个人探索者
01适合想提前试用自然语言到物理实验规格流程的创作者、学生和独立开发者。
推荐申请：个人候补
回复内容：Beta 批次、可用平台、体验范围。
面向 Apple 平台的确定性物理编译器
让 AI 听懂实验，让编译器构建物理事实。
IngenioLens 将自然语言中的物理意图转成可验证的 SceneSpec。AI 只负责抽取语义槽，本地 Swift 管线负责拓扑、约束、求解器、运行边界与可见假设。
Deterministic compiler
Visible assumptions
Apple-native preview
Conversion paths
用不同入口接住不同意图，而不是把所有人塞进同一个表单。
个人探索者需要 Beta 节奏，教育团队需要课堂验证，企业评估需要边界和安全沟通。IngenioLens 会按申请类型给出下一步回复。
加入 Beta 候补
教育团队
02适合希望把开放式物理问题转成可检查实验说明的教师、课程负责人和实验室团队。
推荐申请：教育合作
回复内容：课堂场景、评估账号、教学边界。
企业评估
03适合需要评估代理级预览、知识卡、实验记录和 Apple 平台工作流的产品或研发团队。
推荐申请：企业评估 / Demo
回复内容：Demo 沟通、数据边界、原型适配。
Architecture
从 prompt 到 SceneSpec，不让概率模型越过物理边界。
核心边界很简单：AI 可以帮助理解用户描述的球、斜面、重力或缺失参数，但最终坐标、碰撞、约束、求解声明和失败状态都由确定性本地编译链负责。
01Intent
Natural language prompt
02Graph
AI provider: planner only
03Resolve
PhysicalIntentSlots
04Compile
PhysicalWorldGraph
05Validate
SpatialResolvePass
06Render
PhysicalSceneCompiler
07Runtime
SceneSpec v2.0
08Runtime
Validation and runtime capability checks
商业化不是夸大模拟能力，而是把可验证边界产品化。
首版官网会清晰表达 IngenioLens 的价值：它不是会画场景的聊天机器人，也不承诺 CFD、FEA 或真实光追。它面向学习、教学、研发沟通和实验草拟，优先交付可检查、可解释、可失败的物理实验规格。
AI 只是 planner
Provider 输出 PhysicalIntentSlots，不生成 SceneSpec、坐标、UUID、quaternion、solver 或运行时字段。
本地 Swift 负责编译
PhenomenonUnderstandingService、SpatialResolvePass 和 PhysicalSceneCompiler 共同生成规范化物理层。
验证器可以阻止运行
未支持、欠约束、危险或越界输入必须清晰失败，而不是包装成假的成功实验。
Technical evidence
可信度来自可失败、可解释、可追踪的工程边界。
这里不放虚构客户 Logo，也不放未经验证的增长数字。我们把转化信任建立在系统边界、数据处理和失败机制上。
Boundary
AI 只做 planner
模型负责理解意图，不生成最终坐标、运行时字段或物理事实，降低概率输出越界风险。
Compiler
本地 Swift 编译链
PhysicalIntentSlots 经过本地编译、空间解析和验证，SceneSpec 才成为运行时事实源。
Trace
AssumptionLedger 可见
默认值、近似和约束放松显示给用户，支持确认、覆盖和回退，不把关键假设藏进黑盒。
Fail-safe
验证器允许失败
欠约束、未支持或越界输入应清晰失败，而不是包装成看似成功的实验。
Lead API
服务端线索收集
表单只提交业务字段；Supabase service role 只在服务端 API 中使用，不进入客户端 bundle。
Workflow
邮件优先 Demo
Demo 预约不接入第三方日历，优先通过预填邮件和表单确认场景，减少早期流程复杂度。
AssumptionLedger
每个默认值、放松和近似都应该被看见。
IngenioLens 将假设账本作为产品表面，而不是调试日志。用户可以检查来源、单位、置信度和严重性，并在环境报告中确认、覆盖或回退。
Environment Report
3 visible assumptions
1
Confirm
接受编译器假设，并保留可追溯记录。
2
Override
替换数值参数后重新编译场景状态。
3
Revert
当原始值被记录时，一键恢复到变更前。
Commercial fit
适合需要可信实验草拟的 Apple 平台团队。
教育与课堂
教师可以将开放式问题转为明确实验规格，并向学生展示哪些条件被假设、哪些条件缺失。
研发沟通
产品、工程和研究人员可以快速形成可讨论的物理场景，而不把 LLM 输出当作事实。
企业原型
在安全边界内探索代理级预览、知识卡、实验记录和账号同步能力。
Beta access
早期访问开放给个人探索者、教育团队和企业评估。
当前商业路径是候补与定向演示。我们会优先邀请能验证确定性编译、可见假设和 Apple 原生实验流程价值的团队。
候补不需要付款承诺
企业/教育演示按场景沟通
正式价格在产品边界稳定后公布
FAQ
边界先说清楚，产品才可信。
IngenioLens 是聊天机器人吗？+
不是。AI 只抽取意图槽，最终 SceneSpec 由本地确定性管线生成、验证和解释。
现在支持高保真流体、有限元或真实光线追踪吗？+
不承诺这些能力。当前重点是经典刚体结构、基础场、公式知识卡、SwiftUI 预览和 RealityKit 代理运行时。
为什么强调 AssumptionLedger？+
因为物理实验不能隐式修改。每个默认值、近似和约束放松都需要向用户可见，并支持确认、覆盖或回退。
Next step
如果你的团队需要可信的物理实验草拟，现在就把场景发来。
我们会优先处理能验证确定性编译、可见假设和 Apple 原生预览价值的 Demo 与 Beta 申请。