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中文知识工作者、研究人员、AI 爱好者，日常需要从网络收集信息、与 AI 进行深度对话、并将研究结果组织到结构化的知识库中。用户在自己的机器上运行 FeedMind，看重数据隐私和本地优先的特性。使用场景是专注的研究会话，而非快速的问答。
FeedMind 是一个任务驱动的趋势研究 Agent 系统，打通「网络信息采集 → AI 深度研读 → 结构化知识库沉淀」的完整闭环。所有数据均保存在本地（SQLite + 文件系统），API 密钥加密存储，完全脱离对云端账户的依赖。成功标志：用户能在一个界面内完成从调研到知识整理的全流程，不再需要在多个工具之间切换。
安静、编辑式、精致。产品调性保持低视觉音量——不炫耀技术能力，不堆砌 UI 元素，通过字体、留白与内容本身传达品质感。像一个安静的私人研究助理，而不是喧闹的 AI 演示品。
- 花哨的 SaaS 风格：过度使用渐变、霓虹色、杂乱的仪表盘
- 暗色开发者工具风：终端风格、暗色主题的代码编辑器审美
- 冰冷的企业级风格：Material Design 式的卡片阴影、过于结构化的布局
- 所有的 AI 演示常见的「聊天机器人」刻板印象：过于圆润的气泡、花哨的打字动画
- 编辑式克制 — 低视觉音量，高信息密度。每个 UI 元素必须证明自己的存在价值。
- 内容即界面 — 聊天记录、Wiki 页面、搜索结果才是真正的界面主角。UI 框架退到幕后。
- 本地优先的自信 — 不炫耀技术，不强调「AI 能力」，像一本可靠的私人笔记本。
- 一致性 > 创意 — 在功能型产品中，可预测的行为比惊喜更重要。用户应该感到安心，而不是被不断变化的设计打扰。
- 安静，但不冷淡 — 温暖来自内容本身和交互的流畅，而不是视觉装饰。
暂无特殊要求。保持基本的可读性和对比度即可。