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嘟哩 AI 工作流的数据链路设计
对象、权限、状态和人工确认稳定后,专家团、自动化、短剧与其他场景工作台才有可靠的扩展基础。首页实图可以作为模块边界的第一份证据:专家团、连接器、探索模板、AI 创作、AI 短剧与用量治理都拥有明确入口。第一版先跑通项目、任务、云盘文件、会议纪要四类输入,支持权限继承、来源引用、草稿确认、结果回写和用量审计。连接器先做只读,再逐步开放受控写入。短剧工作台中的剧本、角色、场景、道具、分镜、镜头、音频和

电商团队接入 AI,先设计商品事实和客服口径
商品资料、价格规格、证据附件、禁用词、客服问题、用户顾虑和复盘数据没有连起来,AI 很容易把不确定内容写得很确定。直播前一天,运营让 AI 写了十版商品文案,主播觉得能用,客服却皱眉:保修口径、适用人群、禁用词和售后问题都没对齐。嘟哩更适合把商品先变成事实卡,再围绕事实卡生成直播话术、短视频脚本、客服 FAQ、私域 SOP 和复盘模板。因为文案只是表层,真正影响转化和风险的是商品事实、客服口径、证

一人团队用 AI 做项目,最该先补的是交付管理
嘟哩可以把这类工作做成一人公司式的工作台:先定目标,再拆任务,再让 AI 员工围绕文案、设计、开发、测试和运营交付,最后把产物、版本、成本和复盘一起留在项目里。对一人团队来说,最该看的不是 AI 生成了多少,而是今天的交付包是否完整、客户确认是否完成、哪些素材下次还能复用。一人用 AI 不是把自己变成全自动机器,而是把重复整理、版本保存和交付打包交给系统,关键判断仍由人来做。目标、任务、版本、交付

到底了







