羽毛球球线顾问Agent

打完球记一笔，Agent 结合球拍磅数与历史表现，告诉你该换什么线、拉多少磅。 问题：球线在悄悄掉磅，而这件事从未被测量 羽毛球线在穿过拍框的那一刻就开始松弛。以 66n 为例，它每天不可逆地掉约 0.05 磅，每多打一小时再掉约 0.027 磅。一支 28 磅的拍子，穿线 33 天、累计打球 22 小时之后，已经掉到 25.8 磅——掉了 2.2 磅。 掉磅不会报警。打球的人只会感到「高远球突然差了半步」，或者「网前球压不住」。而差这半步，到底是因为球线松了、磅数拉得太高、还是昨天没睡好，没有一个人能回答。没有读数就没有归因，没有归因就只能靠猜。 我们要做的事只有一件：把这件事变成读数，再从读数给出可执行的建议。 产品闭环：一条记录驱动一切 赛后记录 → 冻结装备快照 → 规则引擎 + LLM → 调整建议 → 写入个人记忆。最后一步回流到第三步——下一次记录会被上一次的结论影响，用得越久，结论越贴合这个人。 四大模块 装备库：从静态档案变成会自己走动的仪表 每支拍除线型、穿线磅数、穿线日期外，新增「穿线后累计打球小时」——它由每次记录自动累加，是掉磅模型的第二个输入。当前预估磅数与剩余张力进度条实时可见：雷霆80（bg80 / 30 磅）预估 27.7 磅，1000z（66n / 28 磅）预估 25.8 磅。 记一次：把记录成本压到 30 秒 六组点选控件——用哪支拍、打了多久、手感（多选标签）、三项 1–5 分自评（高远球到位 / 进攻威胁 / 网前与防守）、失误偏多的是、身体状态，另加一句可选备注。提交的同一刻做三件事：冻结装备快照、累加打球时长并重算预估、触发 Agent 分析。只有把记录成本压到 30 秒，长期样本才可能出现。 报告页：把结论和它的依据一起摊开 结论卡给出方向与数字，例如「建议重新穿线，磅数 28 → 27 磅（命中 R4）」，并标注「基线级置信度 · 基于 20 次记录」。四个 Tab 分别是 AI 顾问、调整建议、判断依据、本次数据。可解释性不是话术——每条依据都指向具体记录与数值：近 3 次记录中 2 次出现「回球浅 / 出球闷」；穿线 33 天、累计 22 小时后预估已从 28 磅掉到 25.8 磅。 分析：越记越准 档案页显示累计记录数、本月打球时长与置信度等级。背后有两条记忆机制：统计基线（按球拍 × 线型 × 磅数区间聚合历史表现）与认知摘要（每新增若干条记录重新生成）。 凡是能被感受的，都值得被测量。