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用户冷启动功能

版本: 0.10
优先级: P0-T0
负责人: @Sphere @张伟
创建日期: 2026-01-07

1. 需求背景​

新用户首次使用产品时，需要通过问卷收集基础信息，并基于问卷结果推荐合适的话题，帮助用户快速找到感兴趣的表达方向。

2. 功能描述​

2.1 启动页​

  • 要求：要快，怎么快怎么来
  • 设计图: 图片

2.2 问卷功能​

2.2.1 触发条件​

  • 新用户冷启动时会经历 5 个问题以内的问卷

2.2.2 问卷内容​

  • 用户的基础信息获取
  • 产品调研（怎么知道我们的）

2.2.3 问卷配置​

  • 问卷支持配置
  • 题目为选择题，支持单选或多选

2.3 话题推荐​

2.3.1 冷启动话题​

  • 配置 x 个冷启动话题（具体数量待定）
  • 基于问卷结果做话题推荐
  • 需要接入一个基础的推荐模型（可以是语言模型）

2.3.2 话题构成​

一个话题包括：

  • 标题
  • 图片
  • 按钮（未来按钮文案可能是可配的）
  • 级别（高级别话题会展示在banner位置）

2.3.3 话题Feed刷新​

  • 冷启动后用户每次进入会刷新话题 feed
  • 话题是根据 memory 生成的，但不是会全部去重
  • 具体 feed 依据话题推荐逻辑决定
  • feed 个数支持配置

3. 用户场景​

场景1：新用户首次使用

  1. 用户打开App，看到启动页
  2. 进入问卷页面，回答5个以内的问题
  3. 系统基于问卷结果推荐话题
  4. 用户选择感兴趣的话题开始对话

场景2：老用户再次进入

  1. 用户打开App
  2. 系统基于用户Memory生成个性化话题feed
  3. 用户选择话题或直接开始对话

4. 验收标准​

  • 新用户首次使用能正常进入问卷
  • 问卷支持单选和多选两种题型
  • 问卷结果能正确传递给推荐模型
  • 推荐模型能基于问卷结果生成话题列表
  • 话题feed能正常刷新
  • 话题推荐逻辑能正确使用Memory信息

5. 依赖项​

  • 推荐模型（可以是语言模型）
  • 用户Memory系统（用于老用户的话题推荐）
  • 话题配置系统

6. 待定事项​

  • 冷启动话题的具体数量（x）
  • 推荐模型的具体选型和实现方案
  • 话题feed的推荐算法细节
  • feed个数的具体配置值