Aimer Li / AIMER LI
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CASE 04AI 产品设计 · 概念原型

AI 健身伙伴

从实际完成的位置,继续下一次训练。
以语音记录和受控建议,连接不固定日期的训练进度。

体验核心原型 ↗交互原型 · 语音、AI回复和保存结果均为模拟
我的角色
产品定义 / 交互与视觉 / 原型自测
工作方式
个人实践与草稿 · AI辅助分析和制作
当前交付
核心原型 / 决策图 / 两轮自测
VOICE FIRST
PROGRESS ALWAYS

上次的进度,
这次接着练。

实际记录 · 受控建议 · 跨次续接

到馆开始
到馆开始
直接告知本次训练
直接告知本次训练
6D PROCESS

Discover → Define → Design → Demo → Detect → Drive

01

问题发现

DISCOVER

我曾用AI对话辅助自己的训练:报告重量、次数和感受,询问下一组怎么练。但当训练没有按固定日期发生,我还需要追问上次练了什么,确认新的建议有没有重复安排。

训练中的打字与等待也会打断节奏。我在记录中提出用耳机持续交流,希望做完一组就能直接报告,而不用反复拿起手机。

因此,我把问题收敛为:怎样让一次训练留下可信的进度,并在下次到馆时被正确续接?

研究依据是我在2026年8月31日至9月9日的个人训练对话与记录。这些材料支持一次具体的设计探索,不能代表普遍需求或市场验证。

01 / 训练重复
“你今天安排的都是上一次训练的内容呀”

续接起点需要来自实际完成记录。

02 / 历史纠错
“你又出问题了,上次训练做了卷腹”

用户的更正需要影响后续判断。

03 / 连续性要求
“我需要你做一个详细的每日计划表出来 不然每次都会出问题”

结构化状态是设计方向;不能据此推导固定日历补课。

个人训练记录整理稿摘录 · EP-01 / EP-03 / EP-04。下方为设计解读,非访谈结论。
02

任务定义

DEFINE

到馆开始 → 告知训练内容 → 组间记录 → 选择建议 → 结束总结 → 下次续接。

开始时,系统直接告知上次实际完成什么、今天接着练什么。正常开始不增加例行核对步骤,把用户的注意力留给训练。

演示集中呈现这条任务及关键分支,没有扩展为完整健身平台。这样的范围也让我能把更多精力放在状态如何延续、信息何时足够,以及用户怎样介入。

  1. 01到馆开始

    告知上次与本次

  2. 02记录本组

    缺信息先补问

  3. 03选择建议

    采用或保持目标

  4. 04结束总结

    区分实际与余项

  5. 05下次续接

    从剩余进度继续

下次开始读取上次实际记录;本次完成数重新计算。
未来态主流程 · 产品设计方案。语音与保存目前为预设模拟。
03

决策设计

AGENT DESIGN

我先区分五类信息,再定义Agent可以读取什么、改变什么:

信息在决策中的作用约束
训练事实确定实际完成到哪里草稿、目标和建议不能计入完成
训练框架提供训练顺序和目标本次调整不自动改写长期安排
用户档案提供已确认的目标和偏好AI推测不能直接成为用户事实
本次状态保留当前组、草稿和暂停状态恢复后继续保留当前选择
AI推断形成有依据的下一组建议建议必须与采用结果分开

这些规则落实到界面上,是用户能看懂的“待补充”“已完成”“保持原目标”。后台的区分越清楚,用户越不需要理解实现术语。

Agent决策图:上下文、补问、受控记录、建议与续接
设计行为说明 · 点击放大查看
04

关键交互

CORE EXPERIENCE

信息不够,就停在草稿

在演示中,用户只报告“25公斤”。系统保留重量,只补问次数;次数栏保持空缺,完成数仍为0。补齐输入并进入模拟保存成功状态后,第一组才计入完成。

这里最重要的约束是:不能用计划中的12次,代替用户实际做了几次。

次数缺失 · 保留草稿
次数缺失 · 保留草稿
补齐后 · 仅一组完成
补齐后 · 仅一组完成

建议的主动性,有明确的停止点

记录后,系统根据反馈提出下一组建议,并让用户选择采用或保持原目标。

保持原目标时,第二组仍为25公斤×12次;采用时,仅本次第二组目标变为20公斤×10次。已经完成的第一组和第三组目标都不改变。暂停中选择建议,也应保持暂停,直到用户主动恢复。

