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feat(use-cases): 为 18 个应用场景添加封面图、对比表格和场景故事 #34

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Jul 28, 2026
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feat(use-cases): 为 18 个应用场景添加封面图、对比表格和场景故事 #34

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feat(use-cases): 为 18 个应用场景添加封面图、对比表格和场景故事
yi-ge Jul 25, 2026
c2dc87d
fix(use-cases): remove .drawio references and add image frontmatter t…
yi-ge Jul 25, 2026
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docs(use-cases): add README documenting cover image sources (AI-gener…
yi-ge Jul 26, 2026
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11 changes: 11 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/01-general/01-document-writing.md
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Expand Up @@ -2,6 +2,7 @@
title: 文档写作
description: 使用 AI 文书智能体整理思路、生成大纲、起草项目报告和方案文档。
keywords: [文档写作, AI 文书, 报告, 写作助手, 内容创作]
image: /img/use-cases/covers/cover-document-writing.jpg

@chatgpt-codex-connector chatgpt-codex-connector Bot Jul 25, 2026

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P2 Badge Add cover metadata to the English translations

When a visitor selects the configured English locale, Docusaurus renders the corresponding Markdown file under i18n/en/docusaurus-plugin-content-docs/current/03-use-cases/, and none of those 18 translated files includes this image field. Consequently, every English use-case page continues to emit the generic site social card instead of its newly added, language-neutral cover; add the same frontmatter references to the translated pages.

Useful? React with 👍 / 👎.

---

# 文档写作
Expand All @@ -18,6 +19,16 @@ keywords: [文档写作, AI 文书, 报告, 写作助手, 内容创作]
| DesireCore 介入 | AI 文书先整理大纲，再按章节生成初稿；需要数据或图表时可委派数据分析师补充 |
| 验收结果 | 负责人拿到一份可审阅的文档初稿，再补事实、定结论、调整口吻 |

## 使用前后对比

@chatgpt-codex-connector chatgpt-codex-connector Bot Jul 25, 2026

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P2 Badge Translate the new comparison sections for English

When the site is viewed with locale=en, Docusaurus serves the counterparts under i18n/en/docusaurus-plugin-content-docs/current/03-use-cases/, but none of those 18 files contains a translated version of the newly added comparison table, and the 10 new scenario introductions are likewise absent. The English frontmatter now references the covers, but English visitors still miss the substantive content added by this change; add the corresponding translated sections to the locale files.

Useful? React with 👍 / 👎.


| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 整理大纲 | 对着空白文档发呆 30 分钟，反复调整结构 | 提供素材后 2 分钟生成结构化大纲，可即时调整 |
| 起草初稿 | 逐段手写，3-5 小时完成第一版 | 按章节逐步生成，30 分钟产出完整初稿 |
| 调整语气 | 全文通读改措辞，容易遗漏 | 一句话指令"正式一些"，全文统一调整 |
| 多版本输出 | 手动删减出摘要版、邮件版 | 同一素材一键生成正式版、汇报版、邮件版 |
| 数据补充 | 找数据分析师要图表，等半天 | 委派数据分析智能体，几分钟内嵌入图表 |

## 推荐智能体

**AI 文书** -- 适合处理报告、方案、公告、营销文案等文本任务，能按你指定的读者、语气和模板生成初稿。
Expand Down
11 changes: 11 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/01-general/02-data-analysis.md
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Expand Up @@ -2,6 +2,7 @@
title: 数据分析
description: 使用数据分析师智能体清洗表格、计算指标、生成图表并整理分析结论。
keywords: [数据分析, 报表, 可视化, 趋势预测, 数据分析师]
image: /img/use-cases/covers/cover-data-analysis.jpg
---

# 数据分析
Expand All @@ -18,6 +19,16 @@ keywords: [数据分析, 报表, 可视化, 趋势预测, 数据分析师]
| DesireCore 介入 | 数据分析师先做数据概览和口径确认，再按问题生成图表、对比和初步解释 |
| 验收结果 | 用户拿到能支撑讨论的指标表、图表和结论假设，再决定哪些进入汇报 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 数据清洗 | 手动检查缺失值、格式错误，1-2 小时 | 上传后自动识别问题并清洗，5 分钟完成 |
| 指标计算 | 记公式、查口径、反复核对 Excel | 说明口径后自动计算，结果可追溯 |
| 图表制作 | 在 Excel/PPT 中手动调图表，30 分钟/张 | 根据数据特征自动选择图表类型并生成 |
| 异常归因 | 凭经验猜测，缺乏系统对比 | 自动做同期/环比对比，列出可能原因假设 |
| 结论整理 | 分析完还要花时间写结论段落 | 图表 + 结论一并输出，可直接用于汇报 |

