從構想到上線
22 個月的專注工程——從第一個概念，經過在 Telegram 上零廣告成長至 3,000+ 名使用者的隱身上線，到功能完整的 AI NSFW 平台公開發布。
2024 年 Q4 — 持續進行中
2024 年 Q4: 研究與概念
2024 年 10 月 — 12 月
市場研究與願景
已完成 對 AI 內容生成領域、競爭平台及使用者需求進行深入分析。確立以隱私為先、匿名化的 AI 內容平台願景，讓使用者掌控自己的資料。
- 分析 20+ 個平台的競爭格局
- 使用者角色研究與目標受眾定義
- 隱私優先的架構決策（最少資料收集，無需電子郵件）
- 匿名支付策略（加密貨幣 + 預付卡）
- 平台命名、品牌設計與視覺識別設計
技術堆疊選擇
已完成 評估數十個 AI 框架、後端堆疊及前端函式庫。選出在效能、可擴展性與開發生產力上最優的組合。
- FastAPI（Python）因非同步後端效能而入選
- React 18 + TypeScript + Vite 建構現代前端
- Tailwind CSS + Radix UI 建立設計系統
- Zustand 實現輕量狀態管理
- SQLAlchemy 2.0 非同步 ORM 處理資料庫層
- ComfyUI 選為 AI 推論引擎
Stable Diffusion 模型研究
已完成 測試並評估數百個 Stable Diffusion 檢查點、LoRA 模型及推論配置，以找到最佳的寫實 NSFW 內容生成設置。
- 評估 50+ 個 SD 檢查點的寫實程度
- 選定 RealisticVision v5.1 作為主要模型
- 測試 SDXL 與 SD 1.5 的效能權衡
- 最佳解析度：768×1152（SD 1.5），符合 GPU 相容性
- 跨模型家族的 LoRA 相容性測試
- 推論效能基準測試（GTX 1080 以 35 步驟生成每張圖片需 81 秒）
2025 年 Q1: 原型設計與核心架構
2025 年 1 月 — 3 月
ComfyUI 整合引擎
已完成 建立平台與 ComfyUI 之間強健的橋接，透過 WebSocket 連線實現可程式化工作流程執行與即時進度追蹤。
- ComfyUI API 客戶端，支援非同步 HTTP + WebSocket
- 工作流程範本系統（基於 JSON）
- 透過 WebSocket 串流即時顯示生成進度
- 佇列管理與中斷功能
- 錯誤處理與自動重新連線
- 記憶體內快取的圖片代理（100 張圖片）
資料庫架構
已完成 設計並實作包含 50+ 個模型的全面資料庫架構，涵蓋使用者管理、複雜內容關聯及金融交易。
- 50+ 個資料庫模型，完整關聯對應
- 使用 WAL 模式的 SQLite，支援並行存取
- 透過 aiosqlite 的非同步工作階段管理
- 外鍵約束與級聯刪除
- 伺服器啟動時自動執行遷移
- PostgreSQL 就緒的架構，適用於生產環境擴展
第一個可運作原型
已完成 端對端概念驗證：使用者輸入提示詞，ComfyUI 生成圖片，結果顯示於瀏覽器。這就是完整平台誕生的種子。
- 文字轉圖片生成端對端運作
- 具備提示詞輸入與結果顯示的基本 Web UI
- ComfyUI 工作流程執行管道驗證完成
- 圖片儲存與擷取系統
- 所有未來 AI 工具的基礎
2025 年 Q2: AI 工具開發
2025 年 4 月 — 6 月
AI 影片生成
已完成 WAN 2.1/2.2 影片生成整合——使用最先進的擴散影片模型，將靜態圖片轉換為動態影片片段。
- 使用 WAN 2.2 模型的圖片轉影片生成
- 高噪聲與低噪聲推論路徑
- 快速生成用的 LightX2V 4 步驟 LoRA
- CLIP Vision + UMT5-XXL 文字編碼器
- 記憶體效率的 FP8 量化模型
2025 年 Q3: LoRA 系統與內容引擎
2025 年 7 月 — 9 月
