① 产品阶段：成长期
- 波点处于成长期，用户激励体系属于该阶段应补齐的基础能力
- 产品目标：“扩大内容消费/规模” 同时 “留存、关系沉淀、用户经营”
产品策划暑期实习答辩
1翻面看亮点 乐迷勋章成长体系用成长勋章、任务反馈和身份展示，让乐迷关系从一次互动变成长期陪伴。1 / 乐迷勋章成长体系
2万 UV · 人均6次任务从原型 Demo 到成长数值模型，搭建乐迷长期成长与身份体系。2翻面看亮点 贴纸播放器AI审核评级从内容准入到美学评级，用 AI 提升审核效率与推荐质量。2 / 贴纸播放器AI审核评级
Feed 渗透率 +8.5%释放1名外包审核人力，沉淀准入、分层与标签流程。3翻面看亮点 SBTI音乐人格报告用人格化报告表达音乐偏好，让听歌数据变成可分享的身份标签。3 / SBTI音乐人格报告
上线3天 · 18万用户Prompt 设计、27个人格视觉资产，让报告成为用户主动分享的内容。4翻面看亮点 一起听体验优化围绕一起听场景，优化多人互动、状态感知和音乐陪伴体验。4 / 一起听体验优化
体验升级 × AIGC生产共享歌单与会员权益，新增陪伴记录，批量生产虚拟角色动效。5翻面看亮点 DIY推荐在日常推荐中表达听歌偏好，实时调整下一批推荐。5 / DIY推荐
边听歌，边改推荐拆解 Agent 的4条推荐链路，让偏好输入实时影响下一批歌曲。6翻面看亮点 教师资格证审核将视觉审核能力复用到教师资格证审核场景。6 / 教师资格证审核审核方法复用把视觉审核经验迁移到教师资格证审核。
2万 UV · 人均6次任务从原型 Demo 到成长数值模型，搭建乐迷长期成长与身份体系。2翻面看亮点 贴纸播放器AI审核评级从内容准入到美学评级，用 AI 提升审核效率与推荐质量。2 / 贴纸播放器AI审核评级Feed 渗透率 +8.5%释放1名外包审核人力，沉淀准入、分层与标签流程。3翻面看亮点 SBTI音乐人格报告用人格化报告表达音乐偏好，让听歌数据变成可分享的身份标签。3 / SBTI音乐人格报告上线3天 · 18万用户Prompt 设计、27个人格视觉资产，让报告成为用户主动分享的内容。4翻面看亮点 一起听体验优化围绕一起听场景，优化多人互动、状态感知和音乐陪伴体验。4 / 一起听体验优化体验升级 × AIGC生产共享歌单与会员权益，新增陪伴记录，批量生产虚拟角色动效。5翻面看亮点 DIY推荐在日常推荐中表达听歌偏好，实时调整下一批推荐。5 / DIY推荐边听歌，边改推荐拆解 Agent 的4条推荐链路，让偏好输入实时影响下一批歌曲。6翻面看亮点 教师资格证审核将视觉审核能力复用到教师资格证审核场景。6 / 教师资格证审核审核方法复用把视觉审核经验迁移到教师资格证审核。WORKS
MUSIC FAN BADGE SYSTEMGROW ONCE, KEEP IT FOREVER.
