戴上戒指，说话就好。
AI 替你记住一切，替你完成一切。
智能戒指 + AI 记忆系统 + 插件生态
六月 Kickstarter 上线
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GPT-4、Claude Opus 级别的模型真正能理解自然语言、提取语义、做复杂推理。转录不再是瓶颈，理解才是——而现在理解也到了。
MCP（Model Context Protocol）让 AI 可以操控工具——发邮件、建任务、更新文档。AI 从"能说"进化到"能做"。
2026 年 1 月 OpenClaw 成为 GitHub 增长最快项目（14.5 万+ Stars），中文解读文章 100 万+浏览。用户已理解：有 Context 的 AI 和没有 Context 的 AI 是两个物种。但 OpenClaw 依赖手动输入 Context——我们通过戒指自动采集，解决最后一公里。
双麦克风阵列、BLE 5.0、低功耗 MCU、小型电池——都是成熟供应链，可以快速量产。
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不知道你上周和谁开了什么会、你团队谁负责什么、你写邮件什么语气。没有个人 Context，AI 永远千人一面。
能帮你写邮件但不能发出去，能列待办但不能建到项目管理工具里。能说不能做。
AI 需要持续的个人数据输入，但没有人愿意手动喂它。
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Monostone = 采集层 + 理解层 + 执行层
Email / Calendar / Linear / CRM / OpenClaw + BYOK → AI 有了手脚，能替你做事
三域 × 四层，越用越懂你 → AI 知道你是谁、在做什么、偏好什么
零摩擦 · 融入习惯 · 无感采集 → 持续给 AI 喂数据
没有 Layer 1
AI 不知道发生了什么
数据饥渴
没有 Layer 2
AI 不理解你是谁
千人一面
没有 Layer 3
AI 只能说不能做
纸上谈兵
Slide 04 · Layer 1
零摩擦，融入习惯，无感采集。
双击开始/结束长录音（会议记录）
按住上推放嘴边 = 短口述（灵感/日程）
双麦克风 · 人声增强 · 嘈杂环境可用
双核架构 + VAD 检测 · 10-15h 连续录音
BLE 实时传输，录完即上传
触觉反馈：振动确认录音开始/结束
食指佩戴，全天无感
用户不需要改变任何习惯，只需要正常说话
Slide 05 · Layer 2
Monostone 的核心技术壁垒。
创业者、偏好简洁沟通、最近关注融资
Kickstarter 六月上线、Eric 负责硬件、预算上限 $50K
叫你"明明"不叫"刘先生"、邮件用正式语气
Slide 06 · Layer 3
从"记录"到"执行"，中间差的就是插件。
会议录音 → 生成会议记录
灵感口述 → 文字记录
1:1 面谈 → 提取要点
AI 帮你整理信息（被动）
会议录音 → 记录 → 自动创建 Linear Issue → 自动发 follow-up 邮件 → 更新 CRM
灵感口述 → 自动创建日历事件 → 自动建任务追踪
AI 替你完成工作（主动）
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✅ 个人 Context
记忆系统提供
✅ 顶级推理
Claude Opus · BYOK
✅ 操控电脑
macOS daemon + MCP
你和合作伙伴 Kevin 面对面聊了一小时，讨论联合推广方案。回到办公室，对着戒指说一句：
"帮我整理一下今天和 Kevin 聊的内容，写封邮件确认合作细节发给他，把我们答应提供的素材建个任务到 Notion 项目板上。"
从记忆中召回今天的录音 + Kevin 之前三次沟通的历史 Context
生成结构化会议记录，标注双方承诺事项
用你的邮件风格（Agent 域记忆）写确认邮件
调用邮件插件发送
调用 Notion 插件创建任务，填充截止日期和关联方
一句话，五个动作，零手动操作。
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周一 见了红杉的 Sarah，聊了一小时。回公司路上想记个要点，接了个电话就忘了。
周三 David 问了和 Sarah 几乎一样的问题，但你不记得自己上次怎么回答的。临场重新组织，效果一般。
周五 8 场会的细节混在一起。哪个基金问了什么？谁要 data room？全凭印象。
花了周六大半天手写邮件、更新 Pipeline、补日历提醒。
周一 10:00 见 Sarah。双击戒指录音。10分钟后收到结构化纪要——Sarah 的顾虑点、你的承诺、下一步。
周三 14:00 见 David 前，Agent 提醒："David 可能会问市场规模，Sarah 周一问过同样的问题，你引用 IDC 报告做锚点，她认可了。"
周五 17:00 一句话"帮我整理融资进展"——8 封定制邮件已草拟，Pipeline 已更新，日历事件已创建。
扫了 5 分钟，改了两个措辞，点发送。周六是你的。
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一周 8 场面对面访谈。以前花两天整理。
