# AskMirror **Repository Path**: cellinlab/AskMirror ## Basic Information - **Project Name**: AskMirror - **Description**: A mirror made of questions. A lightweight, local-first, long-term AI self-interview system. - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-05-18 - **Last Updated**: 2026-05-21 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # AskMirror / 问镜 > 以问为镜，照见一个人。 > 一个轻量、本地优先、长期积累的 AI 自我访谈系统。 [English](./README.md) | [愿景](./specs/VISION.md) | [目标要求](./specs/REQUIREMENTS.md) | [技术栈](./TECH_STACK.md) AskMirror 是一个面向创作者、主播、播客嘉宾、独立开发者和普通表达者的长期自我访谈工具。 它最开始解决的是一个很具体的问题： > 直播时没人提问，很容易冷场。 在第一层，AskMirror 是一个很实用的直播工具：没人提问时，AI 替观众提问。主播只需要点「下一个问题」，就能持续聊下去。问题可以只显示文字，也可以配合 TTS 或本地语音包自动播放。 在第二层，AskMirror 是一个更有想象力的数字备份系统：通过一系列问题，把一个人的经历、观点、技术栈、价值观、判断方式慢慢采集下来，形成可被回放、检索、训练的个人档案。 所以 AskMirror 的目标不止于直播防冷场。它希望提供一套长期的问题地图，让用户可以在一次次直播、播客、自我复盘和日常表达中，持续回答问题，逐步完成对自己的扫描、表达和备份。 一个人不是通过空想认识自己的，而是在一次次回应世界、回应问题、回应他人的过程中，看见自己。AskMirror 想做的，是让这场对话持续发生，并被好好保存。 ## 核心定位 AskMirror 是一个： - AI 问题引擎 - 直播问答提示器 - 长期自我访谈系统 - 本地个人档案工具 - 可扩展的问题包框架 它不是一个重型 SaaS，也不依赖后端服务。 默认情况下，AskMirror 是一个纯前端项目： - 本地启动 - 浏览器运行 - 数据存储在浏览器本地 - 支持导入问题 - 支持导出回答 - 支持本地语音包 - 可作为 OBS 透明网页叠加使用 ## 两层结构 ### 第一层：实用的直播工具 没人提问时，AskMirror 替观众递出问题。 主播不需要提前写完整逐字稿，也不需要临场硬找话题。只要点「下一个问题」，就可以继续表达。 这个层面的 AskMirror 很轻： - 给出当前问题 - 支持上一个 / 下一个 / 随机 - 支持直播大字模式 - 支持 OBS 透明叠加 - 支持可选语音朗读 ### 第二层：长期的数字备份 当一个人持续回答问题，问题就不只是直播提示，而会慢慢变成个人档案的采集路径。 这些回答会记录一个人的： - 经历 - 观点 - 技术栈 - 价值观 - 判断方式 - 创作习惯 - 选择和变化 它们可以被回放、检索、整理、导出，也可以在未来成为 AI 分身、个人知识库或长期复盘系统的原始材料。 ## 为什么需要 AskMirror？ 很多新人直播、播客录制或公开表达时，并不是没有内容，而是没有人递话。 观众不提问，直播间就容易冷掉。嘉宾有经历、有故事、有观点，但不知道从哪里开始讲。创作者有很多真实体验，但很难主动整理成结构化内容。 AskMirror 做的事情很简单： > 它递来一个问题。 你不需要提前写完整逐字稿。你只需要回答一个问题，然后进入下一个问题。 一次回答几个问题。下一次再回答几个问题。几个月、一年、几年之后，这些回答会慢慢组成一个人的故事库、经验库、价值观系统和个人数字档案。 ## 产品理念 AskMirror 不相信一个人可以被一份简历、一个主页或几条标签完整描述。 人不是通过空想认识自己的。 