AI 原生游戏——Lofi Deskmate: Right Beside You 「时空书桌」开发小记

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May 25, 2026

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这是一个AI Native的专注辅助陪伴游戏的开发记录。叶教授和绵绵作为你跨越时区的学习搭子，和你在一个又一个番茄钟计时下专注学习工作。你可以和他们分享自己任务管理的点点滴滴、聊天、并伴随着专注学习的进度解锁一段又一段的故事……

项目速览

一个可以为你提供真实感陪伴的AI学习搭子，用25分钟一起变得更好

联合主策（与熊树豪）· buysmart.ai · P0 开发中，绵绵角色 PV 已发布 · 本文持续更新，界面部分整理中

时空书桌，绵绵角色pv

「时空书桌」（Lofi Deskmate: Right Beside You）是我在 buysmart.ai 期间和 @熊树豪一起主策的一款 AI native 独立游戏。立项的切入点来自调研里反复出现的一个观察：很多用户卡的不是时间，而是启动。坐到桌前打不开文档，反复在 IM、短视频和浏览器标签之间切，最后只能靠 deadline 把自己怼完。计时和清单类工具管不了这一段，它们假设你已经准备好了。

这款游戏想补的，就是“我需要有人陪着进入状态”这一段。番茄钟和 done list 做底，往上再压两位 LLM-based 学习搭子：「绵绵」和「叶教授」。设计的发力点是角色在场、低频反馈和任务结算，做出一种 body doubling 式的轻陪伴。希望接住的场景大概是这几类：坐下来但起不来、靠连麦或 study with me 给自己制造一点“被看见”的压力、在十几款番茄钟和虚拟搭子里换来换去也没找到合手的。

「AI 原生」我们指两件事。产品侧很直接，聊天、任务日志评语、角色状态调度都由 AI 驱动。开发侧不那么显眼，但量更大：功能调研、音频生成、美术资产筛选都大量走 AI workflow。对我们这个体量的团队来说，AI 既是产品里的能力，也是这事儿能推下去的现实条件。

设计方法概览

全文按这四步展开：

阶段	内容	详见
需求洞察	注意力调节困境 + 社媒语境中的 ADHD 经验叙事 + body doubling 研究	→ 问题与人群
市场验证	Chill with You 黑马样本 + 竞品走查 + n=6 Gogh 测试	→ 市场与调研
设计推导	个性化需求 + 拟人光谱 + AI 侵入性矩阵 → 三层产品结构	→ 三层结构，三个判断
功能设计	番茄钟、任务管理、个性化、设置四大模块的 IA + Low-fi	→ 界面落地

问题与人群

要解的不是计时效率，是注意力调节：任务怎么启动、过程中怎么维持、走神之后怎么回到桌面。

卡点通常出现在开始之前：文档开着，人已经在标签页、IM 和短视频之间切了第三轮；无人监督时任务边界松散，长期独处又让坚持缺少借力的现场。计时、清单、屏蔽这类工具默认你已经进入状态——对启动本身，它们帮不上忙。

这个人群在社媒上把自己描述得很具体。小红书、B 站、抖音和 TikTok 上大量“疑似 ADHD”“执行功能障碍”经验帖说的是同一件事：写下第一个字之前反复整理桌面、切歌单；只有 deadline 冲刺能启动；靠直播自习室和 study with me 制造“正在被看见”的压力；在番茄钟、白噪音、桌面宠物和虚拟搭子之间反复试错。这里的“ADHD”多数是民间语言而非医学诊断，但它把需求说得非常具体：坐住，需要外部结构。

attention-aware system 的研究给了立项一个关键视角：系统对注意力的介入不只是屏蔽干扰，还要读出用户当前的任务状态、估算打断成本、决定下一句话什么时候说、怎么说。咖啡馆和连麦自习室管用，靠的不是安静，是有人在旁边一起做事。「时空书桌」要做的，就是把这种“有人在”稳定地搬到桌面上，同时不把提醒、对话和操作成本叠回用户身上。

资料来源（8）

[1] Thomas H. Davenport and John C. Beck. 2001. The Attention Economy. Ubiquity, 2001: 1-es. DOI: 10.1145/376625.376626.

[2] Claudia Roda. 2011. Human Attention in Digital Environments. Cambridge University Press.

[3] Claudia Roda and Julie Thomas. 2006. Attention Aware Systems: Theories, Applications, and Research Agenda. Computers in Human Behavior, 22(4): 557-587. DOI: 10.1016/j.chb.2005.12.005.