## 推荐智能体

**数据分析师** -- 适合处理数据清洗、统计分析、趋势对比、异常检测和可视化报表，支持 CSV、Excel、JSON 等常见数据格式。
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10 changes: 10 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/01-general/03-email-management.md
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Expand Up @@ -2,6 +2,7 @@
title: 邮件管理
description: 使用邮件助手分类邮件、提取关键信息、整理待办并起草回复。
keywords: [邮件管理, 邮件分类, 邮件回复, 待办事项, AI 助手]
image: /img/use-cases/covers/cover-email-management.jpg
---

# 邮件管理
Expand All @@ -18,6 +19,15 @@ keywords: [邮件管理, 邮件分类, 邮件回复, 待办事项, AI 助手]
| DesireCore 介入 | 先分类排序，再提取摘要、待办和建议回复；敏感邮件可生成多个回复版本 |
| 验收结果 | 用户看到优先级清单和回复草稿，先处理客户、延期、合同等关键邮件 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 邮件分类 | 逐封打开判断优先级，20 封需 30 分钟 | 自动按紧急度/类型分类排序，1 分钟出清单 |
| 提取待办 | 边读边记，容易漏掉截止时间和责任人 | 自动提取每封邮件的行动项、截止日期和负责人 |
| 起草回复 | 措辞反复斟酌，尤其是拒绝或催促类 | 生成 2-3 个版本供选择，语气可指定 |
| 信息汇总 | 跨多封邮件手动整合项目进展 | 自动关联同一项目的邮件，输出进展摘要 |

## 完整对话示例

```
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10 changes: 10 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/01-general/04-meeting-assistant.md
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Expand Up @@ -2,6 +2,7 @@
title: 会议助手
description: 使用会议助手准备议程、整理纪要、提取待办事项和跟进清单。
keywords: [会议助手, 会议纪要, 议程, 待办事项, 效率提升]
image: /img/use-cases/covers/cover-meeting-assistant.jpg
---

# 会议助手
Expand All @@ -18,6 +19,15 @@ keywords: [会议助手, 会议纪要, 议程, 待办事项, 效率提升]
| DesireCore 介入 | 会前生成议程和待决策项，会后整理纪要、待办表和跟进清单 |
| 验收结果 | 主持人得到一份能发给参会人的纪要，以及可同步到项目管理工具的任务清单 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 会前议程 | 临时想起议题，排列没逻辑 | 提供会议目标后自动生成结构化议程和待决策项 |
| 会中记录 | 边听边记，漏掉关键决议 | 提供录音转写或笔记，自动整理为结构化纪要 |
| 待办提取 | 手动从纪要中摘出任务，常漏负责人 | 自动识别行动项、负责人和截止时间 |
| 会后跟进 | 发完纪要就忘了，到期才发现没做 | 生成跟进清单，可设定提醒追踪完成状态 |

## 完整对话示例

```
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11 changes: 11 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/01-general/05-translation.md
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Expand Up @@ -2,6 +2,7 @@
title: 翻译助手
description: 使用翻译助手处理技术文档、商务邮件和本地化文本，并统一术语和风格。
keywords: [翻译, 多语言, 本地化, 术语表, 翻译助手]
image: /img/use-cases/covers/cover-translation.jpg
---

# 翻译助手
Expand All @@ -18,6 +19,16 @@ keywords: [翻译, 多语言, 本地化, 术语表, 翻译助手]
| DesireCore 介入 | 翻译助手按术语表生成译文，并列出关键术语、风格选择和歧义句 |
| 验收结果 | 用户拿到可审校译文，重点检查专业术语、客户敏感表达和上下文一致性 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 术语统一 | 手动维护术语表，翻译时逐词核对 | 教一次术语表，后续自动按统一译法处理 |
| 初稿翻译 | 逐句翻译 + 查词典，3000 字需 2-3 小时 | 上传全文，5 分钟产出结构化译文 |
| 风格适配 | 凭语感调整正式/口语程度 | 指定读者和场景，自动匹配语气和措辞 |
| 歧义标注 | 翻完才发现某些句子有歧义 | 自动列出歧义句、关键术语选择和备选译法 |
| 批量本地化 | 多语言版本逐个找人翻，周期长 | 同一原文一次性输出多语言版本 |