LoRA 模型基礎設施
已完成 建立全面的 LoRA 管理系統——目錄化、分類，並智慧組合 141 個專業 LoRA 模型，用於多樣化內容生成。
- 從磁碟目錄化 141 個 LoRA 模型，含完整詮釋資料
- 6 個類別：姿勢（52）、身體特徵（27）、實用工具（13）、特殊（7）、風格（6）
- 衝突群組偵測（胸部尺寸、陰毛風格、體型）
- 14 個常見內容類型的預設組合
- 模型對 LoRA 的多對多分配系統
- 組合 LoRA 時自動解決衝突
- 每個類別的 LoRA 強度與權重最佳化
NSFW 內容類別系統
已完成 設計並實作 26 個獨立的 NSFW 內容類別，配合智慧提示詞工程、特定類別的 LoRA 鏈，以及模型內容對應。
- 26 個內容類別：姿勢、特寫、身體特徵、場景、獨奏、玩具、特殊
- 類別對 LoRA 的對應，可自動建立鏈
- 配備類別專屬關鍵字與片段的智慧提示詞建構器
- 含特殊類別限制的模型類別對應
- 包含詳細場景描述的 POSE_PROMPT_FRAGMENTS
- 35 個互動類別的 POV 取景
NSFW 圖片生成服務
已完成 完整的編排服務，將 FaceID 一致性、LoRA 鏈、提示詞建構及品質驗證整合為單一自動化管道。
- 端對端 NSFW 生成編排
- IP-Adapter FaceID Plus v2，確保跨次生成的臉部一致性
- 批次照片生成（每次工作階段 30+ 張）
- 透過 WebSocket 進度執行 ComfyUI 工作流程
- 臉部嵌入儲存與擷取
提示詞工程系統
已完成 強化的提示詞範本，配備安全防護、強制正向/負向詞彙，以及類別專屬關鍵字資料庫，確保穩定、高品質的輸出。
- 中央提示詞建構服務（prompt_constants.py）
- MANDATORY_POSITIVE_PREFIX：(1girl:1.3), (female:1.2), (woman:1.2)
- MANDATORY_NEGATIVE_TERMS：男性排除清單
- 類別專屬關鍵字片段與場景描述
- 強化範本（不可由使用者設定）以確保安全
- 所有生成模式下一致的提示詞結構
2025 年 Q4: 安全性、驗證與伺服器架構
2025 年 10 月 — 12 月
驗證與隱私系統
已完成 建立了一個隱私優先的身份驗證系統 — 用戶只需代碼即可創建帳戶（無需電子郵件），或使用免費點數保持匿名友善。
- JWT 驗證，配備安全的 Token 管理
- 匿名代碼登入——無需電子郵件或個人資料
- 傳統電子郵件 + 密碼註冊（選填）
- 含 Token 刷新機制的工作階段管理
- 密碼復原流程
- 帳戶刪除並完整清除資料
- 透過 Zustand 持久化儲存的前端驗證
安全基礎設施
已完成 企業級安全層保護每個端點——速率限制、CORS、CSRF、輸入驗證及 XSS 防護皆內建於核心。
- 所有 API 端點的速率限制（security/rate_limit.py）
- CORS 限制僅允許的網域
- CSRF 中介軟體保護
- 安全標頭（HSTS、CSP、X-Frame-Options）
- 所有檔案上傳的輸入驗證
- XSS 防護（DOMPurify + React 跳脫）
- 防止支付回呼中的開放式重新導向
- 防止 SQL 注入的參數化查詢
模組化伺服器架構
已完成 從單一的 2,852 行 server.py 重構為 60+ 個模組化路由器，具備清晰的領域分離、依賴注入與結構化錯誤處理。
- 拆分為 60+ 個模組化 FastAPI APIRouter
- 領域驅動的路由器組織（auth、profiles、feeds、payments、admin）
- 用於驗證的 CurrentUser 依賴注入
- 含例外處理器的結構化錯誤回應
- 健康檢查與 ComfyUI 狀態端點
- 用於 SEO 的動態機器人渲染（含 JSON-LD 的預渲染 HTML）
