瞄星计划：面向宠物离世后的 AI 情感延续与社交连接系统

1. 项目名称

瞄星计划 / MeowStar

一个基于宠物行为蒸馏、三维家庭场景生成与 AI 社交匹配的数字宠物陪伴系统。

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2. 项目一句话介绍

“瞄星计划”希望让离世后的宠物以 AI 数字个体的形式继续存在于主人熟悉的家庭空间中，并通过宠物之间的自然关系，连接拥有相似情感经历的主人。

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3. 项目背景

宠物在许多家庭中已经不只是“动物”，而是家庭成员、情感陪伴者和日常生活的一部分。

当宠物离世后，主人往往面对的不只是失去宠物本身，还有一整套生活节奏、空间记忆和情感关系的突然中断。例如：

• 回家后再也听不到熟悉的叫声；
• 家里的猫窝、沙发、窗台仍然存在，但宠物已经不在；
• 主人很难向外人解释这种失落，因为它常常被认为“不像失去人那样严重”；
• 传统纪念方式通常是照片、视频、骨灰盒或纪念品，但它们大多是静态的；
• 社交平台上的宠物纪念内容容易变成单向表达，很难形成温和、自然、低压力的连接。

因此，本项目试图探索一个新的方向：

当宠物离开后，AI 是否可以帮助主人保留一部分可感知的陪伴？ 当多个主人都经历类似失去时，他们之间的连接是否可以不再从“主动社交”开始，而是由宠物之间的关系自然发生？

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4. 项目要解决的问题

本项目主要解决三个层面的问题。

4.1 宠物离世后的情感断裂问题

宠物离世后，主人常常会感到日常生活中的陪伴突然消失。照片和视频可以记录过去，但无法回应当下，也无法让主人感到“它仍然以某种方式存在”。

本项目希望通过 AI 数字宠物，为主人提供一种温和的情感过渡方式。

它不是要“复活”宠物，而是让宠物的行为记忆、空间记忆和陪伴感以数字方式继续存在。

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4.2 宠物记忆缺乏动态表达的问题

目前大多数宠物纪念方式都是静态的，例如：

• 相册；
• 视频剪辑；
• 纪念牌；
• 宠物画像；
• 骨灰纪念品。

这些方式能够保存记忆，但很难表达宠物的“行为感”。

例如：

• 它喜欢在哪个角落睡觉；
• 它什么时候会靠近主人；
• 它听到声音后的反应；
• 它对某些玩具或空间的偏好；
• 它和其他宠物可能形成怎样的关系。

本项目希望把宠物的记忆从“静态内容”转化为“动态行为模型”。

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4.3 传统社交方式过于主动和直接的问题

在宠物离世后，主人可能需要被理解，但不一定愿意主动发帖、主动倾诉或主动加好友。

传统社交产品往往要求用户主动表达自己，例如：

• 发布动态；
• 加入群聊；
• 搜索同类用户；
• 主动匹配；
• 发送好友申请。

但对于处在失落情绪中的人来说，这些方式可能过于直接，甚至造成新的心理负担。

因此，本项目设计了一种更间接、更柔和的 AI 社交方式：

不是让主人主动寻找主人，而是让宠物的数字个体先产生关系，再由宠物关系间接连接主人。

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5. 目标用户

5.1 核心用户

本项目的核心用户是：

曾经养过宠物，并在宠物离世后仍希望保留情感连接的主人。

尤其适合以下人群：

• 与宠物有长期陪伴关系的用户；
• 宠物离世后仍频繁回看照片、视频的用户；
• 希望以更柔和方式纪念宠物的用户；
• 不习惯主动倾诉，但愿意通过宠物故事被理解的用户；
• 拥有多个宠物相关记录，如照片、视频、日常行为描述的用户。