## 推荐智能体

**翻译助手** -- 支持中英日韩法德西俄等主流语言互译，适合商务文档、技术资料、产品本地化和跨语言邮件沟通。
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11 changes: 11 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/01-general/06-data-analysis-agent.md
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Expand Up @@ -2,6 +2,7 @@
title: 数据分析报告
description: 使用数据分析报告智能体把数据、模板和分析说明整理成标准报告。
keywords: [数据分析, 报告生成, 可视化, Excel, 财务报告]
image: /img/use-cases/covers/cover-data-analysis-agent.jpg
---

# 智能体生成标准数据分析报告
Expand All @@ -18,6 +19,16 @@ keywords: [数据分析, 报告生成, 可视化, Excel, 财务报告]
| DesireCore 介入 | 数据分析报告智能体按模板生成各部门报告和汇总版，并标出异常指标 |
| 验收结果 | 分析师重点检查异常解释和管理建议，不再把时间花在复制粘贴和排版上 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 数据汇总 | 从多个系统导出再手动合并，格式不一致 | 提供数据源后自动清洗合并，统一口径 |
| 套模板 | 打开上期报告复制粘贴改数字，1-2 小时 | 按预设模板自动填充本期数据和图表 |
| 异常标注 | 逐行对比才发现某指标异常 | 自动标出偏离阈值的指标并给出初步归因 |
| 多版本输出 | 各部门要不同维度，手动裁剪多份 | 一次生成各部门版本和汇总版 |
| 报告周期 | 周报每次花半天，月报花一天 | 数据就位后 15 分钟产出完整报告初稿 |

---

## 可以处理哪些工作
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12 changes: 11 additions & 1 deletion docs/03-use-cases/01-general/07-flowchart-agent.md
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Expand Up @@ -2,6 +2,7 @@
title: 流程图生成
description: 根据自然语言描述、文档或代码生成流程图、架构图、时序图等可编辑图表。
keywords: [流程图, 架构图, 时序图, 可视化, 图表生成]
image: /img/use-cases/covers/cover-flowchart-agent.jpg
---

# 用智能体生成流程图
Expand All @@ -18,6 +19,16 @@ keywords: [流程图, 架构图, 时序图, 可视化, 图表生成]
| DesireCore 介入 | 先提取流程结构，再生成流程图、泳道图、时序图或架构图，并按反馈调整 |
| 验收结果 | 团队拿到一张能用于评审和讨论的图，重点校对逻辑而不是拖拽节点 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 梳理逻辑 | 开会讨论半小时，白板画了又擦 | 用自然语言描述流程，自动提取节点和分支 |
| 绘制图表 | 在 draw.io/Visio 中拖拽节点，40 分钟/张 | 描述完即生成可编辑图表，5 分钟完成 |
| 修改调整 | 改一个分支要重新排布全部节点 | 说"把异常分支加到第 3 步后面"即可调整 |
| 多类型输出 | 流程图、时序图、泳道图各画一遍 | 同一描述可输出多种图表类型 |
| 格式交付 | 导出图片后还要贴到文档里 | 直接输出 draw.io 文件，可嵌入文档或继续编辑 |