人是在一次次回应世界、回应问题、回应他人的过程中，看见自己。 很多重要的东西，并不天然存在于文档里： - 经历 - 选择 - 失败 - 判断 - 价值观 - 创作方式 - 技术路径 - 成长过程 - 那些只有被问到时才会浮现的念头 这些东西需要被问出来。 AskMirror 不替你表达，也不替你下结论。它只是递来一个问题，让你在回答里听见自己。 真正的回答，仍然来自你自己。 ## 核心使用场景 ### 直播防冷场 没人提问时，AskMirror 自动提供问题。 适合新人直播、社群开放麦、Build in Public 直播、创作者闲聊和项目复盘直播。 ### 摄像头自我访谈 用户可以打开摄像头，在屏幕上看到自己，同时看到当前问题。 适合自我复盘、播客预演、视频录制、练习表达和个人访谈式记录。 ### OBS 透明叠加 AskMirror 可以提供一个极简透明页面，只显示当前问题。用户可以把它作为 OBS Browser Source 添加到直播画面中。 适合直播问答提示、屏幕角落问题卡片、透明提词器、主播私用提示层和观众可见的问题展示层。 ### 长期问题地图 AskMirror 不只是一次直播的问题列表，而是一套长期问题地图。 用户可以按照路径逐步回答，也可以随机抽取问题。每次回答都会被记录。每个问题都可以被跳过、收藏、重答、归档。同一个问题，也可以在几个月或几年后重新回答。 同一个问题，在不同时间问你，可能会照出不同版本的你。 ### 本地个人档案 AskMirror 会保存用户回答过的问题和答案。 这些数据可以导出为 Markdown、JSON、CSV、个人档案备份、内容素材库，或 AI 分身知识库原始素材。 默认数据存储在浏览器本地，不上传到任何服务器。 ## 回答模式 ### Path Mode / 路径模式 按照体系化路径逐步回答。 适合想长期构建个人档案的用户，例如完成身份画像第一阶段、解锁成长来源第一阶段、在直播中回答创作表达问题，或每次直播后完成复盘沉淀问题。 ### Shuffle Mode / 随机模式 从指定问题模块中随机抽取问题。 适合直播、热身、日常复盘、播客开场，以及不知道聊什么的时候。 用户可以选择从所有公开安全问题、指定路径、未回答问题、收藏问题包或某个主题生成的问题中随机抽取。 ## 问题地图 AskMirror 的问题不是一次性列表，而是一张长期地图。 默认问题路径包括： - Presence / 在场热身 - Identity / 身份画像 - Origin / 成长来源 - Experience / 生命经历 - Skill / 技能实践 - Creation / 创作表达 - Value / 价值判断 - Relationship / 关系协作 - Future / 未来方向 - Public Q&A / 公开问答 - Reflection / 复盘沉淀 每条路径可以继续拆成多个阶段。每个阶段下面是一组问题。用户可以像完成课程一样逐步回答，也可以像抽卡一样随机抽取。 ## 进度系统 AskMirror 支持长期进度记录。 可能的进度维度包括： - 已回答问题数 - 已完成路径 - 连续回答天数 - 已归档回答数 - 已生成总结数 - 已解锁问题阶段 - 已生成镜像卡片 这个系统的目标不是把自我暴露游戏化，而是让长期自我访谈变得可见、可追踪、可持续。 ## 问题生命周期 每个问题都有自己的生命周期。 一个问题可以是未回答、已回答、已跳过、稍后回答、收藏、重新回答、继续追问、已归档、已导出，或已用于个人画像生成。 AskMirror 不认为一个问题只能回答一次。有些问题，值得几个月后、几年后重新回答。 ## 本地语音包 AskMirror 支持可选的本地语音包。 语音不是必须的。最轻量版本只需要显示问题文字。 如果用户准备了本地语音文件，可以将问题和语音进行关联。当用户切换到某个问题时，AskMirror 可以自动播放对应音频。 音频可以是本地 mp3、本地 wav、本地 webm、浏览器 TTS，或未来接入的 AI TTS。 ## 问题包系统 AskMirror 不限制用户只能使用默认问题。默认问题包只是一个起点。 任何人都可以基于自己的场景、文化、社群和表达习惯创建问题包。 