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5.2 扩展用户

项目未来也可以扩展到：

• 宠物纪念服务机构；
• 宠物医院临终关怀场景；
• 宠物社区平台；
• 情感陪伴类 AI 应用；
• 面向独居人群的数字陪伴产品。

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6. 应用场景

本项目对应赛道为：AI 社交。

它的应用场景不是传统意义上的即时聊天社交，而是一种基于 AI 数字宠物关系网络的情感社交。

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6.1 场景一：主人在家中重新“看见”宠物

主人可以通过手机、电脑或摄像头视角进入一个三维家庭空间。

这个空间基于用户真实家居环境建模，并被重新设计为宠物在“瞄星”中的居所。

主人可以看到数字宠物在空间中活动，例如：

• 在沙发上休息；
• 在窗边观察外面；
• 在熟悉的猫窝附近睡觉；
• 听到主人声音后抬头；
• 靠近摄像头；
• 对虚拟玩具产生反应。

这种体验让主人不是单纯“看过去的影像”，而是进入一个仍然有宠物存在感的空间。

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6.2 场景二：主人观察宠物在“瞄星”中的生活

数字宠物不会一直等待主人操作，而是拥有自己的行为节奏。

它可能会：

• 自己探索房间；
• 按照生前习惯选择停留地点；
• 根据时间变化出现不同状态；
• 和其他数字宠物发生互动；
• 对某些声音、动作或环境变化做出反应。

主人更多是观察者和陪伴者，而不是完全控制者。

这使得数字宠物更像一个具有独立性的 AI 个体，而不是一个被动执行命令的虚拟角色。

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6.3 场景三：宠物之间形成社交关系

系统会根据宠物的行为模型、性格特征和互动偏好，计算不同数字宠物之间的相合性。

例如：

• 两只安静型猫咪可能更容易待在同一个空间；
• 一只活跃型宠物可能会主动靠近其他宠物；
• 喜欢独处的宠物可能更少参与群体互动；
• 有相似生活节奏的宠物可能更容易形成稳定关系。

这些关系不是主人手动添加的，而是由 AI 根据宠物模型自然生成。

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6.4 场景四：主人之间被宠物关系间接连接

当两只数字宠物在“瞄星”中形成稳定互动后，系统可以向主人展示一种低压力的连接入口。

例如：

• “你的猫今天和另一只猫一起待在窗边很久。”
• “它似乎和一只性格相近的猫形成了固定活动路线。”
• “你们的宠物都喜欢在安静的角落休息。”

主人可以选择是否进一步了解对方的宠物故事。

这样，主人之间的关系不是从陌生人社交开始，而是从宠物之间的连接自然延伸出来。

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7. 为什么这个问题值得做

7.1 宠物情感关系正在变得越来越重要

现代社会中，宠物在人类生活中的角色正在发生变化。

对于很多人来说，宠物不仅是陪伴对象，也是生活节奏的一部分。宠物的离世会带来真实的情绪影响，但这种情绪常常缺少被理解和承接的空间。

本项目希望用 AI 技术为这种情绪提供一个更温和的出口。

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7.2 AI 陪伴不应只停留在聊天机器人

很多 AI 陪伴产品以对话为中心，但真实的陪伴不一定总是语言。

宠物陪伴的核心往往不是“说话”，而是：

• 它在家里出现；
• 它有自己的习惯；
• 它偶尔回应你；
• 它在某个熟悉的位置安静待着；
• 它让空间变得不那么空。

因此，本项目尝试探索一种非语言主导的 AI 陪伴方式。

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7.3 AI 社交可以不只是人与人的直接匹配

传统社交强调用户之间的主动连接，但本项目提出一种新的社交逻辑：

由 AI 个体之间的关系，反向生成用户之间的关系。

在这个系统中，用户不是被算法直接匹配，而是因为他们的宠物在数字空间中产生了关系，才有了彼此了解的可能。

这种方式更自然、更低压力，也更符合宠物情感场景的特点。

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7.4 它具有明确的 AI+应用价值

本项目不是单纯展示一个虚拟宠物，也不是普通的 3D 场景浏览器。

AI 在项目中承担核心作用，包括：

• 宠物行为理解；
• 宠物性格建模；
• 行为蒸馏；
• 三维空间生成；
• 多宠物互动逻辑；
• 社交相合性计算；
• 主人关系连接推荐；
• 情感化交互反馈。