SEO 與國際化
已完成 5 種語言的完整 i18n 支援、XML 網站地圖、RSS 摘要、結構化資料，以及動態機器人渲染——每個類別頁面均針對搜尋引擎最佳化。
- 5 種語言：英文、德文、西班牙文、法文、義大利文
- 14 個 i18n 命名空間，含完整翻譯
- 含子網站地圖的 XML 網站地圖索引（1,360+ 個 URL）
- 所有語言區域的 hrefLang 替代語言標記
- 所有類別的 RSS 2.0 摘要
- OrganizationSchema + WebSiteSchema + ServiceSchema（JSON-LD）
- 機器人 User-Agent 偵測與預渲染 HTML
- llms.txt 與 llms-full.txt 供 AI 發現
2026 年 Q1: 完整平台建構與精煉
2026 年 1 月 — 3 月
200+ 個 AI 模型個人檔案
已完成 建立多元的 200+ 個獨特 AI 模型個人檔案庫，每個模型透過指定的 LoRA 模型擁有獨特的外觀、個性、背景故事與視覺一致性。
- 200+ 個獨特 AI 模型個人檔案，含完整背景故事
- 8 種族裔：白人、亞裔、拉丁裔、非裔、中東裔、混血、印度裔、太平洋島民
- 10 種個性類型：活潑、神秘、主導、服從、浪漫、運動、知性、狂野、甜美、大膽
- 6 種體型：纖細、運動型、曲線玲瓏、嬌小、豐滿、BBW
- 4 種胸部尺寸：小、中、大、XL
- 每個模型皆有對 SEO 友善的 @用戶名 Slug
- 每個模型專屬的 LoRA 分配，確保視覺一致性
- 含網格、篩選器與標籤式編輯器的管理員 UI
社交動態系統
已完成 打造完整的 OnlyFans 式動態體驗，包含時序性、追蹤中及演算法「為你推薦」動態——由混合推薦引擎驅動。
- 3 種動態類型：時序性、追蹤中、為你推薦（演算法）
- 混合推薦引擎（互動 + 時效 + 多樣性）
- 7 種貼文類型：照片、影片、文字、投票、相簿、限時動態、置頂
- 基於游標的分頁，支援無限捲動
- 基於 IntersectionObserver 的自動內容載入
- 含自訂選項、投票與百分比顯示的投票系統
- 支援統一內容架構的豐富媒體
社交互動層
已完成 完整的社交體驗——按讚、串接留言、追蹤、配合個性的 AI 自動回覆，以及透過 Server-Sent Events 的即時通知。
- 按讚/取消讚，配備原子計數器與樂觀 UI
- 含巢狀回覆與分頁的串接留言系統
- 追蹤/取消追蹤，含追蹤者計數與建議
- 配合每個模型個性類型的 AI 自動回覆
- 每個模型可設定的回覆延遲（0-300 秒）
- 即時 SSE 通知串流（6 種通知類型）
- 標記為已讀、通知歷史、連線中斷時自動重新連線
- 虛擬禮物與每篇貼文的禮物追蹤
探索與搜尋引擎
已完成 強大的探索系統，結合網格瀏覽、進階篩選、全文搜尋、Tinder 式滑動與 AI 驅動的推薦。
- 含縮圖、數據與即時預覽的模型網格
- 進階多重篩選系統：族裔、年齡範圍、體型、個性、內容類別
- 全文搜尋（FTS5），含即時結果與建議
- Tinder 式滑動介面（react-tinder-card）
- AI 推薦引擎（319 行，基於互動量）
- 趨勢內容追蹤與探索頁面
- 含類別標籤的標籤雲瀏覽
- 篩選器計數指示器與重置功能
商業化與支付系統
已完成 完整的匿名支付基礎設施——點數錢包、信用卡、電子錢包、 與加密貨幣（透過託管結帳頁面）、訂閱等級、PPV 解鎖、含門檻獎勵的打賞，以及創作者收益。
- 託管結帳：信用卡、Apple Pay、Google Pay、 與加密貨幣
- 匿名付款選項——無需電子郵件
- 含交易歷史的點數錢包系統（13 種交易類型）
- 付費觀看內容解鎖，含訂閱折扣
- 4 個門檻獎勵等級的打賞系統（100 / 500 / 1,000 / 2,500 點數）
