一、为什么是 AI Glasses，而不是传统穿搭 App
传统穿搭推荐产品通常有两个问题。
第一，它们往往停留在“推荐图片”或“风格模板”层面，很难结合用户此刻的真实状态给出判断。第二，它们的交互链路较长，用户需要主动拍摄、上传、等待分析，体验上偏重。
AI Glasses 则天然适合“实时建议”这一能力。穿搭本质上是一个高度依赖场景、时间和即时反馈的行为：今天气温高不高、湿度重不重、是去上班还是约会、脸部状态偏清透还是偏疲惫，这些变量都会影响最终建议。眼镜作为第一视角终端，既能承接摄像头画面，又能承接语音对话，因此特别适合做“边看边建议”的穿搭助手。
二、从需求到产品定义：我想做的不是“评分器”，而是“优化器”
在项目初期，我并没有把这个智能体定义成“穿搭打分工具”。原因很简单，打分会让反馈变得僵硬、单一，也容易让用户产生被评判感。相比之下，我更希望它能扮演一个真实可用的助手角色。
因此，我在角色设计上做了三个核心限定：
第一，优先优化，不轻易推翻。
很多穿搭建议系统一上来就会给出“换一整套”的方案，但现实中用户并不总有时间和条件重新搭配。这个智能体应当优先基于用户现有穿着去做微调，例如换鞋、加外套、补配饰、调整穿法，而不是直接重构整套造型。
在开发过程中，我把智能体的能力拆成了四个层次。
- 用户意图确认层
虽然这个项目的核心看起来是“会不会搭配”，但真正落地时，工程实现比想象中更重要。
五、Demo 演示
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