[4] Roel Vertegaal. 2003. Introduction. Communications of the ACM, 46(3): 30-33. DOI: 10.1145/636772.636794.

[5] Song P, Zha M, Yang Q, et al. The prevalence of adult attention-deficit hyperactivity disorder: a global systematic review and meta-analysis[J]. J Glob Health, 2021, 11:04009. DOI: 10.7189/jogh.11.04009.

[6] 陈琳, 许诗玮, 罗学荣. 长沙市大学生注意缺陷多动障碍及影响因素[J]. 中国学校卫生, 2020, 41(12):1856-1858, 1862. DOI: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2020.12.023.

[7] 陈德刚, 滕志宏, 代玮迪, 等. 大学生注意缺陷多动障碍症状与健康危险因素的相关研究[J]. 教育生物学杂志, 2021, 9(1):39-43, 58. DOI: 10.3969/j.issn.2095-4301.2021.01.008.

[8] 中华医学会精神医学分会, 中国医师协会精神科分会. 中国成人注意缺陷多动障碍诊断和治疗专家共识（2023版）[J]. 中华医学杂志, 2023, 103(28):2133-2144. DOI: 10.3760/cma.j.cn112137-20230322-00457.

市场与调研

用户愿意为“低交互成本的陪伴式工作环境”付费，而且买单的是工具、陪伴和轻叙事组成的整套场景，不是某个单点功能。

最直接的信号是 Chill with You: Lo-Fi Story：上线不足两月售出约 245k 份，好评率一度 99%（游研社报道发售不到两周即破十万份）。gogh: Focus with Your Avatar 和 Spirit City: Lofi Sessions 也把“桌面陪伴 + 专注计时 + 环境氛围 + 任务管理”跑成了稳定组合。品类里已经出了黑马，而且不止一匹。

Chill with you 自 25.11.16 上线至今 6,978/7,186 篇好评如潮，上线不足2月已售出 245k 份（截止26.1.5）

Spirit City自24Q2上线以来，已经收获12k+的评论（数据截止26Q1）

调研没有停在销量。团队把 Chill with You 的 6746 条评论清洗到 4321 条有效样本逐条打标：功能相关 1742 条，推荐率 94.6%；好评高频出现“赛博同桌”“有人陪着一起努力”“为了角色愿意多坚持 25 分钟”，差评集中在性能占用、内容重复和剧情打断专注。我此前的 Gogh n=6 对照测试（连同 13 名成人 ADHD 用户访谈）也观察到 timer、音乐和视觉陪伴对 motivation 和 focus 的正反馈。

除了拆黑马评论，调研还有两条线：一条看 Finch、Momo、Focus Friend 这类 self-care 产品怎么用提醒、奖励和任务拆分做留存；另一条回到注意力界面与成人 ADHD 学习陪伴研究，反复校准一个问题——系统到底在帮用户维持注意力，还是换了种方式打扰用户？

几条线合到一起，结论收得很窄：陪伴感成立，前提是底下那层工具够稳、够安静，一旦在专注里被打断，陪伴感跟着塌。所以 P0 只做“可靠的专注工具”——番茄钟/正计时/秒表、当日 to-do、Lofi 与白噪音、场景自定义、User Profile，AI 聊天和更重的玩法全部后置。公司在 LLM 角色应用和海外发行上的积累，是敢这么排期的底气。

内部调研材料

内部调研材料：Xiang Yan, Liang Huiyang, Ping Chengliang. A Virtual Personalized Study Companion: Addressing Learning Challenges for Adults with ADHD. CMAA5018 - Assistive Technology Design based on Computational Media and Arts, 2025.（含 13 名成人 ADHD 访谈与 6 名成人 ADHD 的 Gogh 对照测试。）

内部资料来源：0107 产品分析。用于校准 Chill with You 的产品逻辑、评论数据、销售表现、body doubling 与低侵入性判断。

内部资料来源：0116 番茄钟与任务管理功能审计报告。用于校准用户买单理由、1742 条功能相关评论、94.6% 推荐率、P0/P1/P2/P3 痛点。

内部资料来源：0109 竞对走查-专注/陪伴类工具。用于校准 Focus Friend、Spirit City、Momo、Finch 等产品的计时、强制模式、任务、音乐与养成设计。

内部资料来源：260219 UX设计对齐-P0。用于校准时空书桌 P0 功能范围：番茄钟/倒计时/秒表、主动式对话、任务管理、Lofi、Setting、场景自定义、User Profile。

新闻报道：好评率99%的「赛博同桌」，是怎么被他们创造出来的？[N]. 游戏研究社, 2026-01-06.