- 匿名打賞選項（從排行榜中排除）
- 最高打賞排行榜，含進度追蹤
- 每個模型的訂閱等級（基本、進階）
- 創作者收益匯總（PPV + 打賞 + 訂閱）
- 含詐欺偵測與速度檢查的支付處理
- 含簽章驗證的支付 Webhook 處理器
270+ 個內容類別
已完成 龐大的內容庫，涵蓋體型、族裔、姿勢、場景與風格等 270+ 個獨特類別——每個類別均配備多語言 FAQ、圖庫圖片與 SEO 登陸頁面。
- 270+ 個含完整詮釋資料的獨特內容類別
- 按類型分類：姿勢、特寫、身體特徵、陰毛風格、場景、獨奏、玩具、特殊
- 每個類別 5 種語言的 i18n FAQ（EN、ES、FR、DE、IT）
- 每個類別 5+ 張圖庫圖片（WebP 最佳化）
- 每個類別用於登陸頁面的主視覺圖片
- 每個類別的 SEO 最佳化 NicheLandingTemplate
- 用於提示詞生成的關鍵字資料庫（category_keywords.py）
- 含相關類別建議的 NicheCTA
AI 聊天與私訊
已完成 與 AI 模型進行私密的一對一對話——配合個性的回應、聊天點數、訊息歷史與即時傳遞。
- 與任何 AI 模型的私訊功能
- 配合個性的 AI 回應（10 種個性類型）
- 聊天點數系統（獨立於生成點數）
- 完整的訊息歷史與對話串
- 即時訊息傳遞通知
- 含點數套餐的聊天定價頁面
Academy 教育平台
已完成 透過結構化課程學習 AI 圖片生成——影片與文字課程、進度追蹤、講師個人檔案與會員制存取。
- 多課程學習課程（4-15 個課程）
- 含簡介預覽的影片與文字課程類型
- 每位使用者的課程進度追蹤
- 含存取控制的 Academy 會員系統
- 講師個人檔案與課程縮圖
- DOMPurify 清理的課程內容（防 XSS）
- 課程文字驗證與核實管道
創作者經濟工具
已完成 完整的創作者工具組——入門流程、含分析的儀表板、貼文建立、訂閱等級管理、收益追蹤與支付設定。
- 含逐步設定的創作者入門流程
- 含 KPI 概覽的創作者儀表板
- 豐富貼文建立（照片、影片、文字、投票、相簿）
- 訂閱等級管理（建立、編輯、定價）
- 收益儀表板（PPV、打賞、訂閱明細）
- 支付設定與處理配置
- 含標籤式介面的模型個人檔案編輯器
管理員控制中心
已完成 全面的管理員儀表板——使用者管理、內容審核、分析、稽核記錄、促銷/優惠管理、排程器與品管監督。
- 13 個管理員頁面：儀表板、使用者、創作者、模型、審核、分析、支付、促銷、優惠、稽核記錄、設定、排程器、品管
- 含 KPI 卡片與圖表的即時分析
- 含標記系統的使用者與內容審核
- 含時間戳記、使用者與動作追蹤的稽核記錄
- 促銷代碼與優惠管理系統
- 背景任務排程器（支付、活動、生成）
- 含角色驗證的 AdminRoute 保護
- 含專用導覽的 AdminLayout
品質控制與圖片完整性管道
已完成 AI 驅動的 3 階段品管管道，確保每張生成圖片符合品質標準——性別偵測拒絕男性臉孔，臉部驗證確保模型一致性，PIL 檢查驗證技術品質。
- 3 階段品管：性別前置關卡 → 臉部前置關卡 → PIL 品質檢查
- InsightFace 性別偵測（buffalo_l 模型，CPU）
- 僅拒絕男性的邏輯（女性與不明均接受）
- 含餘弦相似度評分的臉部驗證（0.6 標準，0.7 頭像）
- 自動重試：每張圖片最多 3 次嘗試，含種子輪替
- 每次嘗試的持久化（attempt_number、seed_used）
- 失敗圖片的永久拒絕標記
- 品管管道期間的 WebSocket 子狀態更新
- 照片可見度篩選（is_visible 慣例）
嚴格圖片分配管道
已完成 確保每張圖片分配給正確的 AI 模型——臉部相似度驅動的排名、URL 類別評分、唯一約束與管理員審核佇列。
- 臉部相似度驅動的圖片對模型分配（主要排名）
