AI 应用产品与知识系统设计
从 0 到 1

客户需求到产品范围把模糊需求拆成可开发、可验收、可持续维护的小程序交付范围。

PRD 功能范围用页面、字段、状态和边界说明，把首页与资料召回链路拆成研发能执行的产品文档。

上线验收清单围绕主路径、异常状态、资料召回和运营维护做验收，确保交付结果可确认。

版本维护与改版记录呈现上线后围绕资料更新、错因标签、召回规则和运营入口的持续维护。

家长学习诊断旅程从记录成绩、发现错因到资料召回和复盘，梳理用户完成任务的主路径。

错因到资料召回逻辑首版用规则索引保证可解释、可验收；后续预留向量检索、RAG 问答和学习路径。

资料标签与元数据体系围绕学科、年级、题型、错因、资源类型和权益状态整理资料，让资料库从文件集合变成可检索资产。

PRD 与验收口径把核心功能拆成页面状态、字段规则、异常情况和可确认的验收标准。

结构化资料库资源总量、周新增和目录结构，对应知识资产、标签体系与检索推荐入口。

上线与维护状态微信小程序入口、资料资产和更新记录，用于呈现已上线项目的真实存在与持续维护情况。

知识产品架构把学习路径、项目实战、模板工具和运营维护整理成可检索的垂直知识体系。

RAG-ready 字段设计用主题、阶段、用途、输出物和人群字段，为后续检索和问答提供上下文。

问答助手流程从用户提问、意图识别到知识检索、回答生成和输出沉淀。

模板工具系统把项目拆解、面试回答、需求分析和交付清单模板化，降低重复整理成本。

提示词模块体系把提示词拆成输入层、生成层、质检层和复盘层，方便持续复用。

发布前质量检查表将标题、真实感、观点、平台适配和转化入口拆成检查项。

Before / After对比普通 AI 初稿和经过变量、素材、结构、质检后的发布稿。