1999年，我第一次拿起网球拍。此后打了20多年的网球，换过无数次线，但到底用了什么线、多少磅的张力、打起来感觉如何，几乎都记不住了。这份不便催生了String GOAT — 一款提供网球穿线记录、反馈分析与AI推荐的App。
依赖穿线师的日子
穿线这件事，我一直交给店家处理。穿线师推荐什么，我就照做。但某天我突然觉得不对劲。
明明是我在用那副线打球，选线却完全依赖别人。更讽刺的是，那位穿线师从来没看过我用他穿好的线打球。
我的球拍、我的打法、我的表现 — 只有我自己才知道线打起来的感觉。但这些关键数据，从来没有被记录下来。
电子表格的局限
于是我开始在Google电子表格中记录。线材品牌、型号、磅数是基本的，实际比赛中的反馈我也系统性地输入。控制、力量、旋转、舒适度、手感、耐用性 — 每次都用这6个项目来评分。
我实际使用的电子表格。数据越多，管理越困难。
但数据越来越多之后，问题就浮现了。
- 手机输入很不方便。比赛刚结束、感觉最鲜明的时候想马上记录，但电子表格对手机很不友好。
- 无法做数据可视化。累积了几十条记录，还是回答不了「到底哪条线最适合我？」这个问题。
- 看不出有意义的规律。磅数和旋转的相关性、季节性磅数变化这类洞察，很难从数据中提取出来。
| 功能 | 电子表格 | String GOAT |
|---|---|---|
| 手机输入 | 不方便 | 30秒完成记录 |
| 反馈评分 | 自由文字 | 6项量化评分 + 自由填写 |
| 数据可视化 | 手动制作图表 | 自动统计 + 图表 |
| 规律分析 | 自行解读 | AI自动分析 |
| 穿线推荐 | 无法做到 | AI个性化推荐 |
| 多设备 | 仅限浏览器 | App + 网页同步 |
为什么现有方案不合适
管理穿线记录的软件并非完全没有，但大多是给穿线店使用的B2B工具。目的是客户管理和工作记录追踪，并没有考虑到实际使用那些线打球的选手的观点。
像我这样的普通爱好者，找不到合适的服务。
穿线机，还有妻子的一句话
大学时主修体育学的我，深知线材和磅数对表现的影响不只是感觉，而是可以系统化分析的领域。但进行分析所需的数据，哪里都没有。
随着网球在韩国越来越受欢迎，店家穿线的等待时间变长、费用也提高了。于是我下定决心：买一台穿线机。
计算很简单。穿自己和妻子的球拍几次，机器的钱就回本了，之后等于在省钱。结论先说：我的计算是错的。
但买穿线机的同时，心中产生了一股更大的冲动。正好是对电子表格感到不满的时候。
当我对妻子说「我想做一个App」时，她爽快地回了一句：
「那就做啊！」
如果没有妻子的这句话，String GOAT就不会问世。
String GOAT的诞生
一开始纯粹是为自己做的。一个自用的App。快速记录穿线、留下反馈，数据累积后让AI分析，推荐最适合我的线材和磅数。
String GOAT解决的核心问题很简单：
- 30秒完成记录。在球场上、比赛后，用手机立刻输入
- 反馈系统。控制、力量、旋转、舒适度、手感、耐用性 — 6项评分
- AI分析。数据越多，线材/磅数推荐越精准
- 云端同步。App和网页仪表板，随时随地相同的数据
- 导入已有数据。如果已经有Excel或电子表格的记录，AI会自动识别并导入。不需要从头开始
在String GOAT App中记录穿线并查看反馈的画面
178个国家、15,000+次下载
没想到一个为自己做的App，竟然在178个国家被下载了超过15,000次。
在这个过程中我发现，全世界的网球爱好者比想象中更喜欢研究和尝试线材的无穷组合。可以说是爱好中的爱好。不只是享受比赛，还有一股不断优化球拍设置的热情。
为这份热情加上数据和AI，就是String GOAT。
现在，以及未来
目前String GOAT支持iOS、Android App和网页仪表板。提供13种语言，AI会分析用户的记录，推荐最佳的线材和磅数。
String GOAT网页仪表板。在大屏幕上管理与App相同的数据。
我至今每天都在思考：如何能更好地帮助全世界的自穿线玩家和网球爱好者。每一个答案，都一步步反映到服务中。
