MirrorMe：本地优先的个人数字镜像共创计划

合作性质：志愿共创；可线上协作，也欢迎在重庆线下交流。

目前优先需要以下方向的伙伴： 1. Python / SQLite / 本地应用工程：完善本地事件存储、数据导入导出、回顾统计、权限与删除链路。 2. React / 前端体验：打磨本地 Web 界面、低摩擦记录流程、日报周报月报与记忆证据链展示。 3. 多模态与本地 AI：探索在用户明确授权下进行餐食图片识别、文本与饮食结构化处理，并保持可校正、可追溯的结果。 4. 产品与用户研究：参与真实日常记录的体验验证，帮助定义有效的回顾、习惯洞察和长期记忆。 5. 测试与隐私设计：完善回归测试、数据质量检查、敏感信息处理与本地优先边界。

期待愿意长期、审慎协作的开发者、设计师、研究者和真实用户。无需承诺全职投入；请说明你感兴趣的方向、可投入的协作方式，以及相关作品或经验（如有）。

MirrorMe 希望构建的不是一个持续监控用户的工具，而是一套由用户主动控制的个人数据与记忆基础设施。

当前实现已具备：本地 SQLite 文本事件存储；手动采集、文件导入、敏感信息脱敏、暂停与删除；日报、时间线、项目和标签视图；候选记忆的人工接受、拒绝、编辑、归档与证据追溯；按统一统计口径组织的日报、自然周回顾和月度回顾；以及本地饮食记录、每日膳食概览与基于记录日的饮食习惯候选。

下一阶段会继续完善低摩擦采集、多模态餐食识别（仅在用户明确授权后调用，识别结果必须由用户确认）、长期饮食习惯与膳食结构回顾、本地/可控模型接入，以及面向用户的数字镜像查询界面。

项目坚持本地优先、隐私优先、人工确认、证据可追溯和数据可删除。我们希望与愿意一起验证这些原则能否真正改善日常回顾与自我理解的伙伴共创。