开发基于全局快捷键的上下文感知 AI 回复助手

痛点

职场人士每天处理大量即时通讯和邮件，手动回复耗时且容易打断深度工作；现有 AI 工具需要频繁切换窗口，交互摩擦大。

MVP 方案

开发一款 Mac 端应用，注册全局快捷键（如 Option + Space）。通过辅助功能（Accessibility API）获取当前活动窗口的文本上下文，调用 LLM API 生成回复，并模拟用户语气（通过预设 Prompt 或历史文本微调）。

获客策略

在 Product Hunt、V2EX、Twitter 等效率工具社区首发；制作演示视频展示“无感回复”的流畅体验；提供 Freemium 模式，通过口碑裂变。

定价策略

基础功能免费（限制每日调用次数），Pro 版按月订阅（如 $9/月），解锁无限次调用、高级语气克隆和更多上下文支持。

风险

1. 系统权限限制：Mac 辅助功能权限获取较难，可能影响部分用户转化； 2. 隐私担忧：读取屏幕上下文可能引发用户对数据安全的顾虑； 3. 竞争壁垒：大厂（如 Apple Intelligence, 微软 Copilot）未来可能原生集成类似功能。

验证步骤

1. 开发核心快捷键唤起与上下文读取 Demo； 2. 在目标用户群（如独立开发者、自媒体人）中进行小范围内测，收集对“语气相似度”的反馈； 3. 测试不同 LLM 在短文本回复上的延迟与成本。