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任务: MindGuard 社区导向整体开发方案 ​

字数
3825 字
阅读时间
16 分钟

📍 CoT: 问题定义 ​

  • 核心问题：构建以社区为主线、AI 为支撑的大学生心理健康服务系统，实现“对话→行动→社区→预警→人工协同”的闭环。
  • 成功标准：
    1. 社区（树洞/同伴空间）成为主入口，AI 对话产出的建议可转化为社区内可执行行动并被追踪。
    2. 行为闭环（任务卡/提醒/回执/T+1 回访）与心情随笔记录、社区互动数据打通，形成周报与风险看板。
    3. 预警与人工转交具备最小必要信息共享、RBAC/审计与紧急例外流程。
    4. 提供阶段化实施路线（P0~P2 / v0~v3）与关键指标体系，便于落地与迭代。
  • 约束与边界：沿用现有 Dify 工作流与 Agent 体系；遵守项目既定设计语言（今天/任务/树洞/心情随笔/我的 与双态悬浮按钮）；强调隐私合规（匿名、最小必要信息、审计）。
  • 工具增强上下文：整合《终极整合 MAX 方案》《补充方案-行为闭环与论坛》《MindGuard 整合版》《功能扩展》《tab 页设计蓝图》中的架构、功能、数据与工作流设定。
  • 假设：
    1. 已具备主对话工作流与基础情绪识别能力。
    2. 前端（小程序/Web）可以支持多 Tab、悬浮按钮与动态模块。
    3. 数据库与日志系统可扩展以容纳新增表结构。
  • 验收标准：形成一份在 docs/开发方案 下的完整方案文档，覆盖体验、技术、数据、安全、里程碑与指标，并明确社区优先的策略。

🔄 AoT: 算法分解 ​

  • 分解树：
    1. 体验架构 → 导航/动线/用户旅程 → 社区与行动闭环对齐。
    2. 功能模块 → 社区/行动闭环/自助工具/AI 对话 → 互联触点。
    3. 技术实现 → Dify 工作流/Agent/接口 → 前后端与数据。
    4. 安全合规 → 授权/审计/紧急 → 标准化机制。
    5. 版本路线 → P0~P2 & v0~v3 → 里程碑与依赖。
    6. 指标体系 → 行为依从性/社区活跃/风险响应/满意度。
  • 执行序列：先固化体验与社区主线 → 定义模块能力与交互 → 整合技术与数据架构 → 梳理安全 → 给出路线与指标。
  • 启发式决策：以最低必要复杂度交付可用闭环（KISS/YAGNI），优先把建议转化为行动与社区互动（Why-How-Done），用现有数据表为单一事实来源（DRY）。

1. 愿景与定位 ​

  • 产品角色：MindGuard 心理管家——以同伴社区为主场，AI 作为 7x24 哨兵与行动教练，联动校内资源构建连续守护。
  • 价值主张：
    • 社区共建：树洞/行动卡让学生在安全环境中表达、互助、共学。
    • 行为闭环：AI 建议必须落地为可完成的小行动，闭环记录与复盘。
    • 预警协同：风险信号来自对话与社区双通道，授权后迅速联动人工。
  • 设计原则（Why-How-Done）：
    • Why：降低孤立感、缩短求助路径、把“知道”变成“做到”。
    • How：设计为主，AI 适度介入；微习惯驱动的渐进式改善；跨触点数据联动。
    • Done：行为与情绪均可度量；预警准确可追踪；隐私合规可审计。

2. 用户场景与旅程 ​

  • 日常情绪调节：学生通过“今天”页快速打卡情绪→收到 Top3 微建议→领取任务→次日复盘→周报反馈成效。
  • 同伴支持与社区互动：学生在树洞分享困扰→草稿自检减少冲突→其他学生领取行动卡或给予轻反馈→风险信号在后台监控。
  • 风险上升与转介：系统捕捉到连续负向情绪或树洞高危表达→触发危机干预工作流→用户显性授权→推送给辅导员/心理中心 →审计留痕→回访闭环。