因此，它是一个围绕真实情感问题构建的 AI 应用系统。

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8. 产品思路

8.1 产品核心概念

本项目包含三个核心对象：

1. 数字宠物

   • 由宠物生前行为数据蒸馏生成；
   • 拥有相对稳定的行为偏好和互动习惯。

2. 瞄星之家

   • 基于真实家居场景生成的三维空间；
   • 是宠物离世后的数字栖居场所。

3. 宠物关系网络

   • 由不同数字宠物之间的模型相合性生成；
   • 间接连接不同主人。

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8.2 产品核心流程

完整流程如下：

第一步：上传宠物记忆数据

用户可以上传或输入与宠物相关的信息，例如：

• 宠物照片；
• 宠物视频；
• 宠物名字；
• 宠物年龄；
• 宠物性格描述；
• 生前常见行为；
• 喜欢的地点；
• 喜欢的玩具；
• 与主人的互动方式；
• 特殊习惯。

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第二步：生成宠物行为画像

系统对宠物资料进行分析，生成宠物行为画像。

画像可以包括：

• 活跃程度；
• 亲人程度；
• 好奇心；
• 独处倾向；
• 对声音的敏感度；
• 活动时间偏好；
• 常出现的位置；
• 与主人互动的频率；
• 对其他宠物的社交倾向。

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第三步：蒸馏数字宠物模型

系统将宠物的行为画像转化为一个可运行的数字宠物模型。

这个模型不追求完全复制宠物，而是保留其最关键的行为特征。

例如：

• 一只胆小的猫不会频繁主动靠近陌生对象；
• 一只活泼的猫会更频繁探索新区域；
• 一只依赖主人的宠物会对主人视角和声音更敏感；
• 一只喜欢窗台的猫会在三维空间中经常靠近窗边。

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第四步：生成“瞄星之家”

用户可以上传家庭场景图片或通过简单扫描生成空间基础模型。

系统会将真实家居环境转化为一个三维场景，并加入适合宠物活动的虚拟元素，例如：

• 猫窝；
• 窗台；
• 沙发；
• 地毯；
• 玩具；
• 光影变化；
• 虚拟星空或纪念性空间元素。

“瞄星之家”不是完全现实的复刻，而是一个结合真实记忆与温柔想象的数字空间。

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第五步：主人观察和互动

主人可以通过摄像头视角或第一视角进入空间，观察数字宠物。

可支持的互动包括：

• 轻声呼唤；
• 点击互动；
• 投放虚拟玩具；
• 切换观察角度；
• 查看宠物当前状态；
• 记录宠物当天行为；
• 保存某个瞬间作为纪念。

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第六步：宠物进入瞄星社交网络

数字宠物可以进入更大的“瞄星”空间，与其他数字宠物产生低频、自然的互动。

这些互动包括：

• 共同停留；
• 互相靠近；
• 短暂跟随；
• 一起探索；
• 形成固定活动路线；
• 生成宠物之间的关系标签。

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第七步：由宠物关系连接主人

当系统判断两只宠物之间具有较高相合性时，可以向主人提供连接提示。

例如：

“它今天遇到了一只和它很像的猫。它们都喜欢安静地待在窗边。”