---

## 可以处理哪些工作
Expand Down Expand Up @@ -121,7 +132,6 @@ keywords: [流程图, 架构图, 时序图, 可视化, 图表生成]

```
![微服务架构图](./assets/microservice-architecture.png)
文件地址：./assets/flowchart/microservice-architecture.drawio

### 场景三：从文档提取流程

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11 changes: 11 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/01-general/08-web-scraping-agent.md
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Expand Up @@ -2,6 +2,7 @@
title: 网页信息采集
description: 使用网页信息采集智能体浏览公开网页、提取字段并整理为结构化数据。
keywords: [信息采集, 网页爬虫, 数据抓取, 竞品监控, 结构化数据]
image: /img/use-cases/covers/cover-web-scraping-agent.jpg
---

# 智能体网页信息采集
Expand All @@ -18,6 +19,16 @@ keywords: [信息采集, 网页爬虫, 数据抓取, 竞品监控, 结构化数
| DesireCore 介入 | 网页信息采集智能体浏览页面、提取字段、保留来源链接并输出表格 |
| 验收结果 | 用户拿到可抽查的数据表，再按合规要求确认采集范围和数据用途 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 信息收集 | 逐页浏览复制粘贴，30 条信息需 2 小时 | 提供网址和字段要求，自动提取并输出表格 |
| 字段提取 | 手动整理到 Excel，格式常不统一 | 自动识别并结构化提取，输出标准表格 |
| 来源追溯 | 忘了某条信息来自哪个页面 | 每条数据保留来源链接，可回溯验证 |
| 开发成本 | 写爬虫脚本不划算（一次性任务） | 自然语言描述需求，无需编程 |
| 数据验证 | 采完才发现漏了关键字段 | 先展示样例确认，再批量采集 |

---

## 可以处理哪些工作
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13 changes: 13 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/02-professional/01-legal-advisor.md
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Expand Up @@ -2,10 +2,13 @@
title: 法律顾问
description: 使用法律顾问智能体辅助合同预审、法规检索和法律风险梳理。
keywords: [法律顾问, 合同审查, 法规检索, 风险评估, 合规]
image: /img/use-cases/covers/cover-legal-advisor.jpg
---

# 法律顾问

> 周五下午 4 点，销售总监甩来一份 30 页合同："明天要签，帮我看看有没有坑。"——你需要的不是法律学位，而是一个能在 10 分钟内标出风险点的助手。

## 真实工作流

法律场景的真实性在于“预审”，不是让智能体替代法务下结论。它适合在正式法务审查前，把合同问题先整理出来。
Expand All @@ -18,6 +21,16 @@ keywords: [法律顾问, 合同审查, 法规检索, 风险评估, 合规]
| DesireCore 介入 | 法律顾问按公司标准标出风险、建议改法、需补充背景和需法务确认的问题 |
| 验收结果 | 业务负责人拿到预审清单，再和法务集中讨论关键条款 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 合同通读 | 30 页合同逐条阅读，2-3 小时 | 上传后 5 分钟输出条款摘要和风险标注 |
| 红线检查 | 凭记忆比对审查标准，容易遗漏 | 按教学的公司标准逐条自动比对 |
| 风险分级 | 所有问题混在一起，不知道先改哪个 | 按高/中/低分级，标注业务影响和紧迫度 |
| 修改建议 | 知道有问题但不知道怎么改措辞 | 直接生成替换条款文本，可拿去谈判 |
| 法务沟通 | 带着模糊问题找法务，来回多次 | 输出"需法务确认"清单，一次集中讨论 |

## 推荐智能体

**法律顾问** -- 适合合同条款检查、法规资料检索、合规要点整理和风险提示。
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13 changes: 13 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/02-professional/02-code-assistant.md
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Expand Up @@ -2,10 +2,13 @@
title: 代码助手
description: 使用代码助手智能体完成需求澄清、架构设计、代码实现、测试和迭代修改。
keywords: [代码助手, 项目开发, 全栈开发, 代码生成, 架构设计]
image: /img/use-cases/covers/cover-code-assistant.jpg
---

# 代码助手

> 周三早上站会，产品经理说"这个功能周五要上线"。你看了看需求文档——接口要新增 3 个，测试要补 20 个用例，还有个没人记得的老模块要改。

## 真实工作流

代码场景的重点不是“描述一句话让 AI 写完整项目”，而是把明确需求落到现有代码库的结构、规范和测试里。
Expand All @@ -18,6 +21,16 @@ keywords: [代码助手, 项目开发, 全栈开发, 代码生成, 架构设计]