乐迷勋章成长体系
Project Background
项目背景 —— 为什么波点现在要做勋章？
② 方向验证：Q音成功经验
- Q音已有成熟机制：“艺人 × 粉丝身份 × 成长” 是一条成立的路径
- Q音勋章商业化营收破亿：“小勋章，大乾坤：一枚勋章的破亿之路”
③ 用户画像：艺粉潜力
- 年轻群体，23岁以下占比较高
- K-pop / 内娱
- 天然存在较强的艺粉身份、打榜、成长、展示需求/潜力
建立波点自己的乐迷成长体系：先有1，才有后面的000
Research
调研 —— 从方法论、实践案例到数值对标
方法论调研
《如何结合业务目标搭建用户激励体系》from. 全民K歌团队 2023
业务目标
提升粉丝长期活跃 / 留存 / 商业化承接
激励机制
升级成就、荣誉展示、商业化场景点
数值体系
等级数量、单级增量、成长周期、高等级稀缺性
业务实践案例调研
【24年产品通道知识奖】《Q音勋章成就体系商业化实践》比新文章更适合波点的起步阶段
成就
任务→乐迷值→等级排行竞争（总榜/月榜）
激励出口
佩戴展示月榜称号
商业化
会员加速看广告加速
1.0暂不考虑
艺人热度榜、限时活动、限定玩法、付费任务等
数值Benchmark对标
Q音:10段200级(扩展后）酷狗:12段60级
| Q音等级 | 等级差值公式 | 作用 |
|---|---|---|
| Lv.1–5 | ΔT=230 | 前期快速反馈 |
| Lv.7–25 | ΔT=110 | 稳定成长阶段 |
| Lv.27–35 | ΔT=220 | 成长斜率提升 |
| Lv.36–45 | ΔT=340 | 成长斜率提升 |
| Lv.49 | ΔT=25750(×3 拉升) | 尾部指数拉升 |
| Lv.50 | ΔT=38625(×3 拉升) | 尾部指数拉升 |
| Lv.51 | ΔT=77250(×2 拉升) | 顶级稀缺节点 |
| Lv.50–54 | ΔT≈6934≈3k | 高等级阶段 |
| Lv.55–59 | ΔT≈9246≈4k | |
| Lv.50+ | ΔT=(n+1)k | 固定步长 k≈2311 |
前期快反馈中期稳定成长后期拉高稀缺性
03 / Build & simulate
方案落地——从原型 Demo 到成长数值模型
01
从原型到 Demo
Stitch原型设计
AI Studio前端页面
Cursor后端基础规则
同步推进设计 & 研发
02
成长数值模型
50 LEVELSDashboard拖动参数，重新推演
段位
10
每段等级
5
基准周期2.0 年每日上限60 分总积分43,710
结果推演10 段 50 级
Lv.5043,710 分基准用户约 729 天
用户路径模拟达到 Lv.50
纯免费任务
961 天
免费任务＋广告
728 天
大会员＋不看广告
640 天
大会员＋广告
393 天
只听歌
2434 天
任务到底是什么？
公理
任务只是手段，真正要积累的是用户与艺人的长期关系。
推论
积分不按单次收益分配，而按它在成长路径中承担的角色分配。
推论
广告加速（时间换速度）｜会员加速（钱换速度）
核心激励行为沉淀长期关系完整听歌
低门槛任务降低成本、及时反馈分享
加速选项认可价值后提升效率广告 / 会员
用户获得成长反馈，艺人沉淀长期关系，平台形成更可持续的商业化。
04 / Launch results
上线效果
当前 1.0 版本数据：
2W勋章页曝光 UV
1%DAU 渗透率
6 次人均完成任务
对比 Q 音勋章约 20%商业化效率
700元 / 天 · 日收入
0.2%占波点总收入
TO DOP0 → P3
限时活动门槛P0
节假日双倍经验P0
会员 SKUP0
乐迷权益P1
高光回忆P1
金币消耗出口P2
宝箱P3
盲盒P3
STICKER PLAYER AI REVIEW RATINGCLASSIFY, SCORE, KEEP IT CLEAR.
贴纸播放器AI审核评级
AI Practice
AI提效实践 —— 把“凭感觉”变成可执行
分析
人工 T+2审核时效；Feed质量差
难点① UGC视觉内容的复杂性
审核边界微妙，多因素、强语境
难点② 审美标准主观难量化
审美本身具有较强主观性。
难点③ 热门内容同质化
小众艺人优质作品使用数据天然偏弱、通用背景类更易获得高表现
策略与行动
整体链路：「相似度去重→内容准入判断→美学质量评级→个人分发策略」
结果
1.提升人效:
已释放1名外包审核人力，成本 0.004元/条
2.推荐 Feed 渗透率+8.5%
页面人均曝光作品数+2.7%
3.沉淀方法论
教师资格证审核项目能力复用，音乐学堂分享
Less is more：工程思维，把大模型留给真正需要理解判断的地方
DIY RECOMMENDATION MODEAI INTERACTION LAB
DIY推荐模式
AI Practice
DIY推荐模式——波点接入AI DJ
推荐 Agent 拆解
| 应用场景 | Skill / Tool | 是否调用 LLM |
|---|---|---|
| 推荐主线 | recommend_ | 是理解自然语言推荐需求，抽取语义 |