现在：每场双击戒指录。第 5 场结束，Agent 推送："'导出功能太复杂'在本周第 3、5 场出现，过去 3 个月被 12 个用户提到。建议提升优先级。"
一句"帮我出访谈总结"——结构化报告发到 Notion，Linear 创建了 3 个 Issue。两天 → 5 分钟。
每周和 5 个下属 1:1。戒指录音。AI 自动提取困难、资源需求、情绪信号。
周五"出团队周报"——自动发到飞书群，待跟进变成日历事件。
三个月后季度考核：Agent 基于 60 次 1:1 记录，自动生成成长轨迹、贡献、改进项。公平、精确、有据可查。
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iPhone
Monostone
硬件
传感器 + 算力
戒指（数据传感器）
系统
iOS
记忆系统（个人 Context）
生态
App Store
插件生态（MCP + Skills）
壁垒
开发者网络效应
记忆深度 + 开发者生态
收入
硬件 + App 抽成
硬件 + 订阅 + 插件抽成
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Layer 1 的一小部分。没有记忆系统，没有插件生态。天花板是工具。
强大的 Layer 3 引擎，但没有个人 Context（L2），没有持续数据采集（L1）。每次对话从零开始。
需要用户先手动输入。没有无感采集（L1），没有跨场景记忆（L2）。
Skills 是通用能力模块——谁装都一样。缺少个人 Context（L2）和数据采集入口（L1）。
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全球知识工作者 AI 生产力工具市场（IDC 2027 预测）
英语市场高频会议人群（~2000万人），可穿戴 AI 设备 + 订阅
首年 5,000-10,000 付费用户（硬件 + Pro 订阅 ARR）
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零售价。KS 早鸟 $149-199。硬件利润 cover 早期 AI 运算成本。
见下方定价卡片
V1.5+ 开放市场，第三方开发者定价，平台抽成。BYOK 毛利率 >85%。
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目标：$50K 基础 → $500K stretch goal
Notion/Obsidian 社区 + KOL + Waitlist + Discord
验证 PMF：留存率、使用频次、NPS。目标 1000+ backer
增长飞轮：采集 → 记忆 → 产物 → 依赖 → 迁移成本 → 生态
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Slide 17 · 附录
Agent Runtime — 产物生成、记忆召回、Tool 调度、Agent IM
BYOK Router — 平台 key / 用户 key 路由 + Plan 限流
Memory Store — 三域 × 四层，PostgreSQL + pgvector
Task Queue — 录音处理、投递、记忆整理
iOS — SwiftUI，4 Tab（Timeline / Library / Memory / Agent），完整独立产品
macOS — AppKit/SwiftUI，三栏布局（Sidebar / Inspector / Agent），桌面增强端 + daemon
Ring — BLE 实时传输
转录 — Whisper / Deepgram
LLM — BYOK Router（按 Plan 分级）+ 用户自带 Key
记忆检索 — 向量搜索 + 结构化查询
插件协议 — MCP（Model Context Protocol）
☁️ → 📱
架构决策
云端干活，本地掌控。
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前 VC（AI/机器人投资）→ 前 M&A → 产品全栈，主导 AI pipeline 架构与记忆系统设计
连续创业者，前高通（音频芯片）→ 前哈曼卡顿（中国研究院创始人）→ 前 OPPO（音频负责人）
连续创业者，全栈工程师
前 OPPO（OS 开发）→ 前蔚来（手机 OS）
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Pre-Seed Round
Pre-money Valuation
开模、首批量产、品控
App + AI pipeline + 记忆 + 插件
KS 营销、社区、KOL、视频
团队、法务、云服务
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戒指是入口，记忆是壁垒，插件是杠杆。
下一代个人 AI 的竞争不在模型能力，而在谁拥有最深的用户 Context + 最强的执行生态。
Monostone 从第一天就在同时建这两样东西。
We're raising $2M Pre-Seed to ship the MVP,
launch on Kickstarter, and validate PMF.