- 吸烟是全球主要可预防死亡原因之一。
- 戒烟成功率低，主要受心理和行为依赖驱动。
- 市面普通记录类 App 成效有限，多数缺乏科学行为干预。
- 结合心理学、行为经济学和 AI 智能，可提高戒烟成功率。
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- 核心目标：降低吸烟行为发生率，帮助用户逐步戒烟。
- 次要目标：提供即时干预、行为趋势反馈、经济可感知成本展示。
- 核心原则：低羞耻、可解释、合规、AI 辅助表达而非决策。
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- 用户：成年人吸烟者，愿意自我干预戒烟。
- 使用场景：
- 日常冲动发生时（吸烟触发窗口）
- 压力或疲劳时
- 空闲或社交场景
- 用户期望：
- 不受道德审判
- 可感知行为影响
- 获取即时可操作的替代方案
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- 以行为科学为核心，而非单纯统计。
- 状态机驱动干预流程，减少用户决策负担。
- AI 智能仅用于表达与洞察解释，决策闭环完全隔离。
- 数据隐私保护，所有用户信息可脱敏、可控制。
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- 行为决策层：规则引擎 + 可解释模型
- 干预执行层：状态机驱动（稳定 → 高风险 → 干预中 → 成功抑制/已吸烟）
- AI 服务层：
- 文案表达
- 用户洞察解释
- 自我反思辅助
- 数据层：行为日志、经济数据、AI 输出日志
- 用户界面层：首页、即时干预页、趋势页、洞察页、经济分析页
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**UI结构**：
- 当前状态卡片：显示风险等级或未吸烟时长
- 主操作按钮：「我现在很想抽」
- 次级操作：「我刚刚抽了一支」
**业务逻辑**：
- AI 风险预测模块后台计算吸烟概率
- 点击按钮触发即时干预或行为记录
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**UI结构**：
- 倒计时进度环
- 文案区（单句）
- 替代行为按钮（喝水/深呼吸/走动）
**业务逻辑**：
- 倒计时时长由 AI 建议（3–10 分钟）
- 用户选择或超时 → 状态机更新成功/失败
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**UI结构**：
- 中性文案：“这次没忍住也没关系，要记录一下吗？”
- 按钮：「记录吸烟」/「暂不记录」
**业务逻辑**：
- 不强制记录
- 若记录 → 作为失败样本更新模型
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**UI结构**：
- 吸烟 vs 忍住趋势图
- 核心指标卡片（本周少抽 X 支、成功忍住 X 次）
**业务逻辑**：
- 展示趋势而非绝对值
- 强化正向行为，不强调失败
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**UI结构**：
- 洞察卡片示例：
- “你在晚上 + 疲劳时最容易失败”
- “延迟 5 分钟最有效”
**业务逻辑**：
- AI 从历史数据提炼可解释结论
- 不展示概率，只给结论级提示
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**UI结构**：
- 系统通知：“这是你容易想抽的时候，要不要缓一缓？”
**业务逻辑**：
- AI 判定高风险窗口
- 满足打扰频率规则才发送通知
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状态：
- 稳定状态
- 高风险状态
- 干预中
- 成功抑制
- 已吸烟
状态转换由 AI + 用户行为触发
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- 核心干预流程：首页 → 即时干预 → 事后确认
- 行为趋势页、洞察页、经济分析页为可选模块
- AI 仅用于文案表达与洞察解释
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- LLM 不进入行为预测与决策闭环
- LLM 输出仅用于表达、解释和反思
- 核心行为由规则/可解释模型控制
- 文案表达层：干预意图 → 自然、低压力语言
- AI洞察解释层：行为模式/统计结论 → 用户可理解描述
- 用户自我反思辅助：整理情绪、复述，无干预
- 判断是否需要干预
- 决定干预强度或策略
- 个性化说服或心理操控
- 医疗/健康判断
- 人格或行为标签
- 行为决策：规则+可解释模型
- 干预执行：状态机
- LLM 服务：文案生成+洞察解释+反思整理
- 数据/训练层：隔离 LLM 与决策数据
- 所有 LLM 输入输出日志化（脱敏）
- 决策可回溯
- 用户可关闭 LLM 功能
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- 条件反射、负强化、身份认同为核心驱动
- 替代行为训练、延迟满足训练、认知重构、环境干预、自我宽恕机制
- 状态机设计基于行为改变 TT 模型（前思考 → 思考 → 准备 → 行动 → 维持）
- 低羞耻设计，强调趋势和正向强化
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- 帮助用户感知短期成本
- 语言中性、非评判
- 不提供财务建议
- 数据可视化简单直观
- 与核心干预逻辑隔离
1. **事实层**：吸烟支出记录（每日/周/月累计）
2. **机会成本层**：可替代用途、目标进度条、等价换算
3. **行为强化层**：正向鼓励文案，非羞辱或道德化
- AI可介入：模式识别、高消费日统计、情绪中性文案生成
- AI禁止介入：行为判断、财务建议、干预策略决策
- 仪表盘式趋势图
- 替代目标进度条
- 简短、中性提示
- 可关闭模块，不影响核心功能
- 数据本地或加密存储
- AI输出日志化
- 模块完全可关闭
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> 以可解释行为模型为核心、以 AI 辅助表达为手段，在吸烟冲动关键窗口提供克制与支持的数字疗法级戒烟系统。