用户可以选择：

• 只查看宠物互动；
• 查看对方宠物的公开故事；
• 向对方主人发送匿名留言；
• 建立低压力连接；
• 继续保持仅宠物层面的互动。

社交关系的主动权仍然在主人手中，但社交触发点来自宠物之间的 AI 关系。

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9. AI 在哪里发挥作用

本项目的 AI 能力主要体现在以下几个方面。

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9.1 宠物行为理解

AI 用于分析宠物照片、视频和文本描述，提取宠物的行为特征。

例如：

• 宠物经常出现的位置；
• 宠物常见姿态；
• 宠物活动习惯；
• 宠物与主人互动方式；
• 宠物对环境的偏好。

这一部分使系统能够从碎片化记忆中建立宠物行为基础。

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9.2 宠物行为模型蒸馏

系统将宠物的原始数据转化为一个更轻量、更可运行的行为模型。

该模型用于控制数字宠物在三维空间中的行为表现。

蒸馏后的模型不需要保留所有原始数据，而是提取出对体验最重要的行为逻辑，例如：

• 喜欢靠近主人还是保持距离；
• 喜欢探索还是停留；
• 喜欢热闹还是安静；
• 对其他宠物是主动还是回避；
• 在不同时间段的活动概率。

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9.3 三维家庭场景生成

AI 可以辅助用户根据图片或简单扫描结果生成家庭空间。

系统会识别空间结构和宠物活动区域，并生成适合数字宠物活动的三维环境。

这一部分让宠物不只是出现在抽象虚拟空间中，而是回到一个对主人有意义的“熟悉空间”。

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9.4 数字宠物行为生成

数字宠物的行为不是固定动画循环，而是由 AI 行为模型动态控制。

系统会根据以下因素决定宠物行为：

• 当前时间；
• 空间位置；
• 主人是否在线；
• 主人是否发出声音；
• 附近是否有其他宠物；
• 宠物本身性格模型；
• 历史互动记录。

这使数字宠物具备一定的连续性和自主性。

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9.5 宠物社交相合性计算

系统会对不同宠物模型进行相合性计算。

计算维度包括：

• 活动节奏是否相近；
• 空间偏好是否相近；
• 社交倾向是否互补；
• 行为模式是否稳定；
• 互动后是否形成正向反馈；
• 是否存在冲突行为。

宠物之间的关系不是由主人直接选择，而是由模型之间的自然相合性生成。

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9.6 主人社交连接推荐

当数字宠物之间形成关系后，系统可以生成主人之间的弱连接推荐。

这种推荐不是基于用户标签直接匹配，而是基于宠物关系间接生成。

这使社交过程更自然，也更符合项目的情感语境。

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10. 为什么它不是普通工具

本项目与普通虚拟宠物、纪念相册或社交平台有明显区别。

类型	特点	与本项目的区别
宠物相册	保存照片和视频	只能回看过去，缺少动态陪伴
虚拟宠物游戏	用户养成一个虚构宠物	宠物不是基于真实记忆生成
普通社交平台	用户主动发帖、加好友	社交压力较强，关系由人直接发起
3D 家居浏览器	展示空间	缺少宠物行为模型和情感互动
聊天机器人	以语言交互为核心	宠物陪伴更多是空间、行为和存在感

“瞄星计划”的核心不是工具功能，而是：

将宠物记忆转化为可感知的 AI 个体，并通过 AI 个体之间的关系生成新的社交连接。

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11. 核心功能设计

11.1 宠物档案创建

用户可以创建宠物档案，包括：

• 名字；
• 品种；
• 年龄；
• 性别；
• 外貌特征；
• 性格描述；
• 生前习惯；
• 主人想保留的记忆；
• 照片或视频资料。

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11.2 AI 宠物画像生成

系统生成宠物画像，例如：

名字：小灰
性格：安静、粘人、胆小
活动偏好：喜欢窗边、沙发角落和主人的床边
互动方式：听到主人声音会靠近，但不会立刻跳上来
社交倾向：对陌生宠物保持距离，熟悉后愿意共同停留

