user-flow.md
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lemonPCRM 用户使用流程
核心理念：以人为中心，一键激活。用户无需手动录入数据——系统以微信通讯录为底座，点击任意联系人即可触发 AI 全量聚合分析，自动生成多维画布。
主流程总览
打开网页
│
▼
搜索 / 浏览联系人列表（来自微信通讯录）
│
▼
点击某位联系人 ──→ 触发「人脉档案激活」
│
▼
AI 后台并发抓取 & 分析所有关联数据
│
├── 社交网络（X / LinkedIn / GitHub ...）
├── 公司 & 职位信息
├── 与本人的关系脉络
├── 联系方式 & 通讯记录
├── 背景 & 简历
├── 性格 & 沟通风格
└── 历史对话分析
│
▼
生成「联系人画布」— 多个视图标签可切换
│
├── 📋 档案视图（Profile）
├── 🕸️ 关系图谱（Graph）
├── 📅 时间轴（Timeline）
├── 💬 对话洞察（Conversation）
└── 🤖 AI 分析报告（Report）
│
▼
与 AI 对话框持续交互，补充/修正/深挖
详细步骤说明
Step 1｜打开网页，进入联系人列表
用户在浏览器打开 http://localhost:3010，看到主界面：
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🍋 lemonPCRM [设置] [同步] │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🔍 搜索联系人（姓名 / 公司 / 标签） │
├──────────────────────────────┬─────────────────────────┤
│ 联系人列表 │ │
│ ┌──────────────────────┐ │ ← 点击左侧联系人 │
│ │ 🟢 张三 字节跳动 │ │ 右侧展开画布 │
│ │ 🔵 李四 OpenAI │ │ │
│ │ ⚪ 王五 （未分析） │ │ │
│ │ ... │ │ │
│ └──────────────────────┘ │ │
└──────────────────────────────┴─────────────────────────┘
联系人状态标识：
- 🟢 绿色：已完成全量分析，档案完整
- 🔵 蓝色：已部分分析
- ⚪ 灰色：仅有微信基础信息，未激活
Step 2｜搜索 & 筛选
支持三种检索方式：
| 方式 | 示例 |
|---|---|
| 姓名 / 昵称 | 搜"张三"、"Elsa" |
| 公司 / 职位 | 搜"字节"、"CTO" |
| 标签 / 圈子 | 搜"AI 创业圈"、"前同事" |
搜索结果实时过滤联系人列表，支持拼音首字母。
Step 3｜点击联系人，触发档案激活
点击任意联系人卡片，右侧画布区域进入「激活态」：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 张三 [重新分析] │
│ 字节跳动 · 产品总监 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🔄 AI 正在聚合数据... │
│ ✅ 微信通讯记录（47 条） │
│ ✅ LinkedIn 档案 │
│ 🔄 X 账号动态（抓取中） │
│ ⏳ 背景分析（等待中） │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
后台 AI 并发执行以下动作：
- 基础信息聚合：从图谱中拉取已存储的所有节点数据
- 社交网络探测：根据已知姓名/公司，尝试匹配 LinkedIn / X / GitHub 账号
- 通讯记录分析：扫描与该人的全部微信对话，提取关键事件和话题
- 关系边推断：分析对话中提及的第三方，扩展关系图谱
- 性格与风格分析：基于对话文本，AI 推断沟通偏好和性格特征
Step 4｜浏览多维画布
分析完成后，右侧区域展示多个标签页画布：
📋 档案视图（Profile Canvas）
人物的「数字身份证」，所有结构化信息一览：
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ [头像] 张三 / Zhang San │
│ 字节跳动 · 产品总监 │
│ 📍 北京 | 🎓 清华大学 计算机系 │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 联系方式 │
│ 微信: zhangsan_wx | 手机: 138****1234 │
│ 邮箱: zhangsan@bytedance.com │
│ LinkedIn: linkedin.com/in/zhangsan │
│ X: @zhangsan_ai │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 与我的关系 │
│ 2023-06 微信添加（通过「AI 创业者」群） │
│ 共同好友：李四、王五 │
│ 互动频次：每月约 3 次 | 上次联系：14 天前 │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 性格 & 沟通风格 │
│ · 逻辑严谨，偏好数据支撑的论点 │
│ · 对 AI 产品方向有强烈个人见解 │
│ · 回消息速度快，偏好语音转文字 │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 职业轨迹 │
│ 2021– 今 字节跳动 产品总监 │