3. 体验与信息架构 ​

  • 底部导航：今天｜任务｜树洞｜心情随笔｜我的；右下悬浮按钮短按“快速记一笔”、长按 2s 呼出 SOS。
  • 全局节奏：默认低扰动，夜间触发“晚安模式”，考试周可启用主题皮肤。
  • 关键页面：
    • 今天：情绪打卡 → Top3 微建议（任务卡一键生成）→ 今日任务进度 → 专题快捷入口 → 护心周报 Banner。
    • 心情随笔：二级切换 随笔｜趋势；聚焦多模记录、情绪趋势、任务派生；任务执行在任务 Tab 完成。
    • 树洞：发帖草稿自检、匿名/化名开关、情绪温度条（仅本人可见）、轻量反馈、风险守护提示。
    • 我的：护心周报、徽章体系、隐私与授权中心、资源地图（校内外热线/预约）。
  • 动线闭环：建议 → 任务 → 提醒 → 回执 → T+1 复盘 → 周报；社区帖子 → 草稿自检 → 发布 → 风险检测 → 温和介入/转介。

4. 核心模块设计 ​

4.1 社区主场（树洞与行动卡） ​

  • 匿名发帖、礼貌守则、自检提示；轻量反馈（抱抱/打 Call）。
  • 行动卡可由官方或用户分享，其他学生点击领取即写入 behavior_tasks 并纳入追踪。
  • 风险检测：脱敏→向量化→主题/情绪/风险判定；高危进入辅导队列。
  • 运营策略：专题看板、共学行动挑战、周度树洞精选（确保正向引导）。

4.2 行为闭环与微习惯 ​

  • 微习惯库结构：{场景, 目标情绪, 步骤, 预计时长, 预计收益, 备选}。
  • 任务卡字段：标题、步骤、预计耗时、截止、来源（AI/社区/自建）、备选方案。
  • 提醒策略：到期前 15m / 到期 / 宽限 +30m；夜间静音。
  • 回执渠道：按钮（开始/完成/跳过）、文本、语音、照片。
  • 复盘：T+1 询问情绪与执行感受，写入 checkins 与 task_events。

4.3 自助工具箱 ​

  • REBT 结构化记录：A-B-C-D-E 表单、一键生成理性替代语句、保存为“反驳模板”。
  • 呼吸/正念/放松练习：2-5 分钟音频与动效，引导后记录情绪分。
  • 学业/社交/恋爱情绪/睡眠专题：提供模板化行动、对话脚本、复盘提示。
  • 周报生成：聚合情绪、任务、风险、推荐下一步三件事。

4.4 AI 对话与守护 ​

  • 角色：情绪侦测 Agent、用户画像 Agent、各专题 Agent、危机干预 Agent。
  • 职责：
    • AI 对话提供即时共情与 REBT 辅导，产出可执行微建议。
    • 将建议推送到任务闭环，或在社区生成行动卡草稿。
    • 风险信号超过阈值时联动危机干预工作流并请求用户授权。
  • 约束：AI 输出优先简洁可执行；避免空泛“正确废话”；所有建议有来源可追溯。

5. 技术架构与 Dify 工作流 ​

  • 前端：小程序/Web（Taro/微信原生/应选框架）提供多 Tab 与组件化模块。
  • 后端：
    • Dify 工作流：
      • 行为闭环-任务创建与跟踪：建议/行动卡 → 写入任务 → 安排提醒 → 监听回执 → 记录事件 → 回访。
      • 树洞-ingest-预警：帖子事件 → 脱敏 → 向量化 → 情绪/风险打分 → 阈值告警 → 人工转介。
      • weekly-report：每周 Cron 聚合任务与情绪数据 → 生成周报推送。
      • 危机干预与人工转交：高危触发稳定化脚本 → 生成摘要 → 最小必要信息告警 → 审计记录。
    • Agent 集群：情绪侦测、画像、学业、社交、恋爱、睡眠、危机干预。
    • 知识库：REBT、微习惯库、树洞运营规范、危机脚本。
  • 集成：
    • 数据库（Mongo/Postgres/云原生）支持表结构扩展。
    • 消息推送（小程序订阅消息/SMS/邮件）用于提醒与告警。
    • 审计日志与权限控制（RBAC/ABAC）。

6. 数据架构与单一事实来源 ​

  • 行为闭环：behavior_tasks、task_events、checkins、daily_reports、weekly_summaries。
  • 社区：forum_posts、forum_embeddings、risk_signals。
  • 评测：evaluation_rounds（AI×专家 PK）。
  • 心情随笔：journals（含情绪标签、媒介、关联任务）。
  • 授权与审计：consents（对象、范围、有效期）、audit_logs（操作者、动作、时间、上下文）。
  • 数据流水线：行为与社区数据写入后触发消费（周报、风险看板、运营洞察）。

