一、痛点洞察：情绪摩擦力
在高压日常或日常关系中，我们常常面临两个情绪痛点：
- 缺乏物理宣泄口： 纯软件的记录工具缺乏"触觉反馈（Haptic Feedback）"，无法满足用户在特定情绪下（如愤怒、焦虑）真实的物理发泄需求。
- 表达阈值过高： 直接对伴侣说出"我很生气"或"我需要安慰"，往往需要极高的心理建设成本，容易演变成冷暴力或争吵。
产品愿景： 打造一个"情绪避难所"与"无声传话筒"，用最原始的动作（敲击），完成最复杂的情绪沟通。
二、核心产品定义与 MVP 实践
作为软硬件结合的探索，Dada 取名自敲击的拟声词，目前已完成 Phase 1 的核心功能验证：
- Frictionless Input（极低阻力的输入机制）： 打通了软件（屏幕点击）与硬件（物理按钮/敲击模块）的双端数据统计。用户在产生情绪波动时，不需要打开复杂的 App 填写日记，只需通过本能的"敲击"或"连点"动作，即可完成情绪的即时宣泄与记录。
- Quantified Self（情绪量化与追踪）： 将抽象的"开心"或"生气"转化为可视化的数据仪表盘。系统自动记录每日的数据变化，让用户清晰地看到自己的情绪波动周期。
三、正在构建的核心机制：阈值触发与社交共享
目前正在开发 Dada 的 Phase 2——基于规则的情绪路由。
- 异步情感沟通： 当个人的"生气"或"焦虑"敲击计数达到预设的阈值时，系统会在后台静默触发 Webhook。
- 智能状态同步： 自动将当前的情绪状态推送给预先绑定的伴侣或密友（例如："TA 今天的焦虑指数已达 100，快去给个拥抱吧"）。通过这种非同步的硬件介入，极大降低了伴侣间发起沟通的阻力与摩擦成本。
四、AI 时代的下一步演进
当底层的情绪数据沉淀足够多时，Dada 将不仅是一个计数器，而是一个预测模型：
- 多模态情绪感知： 结合硬件敲击的频率、力度（未来如果加入压力传感器），配合每日的时间戳，利用 AI 进行时间序列分析，预测用户的"情绪低潮期"并提前预警。
- AI 伴侣辅助： 当触发共享给伴侣时，LLM 还可以基于过往数据，悄悄给伴侣提供"安慰策略"的建议，成为亲密关系的军师。