- URL 類別評分作為決勝關鍵
- 唯一約束：每個模型分配一張圖片
- ModelImageAssignmentDB 關聯表
- 含 --dry-run 安全旗標的清理腳本
- 含每模型通過/失敗率的管理員品管指標儀表板
- 含類別篩選的被拒絕圖片管理員審核佇列
- 含拒絕原因顏色編碼的核准/刪除動作
安全強化與測試
已完成 全面的上線前安全稽核——所有端點的驗證強化、361+ 個後端測試、使用 Playwright 的 E2E 測試、所有層的錯誤處理與廢棄程式碼清理。
- 361+ 個使用 pytest 的後端單元測試
- 所有受保護路由器的驗證強化
- 使用 Playwright 的 E2E 測試（關鍵使用者流程）
- 所有層的全面錯誤處理
- 所有請求/回應架構的 Pydantic 模型驗證
- 廢棄程式碼清理與匯入最佳化
- 前端 TypeScript 嚴格模式
- 使用 Vitest + React Testing Library 的元件測試
內容完善與最終精煉
已完成 最終品質檢查 — 重新生成帶有內聯品質控制的類別圖像，確保所有 270+ 個類別都有 5 張以上經過驗證且沒有男性面孔的圖像，並優化生成流程。
- 含內嵌品管管道的類別圖片重新生成
- 所有 270+ 個類別均有 5+ 張品管核准的 WebP 圖片
- 所有類別圖庫中零男性臉孔（InsightFace 驗證）
- 108 張偵測到男性的圖片已識別並替換
- 生成流程優化（配置、提示、品質設定）
- 前端圖庫同步（update_categories_gallery.py）
- 最終 UI/UX 精煉與響應式設計驗證
- 71 個需要以 --fill 模式補充圖片的類別
隱身上線: 透過 Telegram 隱身上線
2026 年 4 月 1 日
隱身上線——Telegram 優先
已完成 我們沒有大張旗鼓地做行銷，而是透過 Telegram 機器人悄悄敞開大門。沒有廣告、沒有媒體、沒有公告——只有產品、真實使用者和口碑相傳。在網站公開之前，每項功能都已經過真實社群的實戰考驗。
- 完整平台在 Telegram 內上線（@AiNudeGirlsBot）
- 從第一天起支援 25 種機器人語言
- 零行銷支出——100% 口碑成長
- 真實使用者回饋直接進入開發流程
- 生成、模型創建與付款全部在機器人內運作
- 社群驅動的迭代：推出、傾聽、改進、重複
創作者智能平台（v4.1）
已完成 AI 驅動的經紀公司替代方案，配備 9 項智能功能：粉絲分群、流失預測、AI 私訊自動回覆、語音通話、陪伴模式、動態定價、收益預測、內容預測與統一智能儀表板。
- 粉絲分群與 CRM——5 因素評分、LTV 追蹤、分群分佈
- 流失預測——5 因素風險評分、含私訊 + 促銷代碼的自動挽回活動
- AI 私訊自動回覆——3 種模式（建議/自動/混合）、訊息分類、追加銷售引擎
- AI 語音通話——即時 Kokoro-82M TTS + Faster-Whisper STT、每分鐘點數、逐字稿
- AI 陪伴模式——持久記憶、1-10 關係等級、聊天內圖片生成
- PPV 動態定價——基於粉絲分群 + 購買歷史的個別定價
- 收益預測——含成長機會的每個流量來源 3 個月預測
- 內容預測器——互動預測 + 智慧發文節奏分析
- 智能儀表板——在單一畫面上統一檢視所有 v4.1 功能
- 50 項需求、10 個階段、4 次資料庫遷移、20+ 個新後端檔案
2026 年 Q2: 自然成長與迭代
2026 年 4 月 — 8 月
3,000+ 名使用者——100% 自然成長
已完成 隱身社群靠自己成長起來。沒有廣告、沒有網紅合作、沒有付費推廣——只有人們口耳相傳。3,000+ 名使用者中的每一位都是透過口碑找到我們，而他們的回饋每天都在塑造這個平台。
- 隱身期間 3,000+ 名註冊使用者——零廣告支出
