Lillup Scribe：用“技能记录”，帮助用户展示长期成长

My responsibilities

面向“scribe 赛道”的竞品分析，梳理与 Lillup 使命的一致性/差异性
End‑to‑end 产品设计（研究框架、洞察提炼、流程设计、交互与信息架构、Hi‑Fi）。

The impact

团队层面：这套分析和设计输出，帮助团队第一次明确了 Lillup 与其他 scribe 产品的根本差异。我们不再把自己定位为“会议效率工具”，而是“技能验证器”，这为后续的产品战略定下了基调。

产品层面：通过引入 Skill Tagging、Timeline Tracker、Collaborative Endorsement，我们把“转录”升级为“成长证据链”，使功能和用户的核心价值强绑定。
用户价值：用户不再只是获得一份“会议纪要”，而是能看到自己技能成长的轨迹，甚至获得他人的背书。这不仅提升了自我认同感，也增强了技能的可信度和可展示性。
未来潜力：通过区分 Cloud vs Embedded 能力，我们为未来国际化、多语言、多角色场景提前预留了扩展路径，让产品能以低门槛切入、逐步拓展。

key reflections

分析不是复制，而是聚焦与取舍
一开始我以为竞品分析就是“谁做了什么”，但真正有价值的是：我们要做什么，不要做什么。正是通过对比，我才抓住了“成长证据”这个独特定位。
设计不是堆功能，而是回答“为什么”
在 Hi-Fi 阶段，我强迫自己在每一个界面前问：这个元素是否在帮助用户证明成长？ 如果答案是否定的，就砍掉或后置。
决策意识比产出更重要
这个项目让我意识到，设计师的价值不只是画图，而是要能解释 为什么要这么做。从低打扰的会中交互，到证据可追溯的后置逻辑，再到社交化的验证机制，每一个设计决定都来源于用户价值与产品战略的结合。
未来思维：今天 vs 明天
我学会了在当前 MVP 的落地和未来国际化扩展之间做平衡。Embedded vs Cloud 的分层、Role/Language 的预留，都让我感受到一个产品不止要解决眼前问题，还要有成长空间。

Challenge 1

从模糊到清晰 —— 竞品分析与定位

Define Scope

从“不懂 scribe analysis”到建立一套能指导决策的研究问题

接到任务时我并不熟悉“scribe analysis”。我没有直接“看一圈 UI 就结束”，而是先反推业务目标：我们最终要让用户的“技能被看见/被认可”。因此我把研究问题限定为三组：

输入方式：语音/屏幕/文本？实时/离线？对会议情境有多打扰？
输出目标：是“转录文本”“会议摘要”“SOP/指南”，还是能直接服务技能验证的证据？
对象与商业模式：面向医生、知识工作者、销售？收费方式与复杂度如何影响功能取舍？
我据此搭建了比较框架（公司、行业、Scribe 类型、AI 集成、目标用户、关键功能、差异化、用户流、示例链接、关键要点），确保后续不是“罗列”，而是能支持产品选择。

Landscape
Segmentation

把市场切成三块：医疗合规、效率工具、销售复盘——Lillup 的位置不在这三块里

把 Nuance/Abridge/DeepScribe、Otter/Scribe、Gong/Intercom 等放进框架后，模式非常清晰：

医疗强调实时记录 + 合规审查；
通用效率强调快启用 + 易分享；
销售/客服强调洞察复盘 + 业绩转化。
这让我做出第一个判断：他们的“输出形态”并不等于我们的终局。我们的用户需要的是能沉淀到“Skill Passport”的可验证证据，而不仅是“更快的转录/摘要”。于是我把“输出对技能的直接效用”作为评估权重，开始寻找能从“文本→证据”跨越的设计抓手。

Synthesis
→ Product Hypotheses

把洞察变成可执行的产品假设：从“记录对话”到“捕获技能瞬间”

结合框架，我提炼出 4 个直接支撑“技能护照”的假设：

Smart Skill Tagging：在转录流中自动捕捉与技能相关的“瞬间”（如“领导力体现”“数据分析应用”），可手动校正。
Timeline‑based Skill Growth：用时间线呈现“学习事件/项目完成/认证获得”的累积轨迹，避免“只有一次性摘要”。
Collaborative Endorsement：引入同伴/导师背书，让“自陈式”证据升级为社会验证。
Multilingual + Role‑aware：为国际化与不同角色（学生/IC/经理）预留扩展与开关。
与之相对，我明确了非目标：CRM 深度集成、销售型洞察、EHR 合规套件等——这些会稀释我们在“个人成长与技能验证”的聚焦。

把洞察变成可执行的产品假设：从“记录对话”到“捕获技能瞬间”

结合框架，我提炼出 4 个直接支撑“技能护照”的假设：

Smart Skill Tagging：在转录流中自动捕捉与技能相关的“瞬间”（如“领导力体现”“数据分析应用”），可手动校正。
Timeline‑based Skill Growth：用时间线呈现“学习事件/项目完成/认证获得”的累积轨迹，避免“只有一次性摘要”。
Collaborative Endorsement：引入同伴/导师背书，让“自陈式”证据升级为社会验证。
Multilingual + Role‑aware：为国际化与不同角色（学生/IC/经理）预留扩展与开关。
与之相对，我明确了非目标：CRM 深度集成、销售型洞察、EHR 合规套件等——这些会稀释我们在“个人成长与技能验证”的聚焦。

