线上拉群很简单：发链接、发邀请码，成员逐个确认就行。但到了线下就不一样了——老师带着一屋子学生要说"同桌互相结对背单词"，扫码、登记、逐个确认这三步一叠加，场面立刻就散了。另一头的场景更隐蔽：想利用碎片时间背两个词，掏手机、解锁、进应用、找到模块这几步下来，学习的心思已经没了。

为了解决这个问题，莱特英语把鸿蒙的碰一碰、穿戴协同与体感识别拼成了一套学习流程。2026 年 9 月 18 日 HDD·HarmonyOS 创新论坛上海站上，莱特英语背单词 App 的产品经理把三个痛点、两套解法、以及接入过程中真正要关注的代码细节讲了一遍。

本文基于该场分享的现场录音与课件照片整理，按"痛点 → 碰一碰建组 → AppLinking 兜底 → 多设备背词 → 规划"的顺序梳理，内容与数据均出自现场分享。

一、三个痛点，其实是同一件事

莱特（laite）支持 9 种语言交叉学习，累计注册用户超 300 万，在小语种市场有比较积极的位置，覆盖日常学习、等级考试与工作场景，已实现手机、手表、平板、智慧屏多端适配，并支持 HarmonyOS 与其它系统三端数据同步。

在这样的产品规模下，现场挑出的三个典型问题：

痛点	具体表现
线下组队繁琐	线上发验证码、链接逐个确认没问题；面对面场景信息整理成本极高
碎片化学习利用率低	时间耗在反复掏手机、点屏幕上，操作本身把学习时间吃掉了
背单词枯燥	长期盯屏、频繁点击，容易疲劳走神，记录效果打折

三个问题看着不同，实际都在影响同一件事：用户从"想学"走到"正在学"之间的摩擦。后面两套解法，都是在削这个摩擦。

二、碰一碰建组：把"逐个邀请"变成"依次碰一下"

原来的做法是发邀请链接或邀请码，成员逐个确认。新流程压成三步：

1. 组长开启邀请；
2. 成员依次碰一碰；
3. 应用自动收集成员，组长一键创建小组。

小组本身的能力没变——组长发布测试任务与打卡任务，学员打卡、进排行榜、互相督促。变的只是入组这一段。

落地要关注四个点

现场说代码并不复杂，只要盯住四个关键点。它把"手机碰一碰"这件事拆成了三层责任：

第一步，App 检测当前设备能力。 先判断设备是否支持碰一碰相关的系统能力（能力名相关，现场演示里用系统能力查询做前置判断），不支持就直接提前退出流程——这一步不能省，否则在不支持的设备上要白白走一遍交互。

第二步，注册监听。 绑定当前前台窗口（windowId），确定发送能力归属；只注册发送端角色（sendOnly），明确本机在本次协作里的身份；再注册碰一碰的回调。设备靠近后，系统完成设备发现与近场协同，并回调一个分享目标对象。

第三步，发送标准数据。 应用把小组邀请链接封装成系统标准的分享数据：类型用超链接类型，内容放邀请链接，标题写清楚这是什么（比如"碰一碰加入学习小组"）。

第四个点最容易被忽略：注销。 页面退出时，要用同一个对象与回调方法调用注销接口把事件解绑，否则会出现重复响应和后台持续响应的问题。

一句话概括责任划分：鸿蒙 OS 负责能力检测、设备发现与近场协同；App 负责生成邀请链接和后续业务处理。

关键问题：到底传了什么？

现场做了个互动，问"碰一碰之后应用实际传递的是什么"。答案是——一个包含短期票据的安全邀请链接。

这个设计值得单独说：应用不会在设备之间直接传用户信息。接收端拿到邀请之后，结合自己的登录态完成身份验证。既能快速组队，又不会在设备间暴露用户数据。

三、AppLinking：确保对面拉起的是正确页面

邀请发出去了，下一个问题是：接收端怎么保证打开的是正确的应用、正确的页面？答案是官方提供的 AppLinking——一条经过域名验证的 HTTPS 链接，覆盖前台、后台与冷启动三种状态。

链路拆开看是四段：邀请者发送链接 → AppLinking 根据域名与路径匹配到对应应用 → 应用通过 Want / URI 接收 → 业务路由打开最终确认页。

配置上要注意两点：

• Manifest 侧：需要声明对应的 action 与 URI 结构（scheme、host、path），并开启域名验证（domainVerify）；
• 链接结构侧：路径与查询参数要能承载业务参数（如场景与票据），例如"碰一碰入群"这类路径。

