本日路线：柑橘 + 茶感（夏天出汗也不闷）
如果你只想要“清爽但不水”，先确定你更要：更贴肤 / 更扩散 / 更茶感 / 更木质骨架。做完测试，再用气味图谱找替代。
Open Design / Open Scent Lab
开放气味实验室
香水电台不把 AI 选香做成黑箱。这里公开我们的资料结构、编辑判断、推荐逻辑和反馈如何进入你的气味档案。
开放设计在香水电台里的意思，不是把用户隐私公开，也不是把商业系统裸露出来，而是让用户知道：我们如何收集资料、如何做气味判断、如何用真实反馈改进下一次推荐。
一支香水是否适合你，不能只靠销量、品牌声量或一句“好闻”。它应该被拆成场景、气味结构、甜度、晕香风险、留香、扩散、正装意向和你的真实试香反馈。
开放方法
公开气味结构、场景成立度、晕香风险、正装意向和编辑评测法。
开放资料结构
公开香水资料字段、品牌历史、产地、调香师和香调家族的整理方式。
开放推荐逻辑
让用户知道推荐来自场景、香调、甜度、晕香风险和真实反馈，而不是广告位。
开放反馈闭环
扫码反馈会进入气味档案，改善下一盒推荐和正装候选。
开放修正
允许纠错、补充、重写和翻译优化，让资料库持续进化。
AI 选香
试香盒
扫码反馈
气味档案
下一盒推荐
试香盒
扫码反馈
气味档案
下一盒推荐
香水电台的核心资产不是商品列表，而是真实试香后的判断：喜欢什么、讨厌什么、哪类香会晕、哪支香值得买正装。开放反馈闭环，就是让用户看见自己参与了系统进化。
场景 + 香调偏好 + 甜度 + 晕香风险 + 已试反馈
-> 推荐试香盒
-> 收货扫码反馈
-> 更新气味档案
-> 优化下一次推荐这不是最终模型，而是一个可被观察、可被修正、可被用户反馈推动的版本。我们会优先让推荐可解释，再逐步增加 AI 个性化。