把洞察变成可执行的产品假设：从“记录对话”到“捕获技能瞬间”

结合框架，我提炼出 4 个直接支撑“技能护照”的假设：

Smart Skill Tagging：在转录流中自动捕捉与技能相关的“瞬间”（如“领导力体现”“数据分析应用”），可手动校正。
Timeline‑based Skill Growth：用时间线呈现“学习事件/项目完成/认证获得”的累积轨迹，避免“只有一次性摘要”。
Collaborative Endorsement：引入同伴/导师背书，让“自陈式”证据升级为社会验证。
Multilingual + Role‑aware：为国际化与不同角色（学生/IC/经理）预留扩展与开关。
与之相对，我明确了非目标：CRM 深度集成、销售型洞察、EHR 合规套件等——这些会稀释我们在“个人成长与技能验证”的聚焦。

Platform &
Roadmap Decisions

云端 vs 本地（Embedded）：为“免费普惠 + 可扩展 AI”做平台级取舍

结合技术与成本，我与团队把能力拆为：

Embedded（端上完成，零门槛、离线可用）：自动保存、基础转录、PDF 导出、基础里程碑标注；
Cloud（云端模型，算力强、可扩展）：情绪/语义聚类、跨语言识别、生成式摘要与洞察。
路线分两步：Step 1 做好移动端 Scribe（B2C 免费、可离线）；Step 2 演进到 Web Notebook（更强的整理与协作）。这保证我们能先把“证据采集”做稳，再逐步提升“证据加工”的智能化。

Challenge 2

从流程到界面 —— 设计决策与落地

在揭示了群体旅行规划中的核心痛点之后，我面临一个关键问题：
“如何把这些洞察转化为真正能改善体验的解决方案？”

这个挑战相当复杂——既要解决信息获取的可靠性问题，又要兼顾协作式决策，还必须保证整体体验直观、有趣。站在写满研究笔记的设计墙前，我同时感到兴奋与压力。

“这是一个重新想象人们如何一起规划旅行的机会，” 我心里想，“但我该从哪里开始呢？”

User Flow

把“输入—加工—验证—沉淀—展示”串成一条路，而不是一堆功能

我先把全链路拉直：

Dashboard → Meetings（会前）→ Live Capture（会中）→ Transcript & Milestones（会后即刻）→ Adaptive Insights（聚类归纳）→ Reflection Nudge（内化）→ Skill Passport（沉淀、分层呈现）→ Collaborative Endorsement（社会验证）→ Settings/Preferences（角色与语言个性化）。

原则：会中尽量低打扰、把高认知动作后置（如编辑/背书）；任何能自动化的事先自动，关键节点提供可控纠错（Tag 可改、Milestone 可撤）。这保证了“采集不中断、证据可校正、成长可循环”。

Design Decision

在确定了核心方向之后，我将重点放在那些至关重要的设计决策上——它们将直接决定体验的成败：

设计决策1:
Live Capture & Transcript

把“记录”变成“发现技能瞬间”的起点：低打扰+可操作的自动化

Live Tips & Milestone Suggestions（会中右侧栏）：只显示轻提示与“可一键确认”的里程碑建议，避免用户分心；

Mark Skill Milestone（会后主按钮）：把“确认为里程碑”后置到会后，先记录、后判断；
Language Mismatch Detection：自动检测语种差异并提供“Adjust Settings”，提升跨语种准确率与信任；
Resilience：离线/网络抖动时显式提示“Device STT is offline”，保证预期可控。
为什么这么做：实测中“会中做复杂操作”会打断参与度；而把“确认/编辑/标注”后置，既不牺牲证据采集，又能在会后以更清晰的心态完成从文本到证据的转译。

设计决策2:
Adaptive Insights & Skill Passport

让摘要不是“终点”，而是“通往技能护照”的桥

Adaptive Summary（按主题/情绪聚类）：把项目澄清、团队士气、预算约束、战略举措等自动聚类；每条卡片直达原文上下文 → 可追溯；

Skill Tagging（自动+手动校正）：从聚类与里程碑中抽取“技能证据条目”，允许用户修正并添加例证；
Skill Passport 展示结构：按Communication/Technical等大类分组；卡片包含等级（Advanced/Proficient…）+ 语义标签（Interpersonal/Quantitative…）+ “View Insights”入口；
Reflection Nudge：在会后 24h 给到轻提醒，促使用户将新证据与“成长叙事”关联。
为什么这么做：我们要把“摘要价值”转化为“可验证成长路径”。因此 UI 必须让证据可追溯、可编辑、可分层呈现，并通过反思把“事实”升级为“能力叙事”。

设计决策3:
Social Proof & Personalization

可信度与可持续：背书流、Dashboard 闭环与角色/语言设置

Collaborative Endorsement：将背书做成独立流（邀请同伴/生成外链/预览文案/一键复制/提交），与转录分离，降低扰动并提升完成率；

Dashboard 设计：并置 Quick Overview（总会议数、Insights 生成数）+ Upcoming Meetings + Recent Insights，让用户看到“输入→输出”的习惯闭环；
Preferences/Role & Language：允许切换“Individual Contributor”等角色开关（如 Coaching Tab、Auto‑Summarize、通知、语言），满足不同人群的心智与隐私偏好。
为什么这么做：可信度来自“社会验证”与“可自我控制”；留出角色与语言维度，既呼应了多语言/多角色的未来需求，也能提高留存与口碑扩散。