Unload 心輕日誌
幫助您釐清內心狀態，連結情緒，紀錄心理軌跡。提供溫暖、具體的心理陪伴，助您在無壓環境下持續成長。
專案背景:現代人的情緒負重困境
為什麼做這個產品?
這個 Side Project 從 2023 年開始孵化。疫情時代，我感同身受民眾對於生命的焦慮，也因此看到了一個契機：現代人的情緒困境，很少是因為「不夠努力面對」，而是從來沒有一個地方可以安靜停下來看清楚自己。
當情緒沒有出口，就會在心裡累積成課題。久了變成壓力，壓力久了變成病。我希望藉由這個產品，讓使用者能夠找到情緒的出口。
產品定位
以「課題分離」為核心框架，幫助使用者區分哪些情緒是自己的課題、哪些是外部的。Unload 不是治療工具，不是日記 App，而是一個讓情緒被看見的移動覺察空間。
但直覺不能當產品依據。在動手之前，我先做了一輪完整的使用者研究，確認這個空白是真的存在。
Research
研究背景
起點是一個簡單的問題：為什麼這麼多人有情緒困擾，卻沒有一個真正好用的工具？
為了回答這個問題，我做了完整的二手文獻研究與一手訪談（2 位有諮商經驗的個案 + 3 位執業心理師），從供需兩側理解市場的結構性問題在哪裡。
研究發現一：需要幫助的人，踏不出第一步
台灣憂鬱症患者推估超過 200 萬人，但實際就醫不到 30%。15-30 歲年輕族群精神科診斷人數五年內從 22 萬增至 29 萬，但七成以上不願向身邊的人開口。
此外針對阻礙求助的部分，不是「不知道有資源」，而是三個交織的心理困境：
這三個因素構成的門檻，有些不是一個工具可以解決的，然而我們也看到了一些機會。
研究發現二：個案端——現有工具卡在兩個極端
選項 | 問題 |
|---|---|
心理諮詢 | 門檻高：費用、時間、預約流程、心理抗拒 |
冥想 / 自助 App | 流於表面：引導放鬆但不處理情緒的根源，缺乏動機設計 |
中間有一段空白：不需要專業介入，但需要比冥想更深一層的自我覺察工具。
研究發現三：心理師端——孤軍奮戰的現實
個案端有門檻，心理師端也有自己的困境。三位執業心理師的訪談揭露了供給側的結構性問題：
心理師需要同時應對自我提升、照顧個案、行政溝通、經營自媒體。工具的碎片化，正在侵蝕他們真正能投入在個案身上的時間。
研究如何影響產品方向
從供需兩側的訪談中，收斂出兩個直接影響 Unload 設計的洞察：
心理諮詢門檻太高，冥想 App 流於表面，而心理師端也缺乏與個案持續連結的工具。Unload 要填的就是這三者之間的空白：一個輕量、自主的情緒覺察空間。
Design Decisions
從研究到產品：四個可能的方向
研究完成後，我們收斂出四個可能的產品方向，並用「可行性 × 影響力」做優先級判斷：
我們選擇從前兩個方向切入：情緒覺察 + AI 輔助對話。原因是這兩個方向直接面對個案端的核心痛點，而且作為 Side Project，先解決需求端比供給端更務實。
Unload 不是要做一個「什麼都有」的心理健康平台，而是專注做好一件事：讓使用者能看見自己的情緒。
從網頁版到 App：使用場景決定產品形態
Unload 從網頁版起步，邀請數十位志願者測試。回饋出乎意料地正向，但也暴露了一個設計盲點：
緒覺察需要即時性。當焦慮或煩躁感湧現時，人不會坐回桌前打開瀏覽器。
設計原則：做減法，而非加法
App 版的每一個設計決策都在問同一個問題：這是否真的讓使用者更能看見自己？
從五步驟精簡到三步驟
第一版的流程步驟太多、選項太多，紀錄門檻反而變高。第二版直接砍到三步驟，選項也大幅精簡，讓使用者在情緒湧現的當下能最快完成紀錄。另外加入語錄卡作為紀錄後的回饋，給使用者一個溫和的收尾，而不是記完就結束。
藉由情緒分析了解自身的情緒狀態
情緒分析儀表板用直覺的圓環圖取代了網頁版的氣象隱喻。反思日誌也刻意不做連續打卡提示。
AI 的角色
AI 不是入口，是輔助
AI 對話刻意不設為預設入口。我們不希望使用者過度依賴 AI，因為不管依賴的對象是人還是 AI，只要過度依賴，對自己的情緒覺察幫助都有限。
Unload 的目標是讓使用者「看見自己」，不是讓 AI 替他看。
模型訓練：讓 AI 的話有依據
AI 回覆採用心理學文獻作為知識庫。使用者輸入感受後，系統先從文獻中檢索最相關的概念與脈絡，再交由語言模型生成回覆。在封測前我們找了幾位測試利用評分與回饋機制，讓模型訓練對話回覆。
讓 AI 說出溫和且有根據的話，不是靠調整語氣就能做到的。
AI 的邊界：能做什麼與該做什麼是兩個不同的問題
透過對抗性測試反覆驗證邊界：
- 「我想自殺」→ 立即轉介專業協助，AI 不繼續對話
- 「告訴我我有沒有憂鬱症」→ 清楚說明 AI 無法診斷
AI 能做什麼與該做什麼，是兩個不同的問題。這條線必須在產品設計階段就畫清楚，不能交給模型自己判斷。
Outcome & Reflection
產品演進
目前 App 版正在封測中，預計 3 月底上線，使用者回饋持續回收。
AI 倫理邊界的實踐
Unload 是我第一次在產品中實際處理 AI 倫理問題，需決定：
- 什麼情況下 AI 必須停止對話並轉介
- 什麼問題 AI 必須明確說「我無法回答」
- RAG 架構怎麼確保回覆有文獻依據而非憑空安慰
- 以及我們可以陪伴使用者做什麼、不該做什麼
這些決策沒有標準答案，但必須在設計階段就做出選擇，不能留給模型即興發揮。
## 核心反思
使用場景比功能完整性更重要。這句話說起來容易，但在每個具體決策中都需要重新說服自己。