| DesireCore 介入 | 代码助手先读上下文和规范，再给设计方案、改代码、补测试、运行验证 |
| 验收结果 | 工程师拿到可 review 的 diff、测试结果和需要人工确认的设计点 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 需求理解 | 反复问产品确认边界条件，沟通 1-2 小时 | 提供需求文档后自动列出待确认点和技术约束 |
| 方案设计 | 翻旧代码理解架构，再画方案 | 读取现有代码结构后给出符合架构的设计建议 |
| 代码实现 | 手写样板代码和 CRUD，重复劳动 | 生成符合规范的实现代码，只需关注核心逻辑 |
| 测试补全 | 赶工期时先跳过测试 | 自动生成边界条件和异常路径的测试用例 |
| Code Review | 等同事有空 review，阻塞 1-2 天 | 先做自动审查，标出潜在问题，减少人工 review 轮次 |

## 推荐智能体

**代码助手** -- 适合处理架构设计、代码实现、重构、测试补充、错误排查和部署脚本等研发任务。
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13 changes: 13 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/02-professional/03-finance-assistant.md
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Expand Up @@ -2,10 +2,13 @@
title: 财务助手
description: 使用财务助手智能体辅助预算编制、费用审核、报表整理和成本分析。
keywords: [财务助手, 预算编制, 费用审核, 财务报表, 成本分析]
image: /img/use-cases/covers/cover-finance-assistant.jpg
---

# 财务助手

> 月末最后一周，200 多张报销单堆在系统里，制度改了、标准变了，超标和缺票的混在一起——你需要的不是更多实习生，而是一个按规则逐条核对的助手。

## 真实工作流

财务场景真实存在于“制度明确但人工核对很繁琐”的工作里，例如预算草案、费用审核、成本归因和报表整理。
Expand All @@ -18,6 +21,16 @@ keywords: [财务助手, 预算编制, 费用审核, 财务报表, 成本分析]
| DesireCore 介入 | 财务助手按制度核对费用，汇总超标项、缺票项、预算差异和调整建议 |
| 验收结果 | 财务人员拿到预算草案或审核报告，再处理例外情况和审批意见 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 费用审核 | 逐张单据比对制度条款，200 张需 2-3 天 | 按规则批量核对，30 分钟输出超标/缺票清单 |
| 预算编制 | 翻历史数据、问各部门计划，拼凑一周 | 提供历史数据和业务计划后自动生成预算草案 |
| 成本归因 | 手动按部门/项目分摊，Excel 公式复杂 | 说明分摊规则后自动计算，输出分维度报表 |
| 异常识别 | 月末对账才发现某部门超支 | 自动标出偏离预算的项目和可能原因 |
| 报表整理 | 从多个系统导出再手动排版 | 按模板自动汇总，输出标准格式报表 |

## 推荐智能体

**财务助手** -- 适合预算测算、费用制度核对、报表归档、成本分析和异常费用提示。
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13 changes: 13 additions & 0 deletions docs/03-use-cases/02-professional/04-product-manager.md
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Expand Up @@ -2,10 +2,13 @@
title: 产品经理
description: 使用产品经理智能体整理需求、撰写 PRD、跟踪迭代并识别项目风险。
keywords: [产品经理, 需求文档, 迭代管理, Sprint, 项目管理]
image: /img/use-cases/covers/cover-product-manager.jpg
---

# 产品经理

> 下周一 Sprint 计划会，你手里有 15 条用户反馈、3 个老板的"小需求"、一份还没写完的 PRD，以及开发说"这个做不了"的坏消息。

## 真实工作流

产品经理场景不是“AI 替你决定产品方向”，而是把零散需求、进度和风险整理成团队能评审和执行的材料。
Expand All @@ -18,6 +21,16 @@ keywords: [产品经理, 需求文档, 迭代管理, Sprint, 项目管理]
| DesireCore 介入 | 产品经理智能体生成 PRD 初稿、拆验收标准、汇总进度、标出资源冲突 |
| 验收结果 | PM 拿到可进入评审的文档和风险清单，再确认优先级、排期和取舍 |

## 使用前后对比

| 环节 | 使用前（人工） | 使用后（DesireCore） |
|------|---------------|---------------------|
| 需求整理 | 从群聊、邮件、会议中手动汇总需求 | 提供原始信息后自动结构化为用户故事和验收标准 |
| PRD 撰写 | 从模板开始逐节写，2-3 天 | 生成 PRD 初稿含背景、功能描述、边界条件，1 小时 |
| 进度汇总 | 逐个问开发"做完了吗"，站会前手忙脚乱 | 提供任务列表后自动汇总进度、标出阻塞项 |
| 风险识别 | 上线前一天才发现依赖没就绪 | 分析任务依赖关系，提前标出资源冲突和风险点 |
| 评审准备 | 临时整理评审材料和会议议程 | 一键生成评审议题、待决策项和背景摘要 |

## 推荐智能体

**产品经理** -- 适合需求文档、迭代计划、进度摘要、资源冲突分析和风险清单整理。
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