- 純口碑與社群驅動的成長
- 每日回饋循環：使用者需求數天內上線
- 推出推薦計畫回饋社群
- 留存與使用數據引導每一個產品決策
更聰明的生成引擎
已完成 生成大腦的全面翻新：現在由 AI 語言模型撰寫每一條提示詞，背後是涵蓋全部 270+ 個類別的手工打造知識庫，並對輸出進行視覺品質控制。
- 每次生成均由 LLM 驅動的提示詞合成
- 涵蓋全部 270+ 個類別的手工策劃知識庫
- 自動多樣性：相同請求，每次都有新面貌
- 對渲染結果進行視覺品管循環
- 整個內容庫的類別準確度更加精準
簡單的統一定價
已完成 圍繞公平與可預測性重建定價：每張圖片一個統一價格，網頁與 Telegram 完全一致，並提供 1、5 或 10 張圖片的組合包。
- 每張圖片一個統一價格——沒有隱藏級距
- 1 / 5 / 10 張圖片組合包
- 網頁與 Telegram 定價完全一致
- 13 種語言均已更新新定價
推薦與獎勵計畫
已完成 由社群驅動的成長——專屬推薦代碼、自動點數獎勵，以及讓加入毫無阻力的社交登入。
- 每位使用者的專屬推薦代碼生成
- 成功推薦後自動分發點數
- 透過 OAuth 註冊流程追蹤推薦
- 註冊時支援社交登入
上線: 網站公開上線
2026 年 8 月 19 日
AINudeGirls.com 向全球敞開大門
上線日 歷經 22 個月的開發，以及 4 個月、3,000+ 名使用者的隱身運行，預覽閘門正式撤下，完整平台向全世界開放——270+ 個類別、自訂模型訓練（Beta）與 13 種語言。
- 網站公開上線——預覽閘門撤除
- 橫跨 270+ 個類別的 NSFW 生成器
- AI 影片生成（Wan 2.2）
- 創建你自己的 AI 模型（Beta）
- 200+ 個含獨特個性的 AI 模型個人檔案
- 完整社交平台：動態、留言、按讚、追蹤、通知
- 匿名付款選項：加密貨幣、、信用卡、電子錢包
- 創作者經濟：儀表板、收益、支付、訂閱
- 全平台支援 13 種語言
- 確保圖片品質的 3 階段品管管道
- 新使用者免費點數——無需帳戶
- 40+ 個頁面、90+ 個 API 端點，均經隱身期實戰考驗
2026 年 Q3: 自訂模型 Beta
2026 年 7 月 — 9 月
創建你自己的 AI 模型——Beta 已上線
進行中 自訂 AI 模型訓練現已以 Beta 版上線。描述你的角色，平台就會訓練一個臉孔一致的個人模型，可用於每個類別。
- 今天即可在 Beta 中使用——網頁（/create-model）與 Telegram（/create）
- 或讓 AI 根據描述生成完整參考圖組
- 在全部 270+ 個類別中保持一致的臉孔
- 即時訓練進度追蹤
- 含存取控制的私人模型圖庫
2026 年 Q4: 回歸季與未來
2026 年 10 月 — 12 月
即將回歸：AI 聊天與學院
已規劃 兩項粉絲最愛的功能正暫時下線，我們正從頭重建。每一項都會在達到平台其他部分現有的品質標準後重新推出。
- AI 聊天——更聰明的伴侶，記憶與個性更深
- Academy——與新工具配套的全新課程
- 每項功能的重製完成後即刻回歸——請關注本頁
AI 影片生成 v2
已規劃 下一代影片創作，具備延長時長、文字轉影片、風格轉換與批次處理功能。
- 延長影片時長至 30 秒
- 文字轉影片生成（僅需提示詞，無需圖片）
- 影片風格轉換與視覺自訂
- 批次影片處理，用於大量創作
- 影片轉影片轉換管道
- 更高解析度輸出（目標 1080p）
AiNG 情趣商店
已規劃 整合於平台的精選情趣商店 — 依你喜愛的分類與 AI 伴侶推薦玩具、內衣與配件。
- 精選玩具、內衣與配件
- 依你喜愛的分類提供推薦
- 高級會員專屬組合優惠
- 低調出貨與隱私優先結帳
- 由你喜愛的 AI 模特兒精選推薦
增強版創作者分析
