The posting
1. 场景与用户价值:通过佩戴观察、访谈、场景回放和用户反馈,找到值得主动帮助的具体时刻,明确目标用户、当下任务、介入收益与退出条件,比较主动提示、被动查询和保持安静等方案。 2. 硬件与信号策略:基于各机型的传感器、显示、扬声器、麦克风、交互输入及端侧能力,基于已授权、实际可用的语音、视觉、位置、时间、佩戴和运动等信号定义契合主动式交互的结构化场景事件 3. 主动交互定义:制定触发、置信度、去重、优先级、频控、冷却、静默和个性化策略;定义眼镜与App的职责,以及语音、显示或其他实际支持方式的选择、信息长度、等待、打断、恢复和失败反馈。 4. 用户控制与异常:设计授权、首次说明、关闭、暂停、稍后提醒、忽略反馈和偏好调整;处理误识别、用户忙碌、驾驶或运动、多人场景、断网断连和低电量等边界,使触发原因可解释、退出入口易找到。 5. 独立原型与实测:使用AI编程工具搭建可交互Demo或场景模拟器,接入实际可用信号或明确标注的模拟事件,联动眼镜及App完成走查、用户试用与迭代,区分概念验证和真机验收结果。 6. 效果与上线闭环:定义有帮助的主动服务标准,建立触发准确性、用户采纳、忽略或关闭、打扰反馈、延迟与功耗的评估口径;结合访谈与数据归因,推动算法、硬件、设计及研发完成迭代。
1. 好奇心与行动力:欢迎职业早期、对真实生活保持敏感的人才,持续探索AI与可穿戴交互;能举出主动发现问题、动手尝试、因用户反馈改变判断的经历。 2. Vibe coding实践:能用Codex、Claude Code、Cursor等工具独立完成可运行的交互Demo,接入模型或事件数据、排查基础问题并迭代。 3. 交互体验能力:有交互设计、用户研究或产品实践,能清晰表达完整用户旅程、状态流转、输入输出和异常恢复,关注提示时机、注意力成本与用户掌控感;产品、设计、技术背景均欢迎。 4. 硬件与多模态理解:理解眼镜佩戴、视野、收音、显示、功耗、网络与时延约束,能与技术团队辨认传感器事实、算法推断和未知状态;对不确定场景能给出保守、可验证的规则。 5. 证据与产品判断:愿意做田野观察和用户测试,能把主观体验与行为数据结合,设计对照验证,识别触发更多与帮助更多之间的差别。 6. 落地协作:有从问题定义到原型、验证、交付和复盘的完整实践,能写清策略与验收标准,协调硬件、算法、设计和研发;有智能眼镜、耳机、车载、可穿戴或环境交互经验加分。



