引入方法论的 AI+ 应用设计案例拆解

目标

到现在，其实已经对AI应用的service调研的差不多了，模型、设备、编排软件、IDE、数据要求、 各家框架，足够支撑落地一个完整的AI应用。问题到了这儿，就卡成了要做什么，目标搞一个能价值开花的应用。

引子

腾讯云大模型知识引擎 × DeepSeek 有奖征文大赛
第3期 基于华为开发者空间+DeepSeek完成AI应用构建开发实践

两家的开发空间都有资源可以薅，活动周期也正好，拎出下边这个图，从不同维度考虑，做哪方面的应用。

idea

1. 扒网页–>爬数据–>数据检索–>即时/定时提醒
   适合岗位：对时效性数据要有即时反应，比如招投标、信息传播
2. 搭建知识库/素材库–>目标提示词–>文本生成–>文本筛选–>数据模态转换（文生图、文生语音等）
   适合岗位：内容创作，比如网文写作
3. 故障分析–>数据获取–>问题定位–>形成故障分析报告
   适合岗位：智能运维，比如产品维护
4. 实时数据整理–>关键信息提取—>数据记录
   适合岗位：日常办公，比如会议记录

总结

能够提升生产力的idea还是有一波，要做的好用、有用、能复用，还不能贵。用AI拆一个贴出来。

故障分析应用的维度拆解方案（claude-3.7-sonnet）

1. 第一阶段：搭建基础数据采集和分析框架
2. 第二阶段：构建故障模式库和分析模型
3. 第三阶段：开发自动化报告生成和知识沉淀系统
4. 第四阶段：优化用户体验和协作机制

这一应用方案能够有效支持智能运维和产品维护工作，通过系统化、自动化的方式提高故障分析效率，同时保证分析结果的质量和可用性。

第一阶段概要设计

对数据采集模块，如何将方法论融入进去