AI 情绪日记识别情绪之前先保护私密边界一、情绪日记不是普通笔记AI 情绪日记看起来是一个很温柔的产品用户写下今天发生的事系统帮忙总结情绪、发现模式、给出安慰或建议。但情绪日记不是普通笔记它包含非常私密的状态、关系和压力来源。因此产品设计不能只关注识别准不准更要先定义私密边界。哪些内容可以分析哪些内容只保存在本地哪些内容可以被删除用户必须有清楚控制权。二、情绪分析要分层flowchart TD A[用户日记] -- B[本地保存] B -- C[情绪标签] C -- D[趋势摘要] D -- E[温和建议] B -- F[删除与导出]一篇日记可以拆成原文、情绪标签、趋势摘要和建议。原文最敏感应该拥有最高保护等级趋势摘要可以用于长期回顾但也要允许用户关闭。不要默认把所有原文都发给云端模型。如果必须云端分析要明确告知并提供本地模式或手动选择。三、数据模型要支持控制type MoodEntry { id: string text: string analysisEnabled: boolean moodTags: string[] storedLocally: boolean deletedAt?: string }analysisEnabled很重要。用户可以写下来但不让 AI 分析。写作本身就是一种整理不一定每次都需要模型介入。mood_journal_policy: allow_local_only: true allow_delete_raw_text: true separate_summary_from_original: true never_train_without_consent: true“不用于训练”不是一句文案而要变成系统策略和审计记录。四、建议要保持克制情绪日记不是心理诊断工具。AI 可以帮助用户命名情绪、发现作息和压力模式但不应该替代专业判断。遇到高风险表达时应提示寻求现实支持或专业帮助。产品语气也要克制。不要把用户的情绪包装成过度确定的结论比如“你一定是焦虑”。更好的表达是“这段文字里出现了压力和疲惫相关线索”。情绪趋势也要避免过度解读。连续几天出现低落标签不代表系统可以下诊断结论。产品可以提示用户回看作息、事件和自我感受但不能把标签变成判断人的工具。type MoodInsight { period: week | month pattern: string confidence: low | medium | high wording: suggestive | neutral }趋势摘要最好使用建议式语言。比如“最近几篇记录里工作压力相关词出现较多你可以看看是否和某些日程有关”。这比直接说“你最近压力很大”更尊重用户。还要提供导出能力。用户写下的内容属于用户自己产品应支持导出 Markdown、JSON 或 PDF。能带走数据用户才会更放心地留下数据。对于长期使用者可以提供“只保留分析不保留原文”的模式。用户得到趋势回顾同时降低敏感原文长期保存的风险。情绪日记还要支持“暂停分析”。有些时期用户只想记录不想被总结。暂停后系统不应继续生成趋势也不应在首页提醒用户“你最近怎样”。尊重沉默也是生活化 AI 的一部分。mood_pause_policy: pause_analysis_days: 7 hide_trend_widget: true keep_manual_export: true allow_resume_anytime: true产品验收可以看三个指标用户是否愿意持续记录是否使用删除和导出能力是否很少因为分析冒犯而关闭功能。隐私体验不是口号要能被观察。五、总结AI 情绪日记要先保护私密边界再做情绪识别和趋势总结。能被删除、能被关闭、能被理解的数据使用方式才会让用户安心记录真实感受。