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11.3 三维空间生成

用户上传家庭环境图片后，系统生成一个简化版三维空间。

初赛阶段可以先实现为概念 Demo 或低保真原型，包括：

• 房间布局；
• 家具位置；
• 宠物活动点位；
• 摄像头观察视角；
• 数字宠物活动轨迹。

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11.4 数字宠物行为演示

数字宠物可以根据行为画像在空间中移动或做出反应。

示例行为包括：

• 睡觉；
• 走动；
• 靠近窗台；
• 看向摄像头；
• 对声音有反应；
• 靠近虚拟玩具；
• 与其他宠物短暂互动。

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11.5 宠物社交网络

系统根据宠物行为模型建立关系。

示例关系包括：

• 熟悉；
• 靠近；
• 陪伴；
• 观察；
• 跟随；
• 共同停留；
• 稳定伙伴。

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11.6 主人弱连接机制

当宠物之间形成关系后，系统可以生成社交提示。

例如：

今天，小灰在瞄星里遇到了一只叫“团子”的猫。
它们都喜欢安静地待在窗边。
你可以查看团子的故事，或者只是让它们继续一起待一会儿。

主人可以选择是否建立进一步联系。

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12. MVP 版本范围

初赛阶段不需要完成完整产品，可以重点展示核心方案和可验证原型。

12.1 初赛 MVP 目标

初赛阶段计划完成：

• 项目 Specs 文档；
• 产品核心流程说明；
• AI 功能说明；
• 用户故事；
• 低保真交互原型；
• 宠物行为画像示例；
• 宠物相合性计算示例；
• 三维空间 Demo 概念图或简单场景；
• 评测指标设计。

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12.2 MVP 不做的内容

初赛阶段暂不追求：

• 完整商业化系统；
• 大规模用户社交网络；
• 高精度真实宠物复刻；
• 完整 3D 扫描建模；
• 真实跨平台发布；
• 高并发在线服务。

初赛重点是验证：

这个 AI+社交应用的概念是否成立，流程是否完整，技术路径是否可行，用户价值是否清晰。

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13. 用户故事

用户故事一：重新看见宠物

作为一名宠物主人， 我希望在宠物离世后，仍然可以在熟悉的家庭空间中看到它的数字身影， 这样我可以在情绪上获得一种温和的陪伴和过渡。

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用户故事二：保留宠物的行为记忆

作为一名宠物主人， 我希望系统不只是展示宠物照片，而是能根据它生前的习惯生成行为， 这样我看到的不只是外貌，而是“它曾经的样子”。

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用户故事三：低压力地遇见相似经历的人

作为一名经历过宠物离世的主人， 我不一定想主动发帖倾诉， 但如果我的宠物在数字空间中遇到另一只相合的宠物， 我愿意通过这个关系慢慢了解对方的故事。

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用户故事四：观察宠物自己的生活

作为一名用户， 我希望数字宠物不是完全被我控制的对象， 而是拥有自己的节奏和关系， 这样它更像一个仍然存在的生命回声，而不是一个普通虚拟角色。

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14. 核心创新点

14.1 从“复刻宠物”转向“延续宠物关系”

本项目不强调完全复活宠物，而是强调保留宠物与主人之间的关系感。

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14.2 从“静态纪念”转向“动态陪伴”

项目让宠物记忆不再停留在照片和视频中，而是变成可观察、可互动、可持续生成的行为体验。

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14.3 从“人找人”转向“宠物连接人”

传统社交是用户主动寻找用户。 本项目中，社交关系由宠物之间的 AI 相合性自然触发。

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14.4 从“聊天社交”转向“非语言情感社交”

