场景化落地里程碑
清海 AI 从"能认识"走向"能做事"的场景化落地规划。每个场景对应一个业务领域，独立设计、独立交付。
📌 定位
阶段 1「能认识」 解决了"清海知道公司每个人是谁"的问题。接下来的场景化落地，目标是让清海在具体的业务场景中发挥价值——不是堆功能，而是一个场景一个场景地跑通闭环。
设计原则
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 一个场景一个闭环 | 每个场景独立可体验，不依赖其他场景完成 |
| 被动查询先行 | 先做"你问我答"，再做"我主动告诉你" |
| Skill 优先 | 场景能力优先通过 Skill 系统落地，高频核心能力再升级为内置 Tool |
| 数据源驱动 | 每个场景对应一个外部数据源（GitLab、飞书日历、飞书任务等） |
🗺️ 场景全景
📋 场景清单与里程碑
🔵 场景一：GitLab 研发管理
数据源：GitLab CE API（私有部署） 目录：
02-GitLab场景/状态：🟡 设计中
| 子场景 | 描述 | 优先级 | 里程碑 |
|---|---|---|---|
| 项目状态速览 | 晨检/站会场景，快速了解提交、MR、Pipeline 状态 | P0 | M1 |
| MR 生命周期管理 | MR 创建→审核→合并全流程跟踪，超时催审 | P0 | M1 |
| 代码发版与部署 | 待发版 MR 列表、Pipeline 状态、部署结果 | P1 | M2 |
| 团队工作量洞察 | 按人/按项目统计代码活跃度，生成周报素材 | P1 | M2 |
| 异常主动通知 | Pipeline 失败、MR 超时、主分支直推等异常主动告警 | P2 | M3 |
| 代码变更摘要 | AI 总结 MR diff 内容，大规模改动预警 | P2 | M3 |
里程碑节奏：
| 里程碑 | 目标 | 预计周期 |
|---|---|---|
| M1 | 被动查询跑通：能问项目状态、MR 状态并得到准确回答 | 1 周 |
| M2 | 统计与发版：工作量统计 + 发版管理查询可用 | 1 周 |
| M3 | 主动通知：GitLab Webhook 接入，异常事件主动推送 | 1-2 周 |
📅 场景二：飞书日历（规划中）
数据源：飞书日历 API 目录：
03-飞书日历场景/（待创建） 状态：⚪ 待规划
| 子场景 | 描述 |
|---|---|
| 日程查询 | "我今天有什么会""张三下午有空吗" |
| 会议冲突检测 | 约会前检查参与者时间冲突 |
| 会议纪要关联 | 会议结束后关联文档、生成 action items |
✅ 场景三：飞书任务（规划中）
数据源：飞书任务 API v2 目录：
04-飞书任务场景/（待创建） 状态：⚪ 待规划
| 子场景 | 描述 |
|---|---|
| 任务状态查询 | "我有几个待办""这周到期的任务有哪些" |
| 任务逾期追踪 | 逾期自动提醒责任人，按汇报线升级 |
| 任务创建/更新 | 对话中直接创建飞书任务，设截止日和负责人 |
📄 场景四：飞书文档（规划中）
数据源：飞书文档 API + 云文档 目录：
05-飞书文档场景/（待创建） 状态：⚪ 待规划
| 子场景 | 描述 |
|---|---|
| 制度查询 | "公司请假制度是什么""报销流程怎么走" |
| 项目文档检索 | "XX项目的技术方案文档在哪" |
| 知识库问答 | 基于飞书文档内容的 RAG 问答 |
🎙️ 场景五：会议录音与纪要（规划中）
数据源：飞书会议 API + 录音转文字（Whisper / 飞书妙记） 目录：
06-会议录音场景/（待创建） 状态：⚪ 待规划 归口部门：人事部
| 子场景 | 描述 |
|---|---|
| 会议同步 | 公司所有会议自动同步给清海，AI 知道谁开了什么会 |
| 录音转文字 | 会议录音自动转写为文本，结构化存储 |
| 纪要生成 | AI 基于转写文本生成会议纪要（议题 + 结论 + action items） |
| 内容管理 | 人事部门负责管理和储存会议记录，支持按时间/部门/主题检索 |
| 会议分析 | 基于会议数据的分析：会议频率、时长趋势、跨部门协作情况 |
🔄 场景落地流程
每个新场景落地时，按以下流程推进：
场景目录标准结构
XX-场景名/
├── index.md # 产品方案（场景描述 + 用户旅程 + 数据流转）
├── Skill清单.md # 涉及的 Skill 和 Tool 设计
├── 验收用例.md # 可测试的验收标准
└── Sprint拆分.md # 开发任务拆解📅 整体节奏
以上时间为预估，实际节奏根据团队产能和业务优先级调整。