈现。用户可以定义科研目标、输入每步结果，AI根据这些动态生成下一步方向建议。该工具适用于学术研究、实验设计、文献分析等领域，帮助用户系统化地推进项目。
以下是基于您描述的需求分析和规划。我将需求分析分为用户需求、功能需求和非功能需求；规划分为开发阶段、技术架构和时间/资源估算。分析基于标准软件工程方法（如用户故事和用例），并结合类似工具（如AIAP、Research Rabbit）的市场洞察。假设目标是Web应用，支持桌面/移动端。
1. 需求分析
1.1 用户需求（User Requirements）
- 目标用户群体：
- 科研工作者：研究生、教授、实验室人员，需要结构化指导实验或论文流程。
- 学生：本科/硕士生，用于项目规划和迭代学习。
- 企业R&D团队：用于创新项目管理。
- 痛点：科研过程碎片化、缺乏动态适应（传统工具如MindMeister静态，缺乏AI智能）。
- 用户故事示例：
- 作为一名研究生，我希望输入研究主题和初步结果，AI能生成下一步实验方向，以加速我的论文进度。
- 作为团队领导，我希望共享流程图，支持多人协作编辑和版本控制，以协调项目。
- 作为初学者，我希望界面简单、直观，避免陡峭学习曲线。
1.2 功能需求（Functional Requirements）
按优先级（高、中、低）分类，使用用户故事格式。
| 优先级 | 功能模块 | 详细描述 |
|---|---|---|
| 高 | 流程图编辑器 | 支持拖拽创建/编辑节点（每个节点包含：目标描述、上步结果、状态标签）。支持连线（数据流、分支/条件）、自动布局。节点类型：起点（目标输入）、中间（步骤/分析）、终点（结论）。 |
| 高 | AI动态生成 | 用户输入当前节点结果后，AI分析整个流程图上下文，生成3-5个下一步建议（包括方法、工具、潜在风险）。集成LLM API（如OpenAI o1或Claude），prompt模板包含历史路径。支持接受/拒绝建议，自动添加新节点。 |
| 高 | 数据输入/输出 | 每个节点支持文本/文件上传（e.g., 实验数据、文献PDF）。AI可解析输入（e.g., 总结PDF关键点）。输出：导出流程图为JSON/PNG/PDF。 |
| 中 | 保存与加载 | 云端存储项目（用户账户绑定），支持版本历史、回滚。本地导出/导入。 |
| 中 | 协作功能 | 多人实时编辑（类似Figma），评论节点、@提及用户。 |
| 中 | 集成扩展 | 与外部工具集成：文献搜索（e.g., Google Scholar API）、数据分析（e.g., Jupyter-like代码节点）。 |
| 低 | 个性化 | 用户偏好设置（e.g., AI风格：保守/创新）、模板库（预设科研流程如“机器学习实验”）。 |
| 低 | 分析仪表盘 | 项目统计：完成度、时间线、瓶颈节点识别。 |
- 用例场景：用户启动新项目 → 输入整体目标 → AI生成初始节点链 → 执行一步 → 输入结果 → AI建议分支 → 迭代直到完成。
1.3 非功能需求（Non-Functional Requirements）
- 性能：支持50+节点流程图无卡顿（使用虚拟化渲染）；AI响应<5秒。
- 可用性：响应式设计（桌面/平板/手机）；无障碍支持（ARIA标签）；多语言（至少中英）。
- 安全性：用户数据加密（GDPR/HIPAA兼容，如果涉敏感科研数据）；API密钥安全；防滥用（限额AI调用）。
- 可扩展性：模块化设计，便于添加新AI模型或节点类型。
- 可靠性：99% uptime；错误处理（e.g., AI幻觉时提示用户验证）。
- 兼容性：浏览器支持（Chrome、Safari、Firefox最新版）。
- 约束：预算有限，优先vibe coding（AI辅助编码）；数据隐私（不存储用户科研细节，除非授权）。
2. 产品规划
2.1 开发阶段（Phased Development）
采用敏捷方法，分迭代开发。每个迭代2-4周，结束时测试/反馈。
| 阶段 | 持续时间（估算） | 关键里程碑 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 准备（Pre-Dev） | 1周 | 需求细化、原型设计。使用Figma/Miro绘制UI草图。 | 详细需求文档、ワイヤーフレーム。 |
| MVP（Minimum Viable Product） | 2-4周 | 核心功能实现：流程图编辑 + AI生成下一步。 | 可演示Web app（单用户、无协作）。测试用户反馈。 |
| 迭代1：增强核心 | 2-3周 | 添加保存/加载、数据输入。集成基本AI prompt优化。 | Beta版，支持小规模测试。 |
| 迭代2：扩展与优化 | 3-4周 | 加入协作、集成、仪表盘。性能调优、安全审计。 | 正式版1.0，上线到Vercel/App Store。 |
| 维护与迭代 | 持续 | 用户反馈循环、新功能（如移动App）。 | 更新日志、A/B测试。 |
- 总时间估算：使用vibe coding，3-6个月上线MVP（假设每周20-30小时投入）。
2.2 技术架构（Technical Architecture）
- 前端：Next.js (App Router) + React Flow (节点编辑) + Tailwind CSS + shadcn/ui（UI组件）。
- 状态管理：Zustand（轻量全局状态）。
- 后端：Vercel Serverless Functions（处理AI调用）；数据库：Supabase（Auth + Realtime + Storage）。
- AI集成：Vercel AI SDK + OpenAI/Claude/Gemini API（多模型切换防依赖）。
- 部署：Vercel（一键CI/CD）；监控：Sentry（错误追踪）。
- vibe coding策略：用Cursor/Claude生成80%代码；手动debug UI交互和AI prompt。开源部分代码到GitHub吸引贡献。
2.3 时间/资源/风险估算
- 资源需求：
- 人力：1-2人（您 + 可能外包UI设计师）。
- 成本：API调用（10/月）；工具（Cursor订阅$20/月）。
- 时间线（从2026年1月16日开始）：
- 1月：准备 + MVP编码。
- 2月：MVP测试 + 迭代1。
- 3月：迭代2 + 上线。
- 风险与缓解：
- AI不准（风险高）：多轮prompt测试 + 用户手动编辑。
- 开发延期：每周小目标，vibe coding加速。
- 市场竞争：差异化（专注科研适应性），初期免费吸引用户。
- 法律：确保AI输出不侵权（添加免责声明）。
这个分析和规划是初步的、可迭代的。如果您提供更多细节（如具体用户场景或预算），我可以进一步细化。下一步，您可以从原型设计入手，我可以帮您生成Figma链接或代码草稿！