宠物陪伴很多时候并不依赖语言。 本项目强调空间、行为、目光、停留和共同出现带来的陪伴感。

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15. 技术方案概览

15.1 系统模块

项目可以拆分为以下模块：

1. 宠物数据输入模块

   • 图片上传；
   • 视频上传；
   • 文本描述输入；
   • 宠物档案管理。

2. 宠物行为画像模块

   • 从文本和多媒体资料中提取宠物特征；
   • 生成结构化行为标签。

3. 行为蒸馏模块

   • 将宠物画像转化为轻量行为模型；
   • 控制宠物在空间中的活动逻辑。

4. 三维空间生成模块

   • 根据家庭场景生成空间；
   • 标记宠物可活动区域。

5. 数字宠物渲染与交互模块

   • 展示宠物；
   • 支持观察、呼唤、简单互动。

6. 宠物社交匹配模块

   • 计算宠物之间的相合性；
   • 生成宠物关系。

7. 主人弱连接模块

   • 根据宠物关系生成社交提示；
   • 支持主人选择是否进一步连接。

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15.2 技术实现方向

初步技术路线可以包括：

• 前端：Web / Three.js / Unity WebGL / React；
• 后端：Python / Node.js；
• AI 模型：多模态理解模型、文本生成模型、行为规则模型；
• 场景生成：基于图像理解和简化 3D 建模；
• 行为控制：状态机 + LLM 辅助行为生成；
• 匹配算法：基于宠物画像向量的相似度和互补性计算。

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16. 宠物行为画像示例

输入信息

宠物名字：小灰
宠物类型：猫
性格：胆小、安静、粘人
习惯：喜欢待在窗台和沙发角落
互动方式：主人叫它时会慢慢走过来
社交表现：不喜欢太活跃的猫，但能接受安静的陪伴

输出画像

{
  "name": "小灰",
  "species": "cat",
  "activity_level": "low",
  "attachment_level": "high",
  "curiosity": "medium",
  "social_preference": "quiet_companion",
  "favorite_places": ["window", "sofa_corner"],
  "reaction_to_owner_voice": "slow_approach",
  "reaction_to_other_pets": "observe_first",
  "daily_rhythm": "afternoon_active"
}

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17. 宠物相合性示例

宠物 A：小灰

{
  "activity_level": "low",
  "social_preference": "quiet_companion",
  "favorite_places": ["window", "sofa_corner"],
  "reaction_to_other_pets": "observe_first"
}

宠物 B：团子

{
  "activity_level": "medium",
  "social_preference": "gentle_approach",
  "favorite_places": ["window", "carpet"],
  "reaction_to_other_pets": "slow_approach"
}

系统判断

小灰和团子的活动节奏较接近；
它们都偏好安静空间；
它们都喜欢窗边；
团子的靠近方式不会给小灰造成强刺激。

相合性：较高
关系建议：共同停留 / 安静陪伴

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18. 评测标准

项目后续可以从以下维度判断是否有效。

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18.1 AI 行为画像是否准确

评测问题：

• 系统是否能根据用户输入生成合理的宠物行为画像？
• 画像是否符合用户对宠物的主观认知？
• 是否能区分不同宠物之间的性格差异？

可量化指标：

• 用户对画像准确度评分，目标 ≥ 4 / 5；
• 行为标签生成完整率，目标 ≥ 80%；
• 用户是否愿意保留或微调画像，目标 ≥ 70%。

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18.2 数字宠物行为是否有真实感

评测问题：

• 数字宠物的行为是否符合画像？
• 用户是否能感受到宠物的熟悉感？
• 宠物是否避免机械重复？

可量化指标：

• 用户对“像不像它”的评分，目标 ≥ 4 / 5；
• 用户对行为自然度评分，目标 ≥ 4 / 5；
• 单次体验停留时间，目标 ≥ 3 分钟；
• 用户是否愿意再次进入空间，目标 ≥ 60%。