还有一种情况现场特意覆盖了：对方没装应用。这时流程也不会中断——应用侧按配置引导用户去应用市场安装，装完之后打开同样会跳到邀请页面。

所以整条链路是：分享方负责传递，系统负责找到应用，应用路由负责打开确认页。

四、跳操背词：一次用上四类设备

第二个场景是运动 + 背单词，设备分工非常清楚：

设备	承担什么
手机 / 平板 / 智慧屏	承载跳操视频、单词题目、答题反馈与训练结果
手表 / 手环	数据互通与手势控制，获取心率、运动状态
摄像头	识别人体、人脸与左右手动作，实现隔空答题

手表：既能协同，也能独立

手表有两种用法：

• 协同使用：通过手机与手表的通信通道传递答题操作与运动状态，跳操时也能参与主屏训练；
• 独立使用：把单词释义与学习记录存在手表本地（本地数据库），离开手机也能继续背词。

手势：解决的是"小屏点不准"

运动过程中，手表屏幕小、点击容易点歪，还会打断动作节奏。现场的解法是用 Watch 5 的两组手势：

• 双指互点（食指与拇指交叉点击）：确认答案、播放与暂停；
• 滑动走焦：在食指上滑动，切换上一个 / 下一个单词，或直通各模块。

一套手势在不同学习场景里复用，操作步骤明显变短。

隔空答题：抬起左手选 A，抬起右手选 B

摄像头侧由 AR 相关能力识别人脸与双手关键点，把动作直接翻译成选项：

• 抬起左手 = 选 A，抬起右手 = 选 B；
• 保持手势 2 秒 = 确认，这样能避免动作过程中的误触发；
• 离开摄像头区域自动切到人工学习，回到画面内继续。

现场还提到一个细节：视频左下角显示的心率，是通过摄像头人脸检测估算出来的。

五、收益与规划

对用户侧：碰一碰、抬腕、隔空手势把搜索、扫码、反复点击都省掉了，学习更快开始；四类设备让学习能进到更多场景。

对开发团队：近场分享、手表通信、人体感知、离线数据库这些底层能力由系统提供，减少了大量重复开发，团队可以把精力放在业务与体验上。

下一步的规划有四条：

1. AR 单词空间：扫描身边真实物体建立个人词库，指向物品就能看单词、发音与例句，并按记忆计划复习；
2. 碰一碰扩展：交换词卡、发起双人挑战、把面对面的互动直接变成学习任务；
3. 小艺主动入口：一句话开始今日复习、查单词或继续上次进度，不需要先找页面；
4. 元服务随用随学：把快复习之类的能力拆成轻量入口，不必进完整 App。

总结

这是一场很"工程"的分享，可复用的东西有三条：

1. 碰一碰不只是传文件，它可以是一个业务事件的触发器——传什么由你自己定义（这里传的是一条带票据的安全邀请链接），后面接什么逻辑也由你自己决定；
2. 只传票据、不传用户信息是最值得抄的一条设计——身份验证交给接收端用自己的登录态完成，安全边界清晰；
3. 小屏与运动场景的交互瓶颈，优先用系统能力解——手势、穿戴通信、人体感知都是现成的，自己写一遍是最贵的选择。

如果你的产品也有"线下多人协作"或"运动中操作"这两类场景，这两个案例值得认真看一遍。

关于我

13 年 IT 全栈，.NET、Python、Office 自动化（VSTO/VBA/Python）都做，也做 AI 应用实操（智能体开发），主业是帮企业和团队把重复劳动自动化——报表一键生成、数据对接、文档批量处理、工具定制。

本科物理化学、硕士计算机化学，在一线实验室待过 13 年（9 年制药 + 4 年第三方检测），现在主要服务药企、检测机构和实验室：SOP、合规、样本流、仪器数据接口这些词不用你解释。

这几年做得比较多的是这几类：Office 自动化（VSTO/VBA/Python）工具定制、数据对接与 LIMS 咨询、技术陪跑。

不是外包码农，是听得懂业务的自己人。有同类场景的朋友欢迎评论区聊聊，先聊清楚再动手不迟。