LIFE · LANGUAGE · CAPSULE
LGC
生活里的英语，慢慢变成你的。
一款面向 iPhone 用户的 AI 英语学习 App。用户可以从眼前看见的物体或即将发生的沟通出发，生成真正用得上的词汇与表达，再沉淀为可以反复复习的「场景胶囊」。
01 / PROJECT
项目概述
不是再造一套课程，
而是接住真实生活中的表达缺口。
传统学习产品通常从预设课程出发，LGC 反过来从用户当下的生活出发：看到一个不会说的物体，或即将进入一个不知道如何表达的场景，都能成为一次学习的起点。
看到，却不会说
生活中遇到具体物体时，知道它是什么，却无法快速对应到准确英语。
临场，不会表达
面试、社交或出行前，需要的是一句马上能说出口的话，而不是泛化答案。
学过，难以复用
一次生成结束后内容容易消失，缺少带有个人情境线索的回看与复习机制。
02 / MY ROLE
我主要负责
从一个真实痛点出发，
把产品推进到可运行的 iOS MVP。
0 到 1 产品规划
围绕“看到不会说、临场不会表达、学后难以复用”完成竞品研究与需求收敛，明确“视觉识别＋语音表达＋学习胶囊”的差异化方向和 P0 范围。
SceneCapsule 核心模块
负责场景胶囊的产品设计，打通视觉与语音内容进入统一学习单元的业务链路，明确保存、管理、复习与回看的关键规则。
多模态协同与验收
推动视觉识别、语音转写和大模型生成能力对齐，并协调 iOS、后端完成字段、接口和验收标准的统一。
研究驱动版本迭代
分析 32 份体验问卷，识别稳定性、学习路径和胶囊管理问题；持续跟进 25 次测试版本，把方案推进为 TestFlight 可运行产品。
03 / PRODUCT LOOP
核心机制
两个入口，一种沉淀，
构成同一条学习循环。
关键产品判断
视觉和语音不是两套孤立功能，而是两种内容来源；SceneCapsule 才是连接“发现—理解—保存—复用”的产品核心。
04 / EXPERIENCE
交互路径
把 AI 藏在过程里，
把学习线索留给用户。
界面不强调“生成了什么”，而是保留照片、场景与学习原因，让词汇和表达始终与真实记忆相连。暖白、天蓝与湖蓝构成轻量的日常感，避免把产品做成沉重的背词工具。
- 拍摄后先确认主体，再生成内容
- 用户主动保存，结果才进入胶囊
- 同一页面串联当天练习与自由回看
05 / DEMO
产品演示
从产品方案，
到可以真实运行的体验。
核心产品路径演示
阶段版本与交互补充演示
LGC 当前 MVP 演示 · 已发布至 TestFlight
06 / RESEARCH
用户研究
评分告诉我们“能不能用”，
反馈告诉我们“下一步改什么”。
识别与语音稳定性
优先处理影响核心任务完成的问题，而不是继续扩充功能数量。
学习路径清晰度
加强从即时生成到主动保存、再到复习的动作衔接。
胶囊管理效率
让内容来源、状态和后续练习更容易理解和查找。
以上评分来自项目阶段内的 32 份体验问卷，用于确定迭代优先级，不代表大规模市场验证结论。
07 / ITERATION
版本推进
25 次测试版本，
不是重复发布，而是持续缩短问题到修复的距离。
核心闭环
先打通拍照、语音、生成与胶囊保存。
稳定性
持续跟进识别准确性、语音交互与异常状态。
学习体验
优化保存流程、胶囊管理和再次复习路径。
TestFlight
形成可安装、可运行、可继续验证的 iOS MVP。
08 / OUTCOME
阶段成果
从差异化方向，
走到真实可测的产品。
产品已发布至 TestFlight，具备真实设备安装与体验条件。
用 SceneCapsule 串联视觉发现、语音表达和后续复习。
完成产品、iOS 与后端之间的字段、接口和验收标准协同。
以问卷反馈和测试版本持续推进稳定性与核心体验。
当前边界
现阶段成果为 TestFlight 内测 MVP，并非 App Store 正式商业化版本。仓库 README 也明确说明，新版教育流程与真实发音评分尚未全部接入原生工程；本案例不将规划能力写成已完成功能。
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