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18.3 三维空间是否增强情感体验

评测问题：

• 熟悉的家庭空间是否增强了用户的情感连接？
• 宠物出现在熟悉位置时，是否比普通虚拟背景更有意义？
• 用户是否愿意上传或创建自己的家庭空间？

可量化指标：

• 用户对空间熟悉感评分，目标 ≥ 4 / 5；
• 用户对沉浸感评分，目标 ≥ 4 / 5；
• 用户上传家庭场景资料的意愿，目标 ≥ 60%。

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18.4 宠物社交匹配是否合理

评测问题：

• 系统推荐的宠物关系是否符合用户直觉？
• 用户是否认可“我的宠物可能会喜欢它”这种判断？
• 宠物之间的互动是否能自然引出主人之间的连接？

可量化指标：

• 用户对宠物匹配合理性评分，目标 ≥ 4 / 5；
• 主人查看对方宠物故事的比例，目标 ≥ 30%；
• 主人愿意保留该宠物关系的比例，目标 ≥ 50%。

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18.5 AI 社交机制是否降低社交压力

评测问题：

• 用户是否觉得这种连接方式比直接加好友更自然？
• 用户是否愿意通过宠物关系了解其他主人？
• 用户是否觉得系统没有强迫自己社交？

可量化指标：

• 用户对社交压力的评分，目标 ≤ 2 / 5；
• 用户对连接自然度评分，目标 ≥ 4 / 5；
• 用户选择查看对方宠物故事的比例，目标 ≥ 30%。

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19. 风险与边界

19.1 情感伦理风险

本项目涉及宠物离世后的情感体验，需要避免制造“宠物被真正复活”的误导。

因此，产品表达应强调：

• 这是记忆延续，不是生命复活；
• AI 生成的是数字陪伴体，不是真实宠物本身；
• 用户可以随时退出体验；
• 系统不应过度刺激用户悲伤情绪。

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19.2 数据隐私风险

用户可能上传家庭照片、宠物视频和个人情感描述，因此必须重视隐私。

需要考虑：

• 用户数据授权；
• 上传内容可删除；
• 宠物故事公开范围可控制；
• 主人社交连接必须经过用户确认；
• 不默认公开家庭空间信息。

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19.3 过度拟人化风险

数字宠物不应被设计成完全替代真实关系的对象。

产品应避免：

• 声称宠物仍然真实存在；
• 制造强依赖性；
• 诱导用户长期沉浸在失去中；
• 用情绪脆弱状态进行商业化刺激。

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20. 初赛提交物说明

本仓库当前阶段主要用于提交 OPC 初赛 AI+应用项目提案。

计划包含以下内容：

/README.md          项目基础说明
/SPEC.md            项目完整提案
/assets/            项目概念图、流程图、演示素材
/demo/              可选的低保真 Demo 或原型页面
/examples/          宠物画像与匹配示例

初赛阶段重点展示：

• 项目要解决的问题；
• 目标用户；
• 应用场景；
• AI 能力设计；
• 产品流程；
• 评测标准；
• 后续可实现路径。

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21. 后续计划

W1 初赛阶段：Specs

完成项目提案，包括：

• 项目背景；
• 用户痛点；
• 产品流程；
• AI 作用；
• 评测标准；
• Demo 方向。

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W2 复赛阶段：Skill

计划完成一个可调用的宠物行为画像生成 Skill。

输入：

宠物照片 / 视频描述 / 用户文本描述

输出：

结构化宠物行为画像

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W3 半决赛阶段：Agent

计划完成一个宠物行为 Agent。

该 Agent 可以根据：

• 宠物画像；
• 当前空间；
• 主人交互；
• 其他宠物状态；

动态决定数字宠物下一步行为。

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W4 决赛阶段：Buildathon

计划完成一个可交互演示版本，包括：

• 创建宠物档案；
• 生成宠物画像；
• 展示三维家庭空间；
• 数字宠物在空间中活动；
• 宠物之间形成关系；
• 主人查看宠物社交提示。

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22. 项目价值总结

“瞄星计划”不是一个简单的虚拟宠物产品，也不是一个普通社交平台。

它希望探索一种新的 AI 社交方式：

让被记住的宠物成为数字世界中的情感代理者，让宠物之间的自然关系成为主人之间温柔连接的起点。

项目的核心价值在于：

• 让宠物离世后的思念有一个可停靠的空间；
• 让静态记忆转化为动态陪伴；
• 让 AI 不只是回答问题，而是承载行为、空间和情感；
• 让社交不再从陌生人匹配开始，而是从宠物之间的相遇开始；
• 让拥有相似情感经历的人，以更柔和的方式被连接。

最终，本项目希望证明：

AI 社交不一定是让人更快认识更多人，也可以是让人通过被珍视的关系，更自然地遇见能够理解自己的人。