可能的问题包包括： - Creator Pack / 创作者问题包 - Developer Pack / 开发者问题包 - Indie Hacker Pack / 独立开发者问题包 - Livestream Pack / 直播问题包 - Podcast Guest Pack / 播客嘉宾问题包 - Founder Pack / 创业者问题包 - Student Pack / 学生问题包 - Community Intro Pack / 社群介绍问题包 - Build in Public Pack / 公开构建问题包 - Personal Review Pack / 个人复盘问题包 一个问题包可以定义目标用户、使用场景、问题路径、问题阶段、问题列表、隐私等级、问题深度、语气风格、关联音频和生成提示词。 ## 问题生成指南 一个好的 AskMirror 问题应该： - 适合被当场回答 - 尽量避免只能回答「是/否」 - 能引出故事，而不是口号 - 尊重隐私边界 - 匹配当前场景 - 匹配用户选择的深度 - 足够短，适合直播朗读 - 足够开放，允许意外答案出现 一个不好的问题通常会像审问，逼迫自我暴露，直接索要敏感隐私，只能得到是/否回答，过于泛泛，太像面试题，或默认所有人都有同一种人生路径。 ## 问题安全原则 AskMirror 不应该为了「深度」而侵犯用户边界。默认问题应该适合公开场景。 避免直接询问具体收入、具体存款、家庭住址、身份证件、真实姓名、私密关系细节、医疗病史、创伤经历细节、政治身份、宗教身份、性取向和未公开的公司机密。 如果某些话题可能敏感，应该使用更模糊、更低压力、更可跳过的问法。 AskMirror 的目标不是审问一个人，而是帮助一个人更舒服地表达自己。 ## 数据导入与导出 ### 导入 支持导入： - 问题包 JSON - 问题列表 Markdown - 回答记录 JSON - 本地语音包映射文件 ### 导出 支持导出： - 所有问题 - 已回答问题 - 未回答问题 - 收藏问题 - 回答记录 - Markdown 个人档案 - JSON 原始数据 - CSV 表格数据 数据导出应该尽量开放，方便用户迁移到 Notion、Obsidian、Logseq、个人知识库或 AI 分身系统。 ## MVP 功能范围 ### 必做功能 - 本地启动 - 纯前端运行 - 默认问题包 - 问题列表展示 - 上一个问题 / 下一个问题 - 随机问题 - 标记已回答 - 标记跳过 - 收藏问题 - 本地保存回答记录 - 导入问题包 - 导出回答记录 - 透明问题展示页 - 摄像头自我访谈页 ### 可选功能 - 浏览器 TTS - 本地语音包播放 - 问题进度统计 - 路径完成度 - 简单主题切换 - OBS 专用布局 - Markdown 导出 - JSON 导入导出 ### 暂不做 - 用户账号 - 云端同步 - 后端服务 - 支付系统 - 多人协作 - 复杂权限 - 在线问题市场 - AI 服务强绑定 ## 初始化目标 用户 clone 项目后，第一阶段目标是可以： 1. 本地安装依赖 2. 启动前端服务 3. 打开浏览器页面 4. 看到默认问题包 5. 点击上一个 / 下一个 / 随机 6. 打开摄像头模式 7. 打开透明叠加模式 8. 标记问题状态 9. 保存回答记录到浏览器本地 10. 导出回答记录 11. 导入自己的问题包 ## 项目愿景 AskMirror 从一个很小的问题开始： > 直播时没人提问怎么办？ 但它最终想探索的是： > 一个人如何通过长期回答问题，逐渐理解、表达和备份自己？ 让经历变成语言。让语言变成档案。让档案变成一个可以被未来重新理解的自己。 > 以问为镜，照见一个人。 > 让世界穿过自己，留下可以被理解的回声。 ## 联系我 👋 Hi，我是 Cell 细胞。可以扫码加我微信，备注 **Github** 就行。 我正在做订阅制真人秀 **造物矩阵·BIP**：👉 [zwjz.flowus.cn](https://zwjz.flowus.cn)，欢迎订阅。 更多信息：👉 [Cell 的个人说明书](https://chaojizhizao.feishu.cn/wiki/Gbm8wMdS1itpk7kIVRlcN2WCnw)
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