│ 2018–2021 滴滴出行 高级产品经理 │
│ 2015–2018 腾讯 产品经理 │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
🕸️ 关系图谱（Graph Canvas）
以该联系人为中心节点，展开其关系网络：
[IdeaRun 公司]
│
[CC] ──── [张三] ──── [字节跳动]
│ │ \
[王五] [李四] [AI 创业项目 X]
│
[OpenAI]
- 节点类型：人物（圆）/ 公司（方）/ 项目（菱形）/ 事件（六边形）
- 边类型：同事 / 朋友 / 提及 / 投资 / 参与 等，鼠标悬停显示来源（"来自 2024-03 微信对话"）
- 操作：点击任意节点可跳转到该节点的档案；双击展开二级关系
📅 时间轴（Timeline Canvas）
按时间顺序展示与该联系人的所有互动事件：
2026-05 微信消息 · "最近在看 Graph RAG 方向，有空聊聊"
│
2026-03 会议纪要 · 在上海咖啡厅见面，讨论 AI 产品合作
│
2026-01 LinkedIn 动态 · 发表文章《产品经理如何理解大模型》
│
2025-11 X 互动 · 转发了你的推文并评论
│
2025-06 微信添加 · 通过「AI 创业者」群添加好友
- 支持按类型筛选（仅看会议 / 仅看微信 / 仅看社媒）
- 点击任意事件可展开原文/纪要全文
💬 对话洞察（Conversation Canvas）
AI 对全量对话记录的深度分析：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 对话统计 │
│ 总消息数：287 条 | 你发：134 张三发：153 │
│ 平均回复时长：你 2.3小时 张三 0.8小时 │
│ 首次对话：2025-06 | 最活跃月份：2026-03 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ 高频话题 │
│ ████████░░ AI 产品（38%） │
│ ██████░░░░ 创业动态（24%） │
│ ████░░░░░░ 行业资讯（18%） │
│ ██░░░░░░░░ 个人生活（10%） │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ 关键承诺 & 待跟进事项 │
│ · 张三提到要介绍 CC 给你认识 ← 尚未落实 │
│ · 你答应发他《Graph RAG》论文链接 ← 已完成 │
│ · 讨论过共同做一个小项目 ← 停留在想法阶段 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ 情绪与关系温度 │
│ 关系热度：🔥🔥🔥🔥🔥（高频 + 双向主动） │
│ 近期趋势：↗️ 过去 30 天互动增加 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
🤖 AI 分析报告（Report Canvas）
一键生成结构化 Markdown 报告，可导出或分享：
## 张三 人脉分析报告
生成时间：2026-05-16
### 一句话总结
字节跳动资深产品人，AI 方向重度关注者，与你关系活跃，
存在产品合作切入点。
### 背景与价值评估
...
### 关系现状与互动建议
· 当前关系温度高，适合推进具体合作
· 建议跟进：落实 CC 的介绍
· 下次沟通切入点：他近期在研究 Graph RAG，
你在做的 lemonPCRM 与此高度相关
### 潜在风险提示
...
Step 5｜AI 对话框持续交互
每个画布右下角固定展示 AI 对话框，可随时追问：
你：帮我分析张三和李四之间有没有可以利用的关系链
AI：根据图谱数据，张三和李四有两条路径...
你：上次我们聊合作是什么时候，聊了什么
AI：2026-03-15 的微信对话中，张三提到...
你：帮我起草一条跟进消息，自然一点
AI：你好张三，上次聊到 Graph RAG...
数据来源优先级
AI 激活分析时，按以下优先级从各数据源获取信息：
| 优先级 | 数据源 | 可靠度 |
|---|---|---|
| 1 | 微信聊天记录（本地） | ★★★★★ |
| 2 | 微信通讯录备注 / 标签 | ★★★★★ |
| 3 | 用户手动补充的信息 | ★★★★★ |
| 4 | LinkedIn 导入数据 | ★★★★☆ |
| 5 | 会议纪要（Whisper 转写） | ★★★★☆ |
| 6 | X / 社媒动态（抓取） | ★★★☆☆ |
| 7 | AI 推断（标注为「AI 推测」） | ★★☆☆☆ |
AI 推断的内容统一标注「AI 推测，待确认」，避免误判。
边缘场景处理
| 场景 | 系统行为 |
|---|---|
| 联系人没有社媒账号 | 仅展示微信维度，其余标注「暂无数据」 |
| 首次点击未激活联系人 | 显示进度条 + 预计分析时长，后台异步完成 |
| 联系人无聊天记录 | 档案视图可用，对话洞察不展示 |
| 多个同名联系人 | 展示消歧卡片，引导用户确认身份 |
| 分析结果有误 | 用户可对任意字段「标记纠错」，AI 重新学习 |
快捷操作汇总
| 操作 | 快捷方式 |
|---|---|
| 搜索联系人 | Cmd + K |
| 切换画布标签 | 1 / 2 / 3 / 4 / 5 |
| 打开 AI 对话框 | Space |
| 重新触发全量分析 | 档案右上角「重新分析」按钮 |
| 导出分析报告 | Report 视图右上角「导出 Markdown」 |
| 在图谱中定位当前联系人 | Graph 视图「居中」按钮 |