similar_ | 否 | |
personalized_ | 是抽取硬约束 | |
personalize_ | 否主要进行用户偏好 u2i 重排 | |
| 实体搜索 | singer_album_playlist_ip_ | 否personalize=true 时为内部个性化重排 |
search_ | 否 | |
web_ | 是联网检索，并结构化抽取候选 | |
| 用户行为 | pick_ | 否资产召回后通常串联 semantic_score |
user_ | 否 | |
semantic_ | 是约束抽取和语义理解 | |
| 元数据 / 画像 / 话题 | get_get_get_ | 否 |
get_ | 是获得新闻、话题等 | |
| 计划生成 / Skill 辅助 | plan_ | 是 |
skill_skill_skill_ | Agent 辅助 |
1 个 Router + 4 条主链
Planner / Router
识别：种子歌曲 / 用户资产 / 语义约束 / 实体目标
1种子歌推荐
Seed Resolvesimilar_适用于已有song_id / 明确歌名
2个人资产推荐
pick_semantic_收藏 / 喜欢 /最近听等
3条件推荐
硬约束
personalized_软语义
recommend_风格 / 场景 /情绪 / 属性
4实体检索
singer / album /playlist / song /IP search歌手 / 专辑 / 歌单 /IP 定向
Personalized Rank & Post-process
个性化重排 · Score 对齐 · 去重 · 同歌手控制 · Top-N
返回播放队列
DIY推荐模式
- 用户
- 进入日常推荐模式之一
- 一边正常听歌，一边随时干预推荐
- 下一批推荐实时响应
LISTEN TOGETHER EXPERIENCE OPTIMIZATIONNEW INTERACTION NOTE
一起听体验优化
Listen Together
一起听，让陪伴更进一步
基础体验优化
从一起播放，
到一起参与、一起记录。
播放列表，共同管理
支持添加、删除播放列表中的歌曲。
大会员权益，一起共享
大会员与非会员一起听时，非会员也能完整播放歌曲。
焕新 UI，让陪伴更有趣
优化界面，增加新的默认模板与虚拟小人。
听歌总结，留下共同记录
新增总结页，记录本次一起听时长，展示两人的历史累计听歌时长。
素材批量生产
ComfyUI 批量 AIGC 素材生产
一套角色动效，对应一套序列帧图针织帽双人组
SET 01
像素舞蹈双人组
SET 02
SBTI MUSIC PERSONALITY REPORTFIND YOUR MUSIC TYPE
SBTI音乐人格报告
SBTI / Music Personality
把歌单，变成可分享的反差人格
上线 3 天早于 Q 音 / 酷狗等发布
- 参与用户
- 18万
- DAU 渗透率
- 5%
- 总测试次数
- 28万
- 人均测试
- 1.55次
对比参考：波点 2025 年终盘点（2025.12.26 上线），上线后前 3 天浏览 UV 16 万、PV 34 万。
Prompt
从歌单特征到人格反差，约束生成逻辑与表达。
SBTI 音乐人格诊断官关键片段 · 摘编
01 / 输入与特征提取
<红心歌曲列表>：歌名 + 歌手
<用户输入的SBTI>
提取：高频歌手 Top3、主要语种、情绪词
识别：歌单中的反差曲目、非音乐内容02 / 分析与人格映射
节奏能量 → 情绪基调 → 心理洞察
用通用音乐特征代替真实 BPM
从给定的 27 个人格中选出唯一匹配
不得自创人格类型03 / 个性化表达约束
严格保留 <用户输入的SBTI>
对比用户自述与音乐测试结果
根据具体歌单生成个性化梗
毒舌但治愈：先戳痛处，再给情绪价值04 / 结构化输出
你的检测结果 / 你的音乐人格
临床诊断结果
🔮 近期精神状态侧写
📊 歌单成分大赏
💊 主治医师处方视觉资产生产
27 个人格，统一角色风格与音乐元素。
用户反响
小红书用户分享自己的音乐人格报告。
REFLECTIONS
这些表是我这一年实习的起点。
从日常实习的第一天起，我建了一张叫 PM training 的表，每天在工作之余翻音乐学堂，按主题分类一个个学：产品基础、用户研究、数据指标、商业化、AIGC、优秀 Case…… 当时的想法很简单，就是想尽快补上自己对产品的理解，想“偷学”真正的产品经理是怎么拆问题、怎么做决策、怎么复盘项目的。
1. 从疯狂学习怎么做产品开始——产品基础方法论
小彩蛋
“遥远的笔友”
直到今天，过去了九个月，还是只有这位创建者和我两个人在陆陆续续更新。
每次打开，看到对方又贴了一篇新的东西，有一种“很奇妙的、遥远的笔友”的感觉。
1. 从疯狂学习怎么做产品开始——产品基础方法论
2. 循证决策——解数学题，步步有依据有逻辑
3. 对用户的认知&直觉——点点滴滴的感性积累
最后，关于未来 PDE（Product Design Engineer）？
FUTURE
PDE
Product Design Engineer