AI日记app

一、需求分析与竞品调研

1. 核心功能需求

• 多媒体日记记录：支持语音、视频、图片的实时录制或上传。
• 语音/视频转文字：自动将音频、视频内容转为可编辑的文字。
• 文字编辑与排版：富文本编辑（字体、颜色、标签）、Markdown 支持。
• 时间线管理：按时间轴浏览日记，支持日历视图和标签分类。
• 跨平台同步：Web、iOS、Android、PC 客户端数据实时同步。
• 隐私保护：端到端加密、本地存储选项、生物识别解锁。

2. 现有竞品分析

• Day One：主打图文日记，支持视频但无语音转文字，需第三方工具配合。
• Journey：跨平台同步强，但语音转文字需订阅，视频支持较弱。
• Evernote：功能全面但非日记专用，多媒体转文字需付费插件。
• Otter.ai：专注语音转文字，但缺乏日记管理功能。

3. 用户痛点与差异化机会

• 痛点：
  • 现有工具需多应用切换（如录音→转文字→粘贴到日记）。
  • 多媒体内容与文字分离，检索困难。
• 差异化方向：
  • 一体化处理：直接在日记内完成录制→转写→编辑。
  • 智能标签：AI 自动提取关键词（如地点、人物、情绪）。
  • 多媒体融合：时间轴中混合显示文字、语音片段、视频缩略图。

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二、技术实现方案

1. 技术栈选择

• 前端：
  • Web：React + TypeScript + Quill（富文本编辑器）。
  • 移动端：Flutter（跨平台兼容）。
• 后端：Node.js + NestJS（高并发实时处理）。
• 数据库：
  • 非结构化数据（音视频、图片）：MongoDB GridFS 或 AWS S3。
  • 结构化数据（文字、标签）：PostgreSQL。
• AI 服务：
  • 语音转文字：AWS Transcribe / 阿里云语音识别（支持多语言）。
  • 视频转文字：FFmpeg 提取音频 + 语音识别 API。
  • 图片 OCR：Google Vision API / 百度文字识别（提取图片中的文字）。

2. 核心功能实现

• 语音/视频录制：
  • 使用 WebRTC（网页端）或移动端原生 API 实现录制。
  • 前端压缩：视频用 H.264，音频用 Opus 格式降低带宽。
• 转文字流程：

  # 示例：语音转文字（AWS Transcribe）
  import boto3
  client = boto3.client('transcribe')
  response = client.start_transcription_job(
      TranscriptionJobName='diary-entry-001',
      Media={'MediaFileUri': 's3://your-bucket/audio.mp3'},
      MediaFormat='mp3',
      LanguageCode='zh-CN'
  )
  

• 文字与媒体关联：
  • 将转写的文字段落与音视频时间戳绑定，点击文字跳转到对应媒体位置。
• 编辑与同步：
  • 使用 Operational Transformation (OT) 或 CRDT 算法实现多人协同编辑（若需共享日记）。

3. 存储与性能优化

• 媒体文件处理：
  • 视频：FFmpeg 压缩 + 生成缩略图（节省存储和加载时间）。
  • 图片：WebP 格式转换 + 按需加载（懒加载）。
• 冷热数据分离：
  • 近期日记存于 SSD，历史数据归档至低成本存储（如 AWS Glacier）。

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三、产品设计亮点

1. 交互设计

• 多模态输入入口：
  • 首页提供“语音速记”“视频日记”“图片上传”快捷按钮。
• 时间线视图：
  • 类似 Instagram 的瀑布流，可缩放时间轴查看不同粒度内容。
• 智能摘要：
  • AI 生成每日/每周摘要（如“本周你提到了 5 次 ‘项目上线’，情绪积极”）。

2. AI 增强功能

• 情绪分析：基于文字和语音语调识别情绪（如快乐、压力），生成情绪曲线图。
• 智能搜索：支持“搜索视频中说过‘旅行’的片段”或“包含猫的照片”。
• 自动标签：NLP 提取关键词（如#工作 #健身），支持自定义标签规则。

3. 隐私与安全

• 本地加密：用户可选择日记仅存于设备，加密后同步（如使用 SQLCipher）。
• 权限分级：共享日记时可设置“仅查看”“可编辑”等权限。

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四、商业模式

1. 免费版：
   • 基础功能（文字+图片，每月 1 小时语音转文字额度）。
2. 订阅制（Pro 版）：
   • 解锁无限语音/视频转文字、AI 摘要、高级排版模板（$9.9/月）。
3. 企业版：
   • 团队协作日记、数据看板（如客服录音分析，定制化收费）。
4. 硬件合作：
   • 与录音笔厂商合作，一键导入录音文件至日记 App。

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五、开发计划（MVP 阶段）

1. 第 1-2 个月：
   • 完成 Web 端核心功能（录制、转文字、编辑）。
   • 集成 AWS Transcribe 实现语音转文字。
2. 第 3-4 个月：
   • 发布 iOS/Android MVP，支持基础同步。
   • 实现图片 OCR 和标签系统。
3. 第 5-6 个月：
   • 上线 AI 摘要、情绪分析功能。
   • 开放 Beta 测试，收集用户反馈。

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六、风险与应对

• 技术风险：
  • 语音转文字准确率不足 → 多引擎回退（如阿里云+腾讯云混合调用）。
• 法律风险：
  • 用户数据隐私合规 → 遵守 GDPR/中国《个人信息保护法》，提供数据导出工具。
• 竞争风险：
  • 巨头复制功能 → 快速迭代，深耕垂直场景（如“开发者日记”“母婴记录”）。

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七、类似产品参考

• Audio Diary：纯语音日记，无视频和图文混合。
• Momento：支持社交媒体自动导入，但无 AI 增强。
• Notion：可自定义但操作复杂，非日记专用。

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