用 Unity 写了多年游戏后，我做了款可以“看见思考结构”的 3D 思维导图 AI 工具！
运营小丸子约 7 分钟有趣产品咖啡馆 Funny café ：一个能让你更快接触到更多新鲜有趣好玩产品的地方。我会寻找市面上有趣的独立产品，向独立开发者们进行一对一的访谈，挖掘优质产品背后不为人知的故事（文末可加入群聊，有彩蛋！）。
1、可以先做个自我介绍，并简单介绍一下 Neural Flow 的核心功能吗？
你好，我是 Neural Flow 的开发者 peakcoder。虽然目前还在公司上班，所以严格来说算“半个独立开发者”，但业余时间几乎都投入在打造自己真正想做的产品上。
我一直的目标是——不一定做最实用的，但一定做有趣、有想象力的工具。未来也希望能持续深耕在 3D 可视化和创意 AI 工具 方向，用技术把一些原本只存在脑中的想法变成可以看见、可以交互的体验。
Neural Flow 是一款结合 AI + 3D 动态展示 的思维导图应用。它可以：
根据一段文字 自动提取结构化思维导图。
提供多种 可旋转、可缩放、可灯光调节的 3D 展示风格。
支持 iCloud 同步、录制视频/Live Photo、自由编辑、多语言等功能。
让用户不仅能“整理想法”，还能用极富表现力的视觉方式呈现想法。
简单来说，Neural Flow 是一款让创意真正“看得见、动得起来”的现代思维工具。
另外在今年上半年，我还做了一款叫 六爻起卦 用 AI 卜卦的 iOS app，有兴趣可以下来玩一下。
晴书相机和 分花 是几年前为了泡姑娘做的，如你所见，都失败了。
感谢您的专访，也祝 观猹 社区能越办越好。
最初，我其实只是想做一款“辅助记忆”的工具。
作为一个比较典型的小镇做题家，读书时我的高中书桌就是我的 Memory Palace（记忆宫殿）——我记得每本书摆放的位置、顺序。
所以最原始的想法，就是想把脑海里的那张书桌复刻出来：在 3D 空间里摆满代表我记忆的词条，而不是做一款 3D 思维导图。
最开始我甚至想用 NeRF、3DGS 去生成可交互的三维点云“空间照片”，让记忆变成能走进去的房间。
后来发现这个方向对云端算力要求过高，这不是独立开发者能够 Cover 的，后来华为发布了一款 Remy，技术路径是一样的，看着就很酷。
而在我的工作和学习中，思维导图一直是使用频率非常高的工具——它不仅帮助我梳理提纲、整理思路，也同样是重要的“辅助记忆”方式。
慢慢地，我意识到：
AI 擅长结构化信息——它能从文本中帮你“发现结构”；
3D 擅长表达关系——空间与流动感能帮助人类更直观地“看见结构”；
而流动的动态的 3D 视觉，本身也更有助于记忆的形成。
于是，Neural Flow 最终定型为 3D + AI 的组合：AI 负责把混乱的想法结构化，3D 则负责把结构变得可看、可触、可记。
我在设计 AI System Prompts 时加入了几个关键机制：
① 层级限制 + 权重判断
AI 不允许无限制展开，而是对“主题密度”“相关性权重”“文本逻辑”做判断，再决定是否延展第二层、第三层。
② 语义聚类
相似含义会被自动归类，而不是扔成多个平级节点。
③ 至于极短输入的扩展策略
这个没考虑啊，因为 Neural Flow 定位本身不是可以在 prompt里许愿的 AI 工具，而是给你一个提取文本本身的可编辑的结构草稿。
这种可能就一个或者两个节点了。
因为本身做了很多年 Unity 3D 的游戏开发，3D 的技术栈主要还是 Unity。
设计过程大概分为：
① 定义主题（Neural、BlackHole、Sculpture、Keycap…）
比如 Neural 是流体 + 神经网络风格； BlackHole 是引力场 + 吸积盘； Keycap 是机械键帽质感； Crystal 是透明折射； 等等
② 各种风格的节点 Node 的 Runtime Generate Mesh 算法，主要是 Mesh 的点数和效果要做 trade off
③ 设计 Shader / 光照逻辑
自写一些 RenderFeature， URP RenderGraph Pass
自定义 Shader 光照衰减、Fresnel、Rim Light
用半透明折射 + 高光做晶体
用 GPU Instancing + SRP Batcher 做大规模节点渲染合批优化，这个比较基础了
用自定义深度、阴影贴图做光照方向变化和 Planar Soft Shadow
本来还想用 Ray Marching + SDF（Signed Distance Field）做 MetaBall 效果，电脑效果还挺惊艳，但手机端性能太差了，放弃..
我认为“大导图”不是限制用户，而是通过技术让它保持可读。
Neural Flow 中使用了几种方法：
① 智能布局算法
基于：
力导向（Force-directed graph）这个是 Neural 用的算法
层级树状布局（Hierarchical Layout）
避碰算法（Collision Avoidance）
动态放缩（LOD-like）
节点会自动避让、均匀分布。
② 视觉权重系统
远处节点自动轻量化、降低亮度或简化显示。
6、你在开发过程中提到 Neural Flow 是一个 “learn everything at once” 的项目。从个人需求出发，到真正上线，你觉得过程中最大的收获是什么？有没有印象特别深刻的瞬间？
我们正处在一个 AI 快速演进的时代，没有任何技能能保证永不过时、一直保值。
如果非要说有一种技能是“长期有效”的，那大概就是——快速学习新技能的能力。
很多大佬把它称为一种 元技能（Meta-Skill） ：它不是某个具体领域的知识，而是一种方法论、一种心智模式，让你能够在变化面前保持适应力，在新的工具、技术、机会出现时，第一时间抓住它。
这算是我最近领悟到的最重要的一点吧，反正有种通透了的感觉。
我会给 8.5 分。
理由：核心体验已经稳定、独特、可用；3D 有一定的表现力；AI 与 3D 的结合是目前看算比较自然的一种；有明显差异化。
Notion（资料管理）
Obsidian（知识整理）
ChatGPT-Plus（AI Codex Vibe Coding）
Things 3（任务管理）
Notability（手写）
Raycast（效率工具）
TestFlight + 自己的 Beta 工具测试
9、你的日常工作流和生活习惯是什么样的？
工作日绝大部分时间还是在忙工作，下班和周末时间比较多是在阅读（钟爱推理和科幻）和做独立开发。
10、最后，请用一句话打动用户并让她使用你的产品
当你能看见想法，它们就会开始流动。