7. 安全、隐私与合规 ​

  • 最小必要信息：默认匿名/化名；风险告警仅携带情绪等级、风险类型、时间窗、建议行动摘要。
  • 显性授权：所有信息外发需用户确认；记录来源、范围、有效期；支持随时撤销。
  • 角色控制：RBAC/ABAC 精细化字段权限，辅导员与心理中心仅查看获授字段。
  • 审计留痕：所有查看/转交/导出操作写入审计日志；高危事件额外标记复盘责任人。
  • 紧急例外：自/他伤高危且用户失联时触发应急流程，同时写入异常记录供复盘。
  • 数据保留策略：树洞原始文本脱敏后存储；对话与行动数据按政策定期回溯清理。

8. 版本路线与里程碑 ​

  • P0 / v0（4-6 周）：
    • 交付“今天/任务/我的”骨架；心情打卡、Top3 微建议、任务卡闭环（提醒+回执+T+1 回访）、护心周报基础版。
    • 树洞先以白名单灰度开放，完成发帖草稿自检与脱敏入库。
  • P1 / v1（+4 周）：
    • 完成 REBT 记录、呼吸与正念工具、学业/睡眠专题板。
    • 树洞风险检测上线，温和关怀与人工转交通路打通。
    • 建立依从性与社区活跃看板；完善授权中心。
  • P2 / v2（+6 周）：
    • 树洞全面上线并引入行动卡共学机制；AI×专家 PK 评测模块投入。
    • 多模态情感开关（可选 A/B）；周报升级为个性化策略推荐。
    • 完成全量审计、异常复盘机制与安全演练。
  • P3 / v3（可选迭代）：
    • 深入运营：主题活动、多校共建、更多专题 Agent。
    • 模型调优：基于 PK 数据与用户反馈迭代知识库与提示词。

9. 指标体系与看板 ​

  • 行为依从性：建议接受率、任务启动率、完成率、宽限转化、T+1 复盘完成率、连续完成天数。
  • 社区活跃度：日活发帖/评论/领取行动卡、草稿自检通过率、树洞正向反馈比、违规/撤回率。
  • 风险治理：高危信号响应时延、升级准确率、误报与漏报率、转介完成率、危机复盘闭环率。
  • 体验满意度：AI 对话评分、树洞体验反馈、NPS/CSAT、SOS 使用后的满意回访。
  • 模型质量：AI×专家评分差异、PK 胜率、漂移预警次数。
  • 运营与增长（可选）：新用户 7 日留存、周报打开率、专题活动参与率。
  • 看板建议：产品（行为漏斗）、社区（活跃/风险）、安全（授权/审计）、运营（增长/满意度）。

10. 资源依赖与协作 ​

  • 人力：
    • 产品/体验：1 名总负责人 + 交互/视觉（支持社区与行动卡）。
    • 技术：前端 2（小程序/Web）、后端 1（API/数据服务）、工作流工程师 1（Dify）。
    • 运营与心理专家：树洞审核、危机干预、微习惯库建设。
  • 数据与内容：REBT 与微习惯素材、校内资源清单、危机脚本、树洞礼貌守则。
  • 工具：Dify、向量数据库（OpenSearch/PG-Vector）、埋点与看板（Mixpanel/自建 BI）。

11. 风险与缓解 ​

  • 社区舆情风险：制定审核 SLA、引入关键词/模型预过滤、运营值班。
  • 依从性不足：保持任务轻量；提供多样备选方案；用周报与徽章强化正反馈。
  • 隐私担忧: 透明化授权界面、默认匿名、定期发布安全报告。
  • 技术负载：树洞高峰采用队列缓冲与分级告警；任务提醒限流避免骚扰。
  • 模型偏差：持续 PK 评测与用户反馈闭环，必要时回退到人工脚本。

12. 与现有文档的衔接 ​

  • 体验层参考：docs/开发方案/功能扩展.md、docs/开发方案/tab页设计蓝图.md。
  • 技术与运营策略：dify/方案/大学生心理健康智能助手系统：终极整合MAX方案.md、dify/方案/大学生心理健康智能助手系统：补充方案-行为闭环与论坛.md、dify/方案/MindGuard-总体方案-整合版.md。
  • 数据库结构：doc/开发文件/database/*.md（若未建需同步创建）。

下一步建议

  1. 基于本方案输出低保真交互稿（重点：今天/任务/树洞/心情随笔/SOS）。
  2. 启动“行为闭环-任务创建与跟踪”与“树洞-ingest-预警”两条工作流原型配置。
  3. 建立 P0 阶段的埋点与指标看板，确保上线后可量化验证。

贡献者 ​

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