给建议，不替你做决定
产品从不替用户拍板。它只是把一团纠结整理成选项、风险和一步低后悔行动——选择权仍在用户手里，只是少一些内耗。
项目案例
已上线
决策助手
一个已上线的日常决策工具：把脑子里的乱麻倒出来，收敛成低后悔行动，再事后复盘——让决策不再消失在聊天记录里。
问题
难的不是更多信息，而是如何收敛。
我经常卡在那些真实却琐碎的选择上：买还是等、留还是走、休息还是硬撑。ChatGPT 能答一次，但对话会散掉。我需要的是一套能记录纠结、逼出低后悔行动、并支持事后复盘的流程。
产品
不是更聪明的聊天机器人，而是决策闭环。
决策助手用“小羊暖外壳”包住一套固定循环：倾诉纠结 → 得到结构化草稿 → 采取低后悔行动 → 事后复盘。时间久了，这些记录可以沉淀成可观察的决策画像。
- 一句话把纠结倒出来
- AI 整理选项、风险和低后悔行动
- 保存记录，之后回来复盘
关键取舍
决定产品形状的三个判断。
流程优先于一次性回答
和 ChatGPT 的差距不在模型更强，而在可延续的闭环：草稿 → 行动 → 复盘 → 画像。没有复盘，它就只是又一个建议盒子。
先倾诉，再结构化
第一版要求填标题、分类、选项、害怕结果、情绪。本来就纠结的人，更不想填表。默认入口改成自由倾诉，结构由 AI 解析；分析页也改成先结论、后展开。
范围
我端到端负责的部分。
从定位和 Prompt 设计，到 Web / Android 交付：先做产品判断，再用 AI 辅助工程把东西真正上线。
产品 / PRDLLM Prompt 与工作流Web 应用Android 包部署与迭代
结果
一个真实 Demo，以及更高的“值不值得做”门槛。
产品已在 Web 和 Android 上线。更重要的是，这次构建重置了我的标准：AI Agent 时代，代码越来越便宜，判断越来越贵。下一步的检验是习惯——真纠结时，我会打开它，而不是再开一次 ChatGPT 吗？
下一步
想把类似的想法做成可用产品？
我可以帮忙把模糊想法做成可用的 AI 工具：工作流设计、原型验证、LLM 接入，以及轻量产品交付。