北京
幾個月前，我站在自家衣柜前，上班快遲到了。那排衣架明明塞滿衣服，腦子卻跳出一句話：“我根本沒衣服穿。”
這話當然不對。我衣服可太多了，多到讓人窒息。選項過載，沒一個是現成答案。我遇上的不是“衣服荒”，而是決策疲勞——每天清早腦力沒上線，就得從零拼出一身合理穿搭，這種瑣碎成本實在煩人。
接著腦子里冒出第二個念頭，也是真正決定項目走向的一個：這決定，干脆外包出去得了。
整個項目就這么來的。不是“用AI搞時尚多酷”，而是“我有項反復出現的低風險決策，剛好能丟給機器。而且我手里情境夠多——實際有哪些衣服、天氣什么樣、日歷事項有啥——完全能湊出一條靠譜建議”。
這個應用，簡單說就是個私人衣櫥目錄，外掛一名AI造型師。初期設置是一次性的：我把每件衣服拍下來，視覺模型自動給它打上類型、顏色、正式度、季節、面料，甚至粗略保暖值。我過一遍標簽，改掉標錯的部分，有需要就加個備注，然后存檔。這之后，目錄就安安靜靜待在那里。
日常價值從兩條渠道冒出來。推送渠道是晨間郵件。每天早上都會收到一封穿搭建議郵件，有時不止一套，具體看當天日歷。建議會參考實際天氣，給出一兩句推理說明。我什么都不用點開，它自己就來了。
拉取渠道是應用內的即點即生成。郵件對付“今天上班穿什么”這種默認場景很好，但有些日子畢竟不是默認狀態，比如碰上特殊活動。所以應用里“今日穿搭”頁面設了個備注框，用法很簡單：“描述場合，然后點生成”。我能要求特定的——外出晚餐、面試、濕冷天、需要站一整天。它會根據這些情境出建議，第一批不滿意，就再點一下重新生成。
還有兩項功能，這里只提個大概，后續再展開：一個是行程打包規劃，給出目的地和日期，就能拿到一張匹配天氣的打包清單；要是為這趟行程還缺什么，它甚至能幫忙找來可買的東西。另一個是這個項目其實由三個AI構成，應用全部可運行且代碼公開，倉庫地址是github.com/JiamanBettyWu/mise。
從衣柜前的煩躁開始，到每天早上郵件準時抵達，中間是一整套個人情境的工程化。原本只想外包一個決定，結果慢慢搭出了三個AI。
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