1. Анализ на устройстве

AwareFlow использует микрофон вашего iPhone для анализа коротких непрерывных аудиофрагментов в реальном времени. Приложение распознаёт определённые звуковые паттерны — такие как шмыганье носом или покашливание — с помощью нативных аудио-фреймворков Apple. Необработанное аудио мгновенно обрабатывается и удаляется. Оно никогда не записывается, не сохраняется и никуда не отправляется.

2. Индивидуально обученные классификаторы

Каждая привычка имеет собственную выделенную модель машинного обучения — бинарный классификатор, обученный отличать именно этот звук от фонового шума. Подход «одна модель на привычку» обеспечивает значительно более высокую точность, чем классификация всего одной моделью. Классификаторы работают на фреймворке Core ML от Apple с использованием исключительно CPU-инференса.

Сейчас доступно: Распознавание шмыганья носом, распознавание покашливания.
Скоро: Щёлканье ручкой, громкое жевание, вздохи, постукивание ногой и другое.

3. Контекст и эмоции

Когда привычка обнаружена, AwareFlow тихо фиксирует контекст: время суток, уровень окружающего шума, плотность расписания и погодные условия. По желанию вы можете отметить своё самочувствие — быстрое нажатие, занимающее менее трёх секунд. Со временем этот контекст превращает отдельные моменты в значимые закономерности.

4. Мягкие инсайты

AwareFlow показывает вам спокойные, обобщённые закономерности: когда привычки проявляются, при каких условиях они концентрируются и как меняются со временем. Вместо сырых цифр вы видите контекстные описания — «активнее обычного» или «спокойнее, чем вчера». Цель — осознанность, на основе которой можно действовать, а не цифры, создающие давление.