设计目标：先跑通一条 25 分钟的闭环

启动（设置任务 + 选计时方式）→ 计时（角色在场 + 环境音 + 低频反馈）→ 结算（任务完成 + AI 生成评语）→ 反馈（角色承接成就感 + 日志记录）

P0 只押这一条闭环，其他都延后。启动必须低摩擦，新建任务和选计时方式是几秒内的事；计时中角色只做轻存在——眨眼、换姿势、偶尔写一句话，绝不弹窗，绝不主动搭话；结算时 AI 围绕用户刚做完的那件事写一句具体的评语，不给“做得不错”式的模板。真正的 AI 聊天和更重的玩法留到 P1 之后。下图把闭环三阶段对应到用户动作、系统反馈、角色状态和 AI 介入位置：

三层结构，三个判断

三组设计问题 · 环境层：用户如何配置适合自己的声音、场景和计时方式 · 角色层：角色如何形成 body doubling 的在场感 · 智能层：AI 如何根据任务语境给出低侵入反馈

判断一（环境层）：不预设唯一正确的专注方式

用户群体高度异质。以光谱上最极端的 ADHD 人群为例，有人要靠咖啡馆白噪音和旁人存在感才能启动，有人被任何环境声迅速打断；Gogh 测试里是同样的分化——一部分受试者认真挑选 lofi 和白噪音，另一部分直接关掉全部音频。所以 P0 把角色、房间氛围、音乐和计时方式先全部做成可选项，AI 对偏好的理解放到后面，从任务记录和使用习惯里慢慢学。

判断二（角色层）：角色落在拟人光谱的“低压共同在场”一档

Body doubling 研究把陪伴描述成一条连续谱，同空间或异地、同步或弱同步都成立，核心是“好像有人在关注我”。对 Chill with You 的产品分析指向同一点：用户要的不是可爱的屏幕装饰，是外部关注、模仿对象和时间锚点。所以绵绵和叶教授的美术与动作落在更 human-like 的一侧，但不抢戏：开始计时后用共同工作的姿态、注视和低频动作维持共处感，完成任务时承接成就感，中断或久未使用时温和地把人拉回桌面。

陪伴类产品/游戏的拟人光谱调研，《放松时光》在一个可以提供body doubling效应的临界点

资料来源与内部调研材料（6）

[9] Naama Assayag, Itai Berger, Shula Parush, Haim Mell, and Tami Bar-Shalita. 2022. Attention-deficit/hyperactivity disorder symptoms, sensation-seeking, and sensory modulation dysfunction in substance use disorder: a cross sectional two-group comparative study. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(5):2541. DOI: 10.3390/ijerph19052541.

[10] Barkley R A. Executive Functions: What They Are, How They Work, and Why They Evolved[M]. Guilford Press, 2012.

[11] Eagle T, Baltaxe-Admony L B, Ringland K E. Proposing body doubling as a continuum of space/time and mutuality: An investigation with neurodivergent participants[C]//Proceedings of the 25th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility. 2023: 1-4.

[12] Dawson P, Guare R. Executive Skills in Children and Adolescents: A Practical Guide to Assessment and Intervention[M]. Guilford Publications, 2018.

[13] Annavarapu S. Comparative Study of Body Doubling in Extended Reality[D]. Virginia Tech, 2024.

内部调研材料：Xiang Yan, Liang Huiyang, Ping Chengliang. A Virtual Personalized Study Companion: Addressing Learning Challenges for Adults with ADHD. CMAA5018, 2025.

判断三（智能层）：AI 用来降低侵入，不是增加打断

玩家对 AI chat 的呼声在评论审计里很高，“希望有 AI 聊天”“后期缺乏新对话”都指向陪伴产品后期的内容压力。但这推不出“优先做实时聊天和主动搭话”——LLM、TTS、动作绑定在技术上都不难，社区甚至用 mod 做出过类 chatbot，真正的门槛是交互成本：文本和语音是高认知负荷模态，恰恰会把人从工作流里拉出来。下图的侵入性矩阵把交互按操作成本和打断程度拆开之后，AI 该待的位置就清楚了——用它降低任务理解、反馈生成和角色调度的成本，把高强度交互转成低侵入的状态反馈；越靠近专注核心流程，反馈越要轻。