音乐伙伴

它是唯一的大脑，永不暂停。你的话先过一遍本地词表——「下一首」「暂停」这类高频命令毫秒级直接执行，一个 token 都不花；只有模糊的需求才升级成多轮任务：检索曲库、核对标签、算出候选，必要时反问你一句。

它也管后台：启停电台、曲库认识、门面问候这三个域，判断你这句话是「要它干什么」还是「要它去干活」。三个域都可以停，大脑一直在线。每次任务都有步数硬熔断，上下文窗口固定 64K；所有写入都要先过许可门，由它决定是静默执行、事后通知，还是先征求你的同意。

你按下开播，它不给你一份歌单，而是直接铺开一晚上的路。它看此刻的时段、最近在听什么、对曲库的全部认识，排出这一档节目。它话不多，主要靠选歌说话。

然后它开始听着你的反应。你跳过、你听完，它都如实记下，带进下一轮判断。开播期间底栏胶囊换成电波图标，长按拉起控制台，把「这一档在播什么」摊开给你看：在播卡、节目单、它最近的编排思路。结束要滑动确认——音乐暂停、队列保留，情境连续时再开可以续上。

每一档都是临场编排。电台状态只活在内存里、不落盘，不会拿一份过期节目单糊弄你。它背后的决策内核其实很简单：一次电台就是一段对话，模型能做的只有「追加」或「替换队列」，默认姿态是「不动」——没有规则引擎在替它拿主意。

这是一个慢功夫的活，也是一件你会逐渐察觉的事。新歌进库后，它逐首标注流派、情绪、场景、语言、年代五个维度，并写下背景与歌手介绍。标签用来检索，正文用来对话——你说「接着上礼拜你迷的那个乐队」，它引用的正是这些。

它做得不快，因为它只在电量过半、连着 WiFi 的时候开工。一个大歌手会拆成若干批，六轮走完：预热、枚举、枚举自检、写正文、总体反思。目标是把九成以上的歌都认下来。

认识是长期记忆，不是一次性任务：每条标签都带来源与置信度，可溯源、可修正。你在对话里做的修正优先级最高，其次是行为留下的事实，最后才是模型的判断。进度一天天往上走，是它自己的阅历。

它不靠弹窗刷存在感，靠的是分寸。每天凌晨刷新一批卡，首页轮播：今日推荐会附上「为什么是这首」——你上周夜里听了三次电子，这首更慢一点，理由是实的，不是猜的。此外还有歌手风格探索、遗忘唤醒——「你 90 天没听这首曾经的最爱」、音乐纪念日；认识进度与听歌报告也会在轮播里露脸。一张张轮着来，每张只停十几秒。

但它最要紧的动作是不说话：你在听歌、正在操作，它闭嘴；同一件事不会跨天重复打扰；不点开就不追问，点开才算送达。它是三个域里唯一永不暂停的——最靠近你，所以一直醒着；也正因为一直醒着，才更要管住嘴。完整理由留在审计日志页——信任来自随时可查，不是每次都念一遍。