保持原目标 · 25公斤 × 12次
保持原目标 · 25公斤 × 12次
采用建议 · 仅第2组变更
采用建议 · 仅第2组变更

结束会话,保留未完成进度

本次只记录了一组,结束页就只总结一组,其余11组保持未完成。下次开始从第二组继续,第一组标为上次完成,而本次完成数从0开始。

历史进度可以延续,本次计数不能继承。 这条规则将跨次连续性与当前训练事实分开。

本次结束 · 实际完成1组
本次结束 · 实际完成1组
下次续接 · 本次计数从0开始
下次续接 · 本次计数从0开始
05

界面迭代

VISUAL ITERATION

早期稿把说明、建议和操作分散在多个区域,文字偏多,部分训练术语也难以理解。我提出这些问题,并绘制自己的移动端草稿,重新组织信息层级。

后续设计用动作与组次列表承载主信息,通过已完成、进行中和未开始三种状态呈现进度;移除不准确的动作图标,将首页的设备状态和开始说明集中到下方。

这轮变化来自设计评审和个人使用判断。它形成了更清楚的界面结构,但我没有把它写成已经验证的效率提升。

本人初次绘制的训练页草稿
本人初稿 · 用动作卡片和组次列表组织训练
当前训练页:明确目标与组状态
当前稿 · 明确目标、组状态和暂停入口

保留以动作和组次为主体,避免聊天内容占据主界面。

细化区分进行中与未开始;目标数值不表示已经完成。

精简移除不准确的器械图标,将语音状态与操作集中到底部。

这组图片展示从本人草稿到当前稿的演进,不是先前文字繁多版本的直接前后对照,也不是A/B测试。

06

原型检测

DETECT

我围绕8项核心行为安排了两轮固定情境自测:

检查路线重点
拒绝建议并再次开始缺字段不计完成、暂停不推进、拒绝保留目标、总结与续接正确
暂停中采用建议再恢复只改变指定组目标、保持暂停、恢复后选择不丢失

AI工具辅助静态核对了16个演示状态与28条连线,未发现缺失跳转目标;我在播放器中完成两轮自测,反馈均通过。此前的检查还修复了首次首页与再次到馆首页的标题不一致。

当前结论限定为核心原型的固定路径自测通过。没有独立参与者研究,也没有真实模型、语音识别或存储可靠性结果。

第一轮 / 拒绝与续接本人自报通过

开始 → 补问 → 暂停 / 恢复 → 保持原目标 → 结束 → 再次开始

缺次数时 0 组完成结束时 1 组完成、11 组未完成再次从第 2 组开始,本次 0 组
第二轮 / 采用与恢复本人自报通过

出现建议 → 暂停 → 采用 → 恢复

采用后仍保持暂停仅第 2 组目标变为 20 × 10恢复后目标不重置
来源:两轮固定情境自测,反馈“两轮都通过”。无逐步录屏或独立受试者记录;不代表真实模型与存储验证。
07

设计反思

DRIVE

遗憾与改进空间

  1. 01

    当前语音输入与保存结果均为预设模拟,尚未验证真实健身房中的噪音、识别与响应延迟 → 后续在真实训练环境中检验语音记录体验。

  2. 02

    手动记录、纠错、撤销与离线恢复尚未在核心演示中完整开放 → 优先补验“提交结果未知”的恢复,避免重复计组或将晚到结果归入下一次训练。

  3. 03

    两轮自测只覆盖固定情境,尚无独立参与者验证 → 后续邀请其他训练者检查状态理解、建议选择与进度续接,再判断设计是否适用于更多人。

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