已規劃 創作者的深度分析——內容表現洞察、受眾人口統計、最佳發文時間與收益預測。
- 含互動圖表的進階分析儀表板
- 內容表現指標（瀏覽量、互動、轉換率）
- 受眾人口統計明細
- 最佳發文時間建議
- 收益預測與趨勢分析
- 內容變體的 A/B 測試
Q1 2027: 行動裝置與個人化
2027 年 1 月 — 3 月
行動應用程式（iOS 與 Android）
已規劃 原生行動體驗，具備推播通知、最佳化生成 UI、離線內容瀏覽與生物特徵驗證。
- 原生 iOS 與 Android 應用程式
- 社交互動與內容更新的推播通知
- 行動裝置最佳化的 AI 生成介面
- 離線內容瀏覽（已下載的最愛）
- 生物特徵驗證（Face ID、Touch ID、指紋）
- 滑動最佳化的探索介面
進階個人化引擎
已規劃 機器學習驅動的內容個人化——從使用者偏好、互動模式與明確的品味設定中學習。
- 基於 ML 的內容推薦精煉
- 從互動模式隱式學習偏好
- 明確的品味設定（偏好類別、體型、風格）
- 基於互動歷史的個人化模型建議
- 「相似模型」與「你可能也喜歡」功能
內容排程與自動發文
已規劃 提前排程貼文——日曆檢視、佇列管理、每日內容自動生成，以及具時區意識的發布。
- 含拖放功能的視覺內容日曆
- 含優先順序排序的貼文佇列
- 具時區意識的排程（每位使用者偏好）
- 每日新鮮內容的自動生成管道
- 重複貼文範本
社群功能 v2
已規劃 更深度的社群參與——使用者圖庫、挑戰、競賽、創作者協作與社交分享工具。
- 使用者生成的內容圖庫（選擇加入分享）
- 含獎品的每週社群挑戰
- 創作者協作工具（共享內容、交叉推廣）
- 含預覽卡片的進階社交分享
- 社群投票與策展系統
- 徽章與成就系統
Q2 2027: 平台與擴展
2027 年 4 月 — 6 月
公開開發者 API
已規劃 用於第三方整合的 RESTful API——完整文件、主要語言的 SDK、Webhook 支援、批次處理與免費開發者方案。
- 含完整 OpenAPI 文件的 RESTful API
- Python、JavaScript 與 Go 的 SDK
- 事件驅動工作流程的 Webhook 整合
- 大量生成的批次處理端點
- 開發者用的速率限制免費方案
- API 金鑰管理與使用量分析
即時功能
已規劃 即時互動能力——即時內容發布、直播生成工作階段與跨裝置即時通知。
- 直播 AI 生成工作階段（即時觀看創作過程）
- 含倒數計時器的即時內容發布
- 跨裝置通知同步
- 社群活動的直播聊天室
- 透過 WebSocket 的即時內容傳遞
多模型 AI 引擎
已規劃 支援多種 AI 模型架構——SDXL、Flux 與新興擴散模型，與現有的 SD 1.5 基礎設施並行運作。
- SDXL 模型支援，提供更高解析度輸出
- Flux 模型整合，實現下一代品質
- 模型路由：每個任務自動選擇最佳模型
- 模型架構間的 A/B 品質比較
- 重負載工作的雲端 GPU 擴展
交叉發佈到其他平台
已規劃 發布您的內容一次，然後從一個位置將其分享到 OnlyFans、Fansly、Twitter/X、Reddit 和 20 多個其他網站。
- 一鍵發佈到25+平台
- 每個平台的字幕和時間表
- 安全連結創作者和社交帳戶
直接訊息
已規劃 粉絲和創作者之間的私人一對一訊息傳遞，按次付費解鎖和即時傳送。
- 即時DM收件匣
- 按次付費媒體解鎖
- 未讀徽章和通知
人工智慧語音通話
已規劃 使用模型自己的克隆聲音與 AI 同伴進行即時語音對話。
- 自然的即時語音聊天
- 每個模型複製的聲音
- 通話記錄和積分
公開透明地開發
我們相信完全透明。這份路線圖記錄了 22 個月開發過程中的每一個重要里程碑——從第一個原型，經過 Telegram 隱身上線與 3,000+ 名自然成長的使用者，到全球發布。每當我們推出新功能或規劃未來時，都會定期更新。