jiawood2006 工程项目 AI 顾问（AI Project Advisor）
面向中小装修/施工/工程公司（5-50 人）的微信/企业微信对话式工程管理顾问：老板正常发消息/发文件/发语音 → AI 记录、汇总、诊断、预警。不改变使用习惯，不用学新系统。
产品定位
AI 顾问 = 记录一切、盯住风险、给出专业建议——让老板不用天天盯项目。
| 三必做（锚） | 说明 |
|---|---|
| ✅ 记录 | 对话即档案（说了就记，原话+时间+人） |
| ✅ 盯 | 节点/回款/风险——异常主动预警 |
| ✅ 建议 | 专业顾问——给方法，不只是报问题 |
| 三不做（红线） | 说明 |
|---|---|
| ❌ OA | 审批流/人事/考勤/报销 |
| ❌ 商业决策 | 比价/选型/替客户拍板——只记录事实、提醒风险 |
| ❌ 大而全 ERP | 进销存/财务全模块 |
核心设计一：对话即档案（记忆图谱）
每个项目一个记忆图谱：人（公司内部+甲方+关联方）+ 说过的话 + 做过的事 + 承诺——时间+原话存档（企业微信会话存档 API 官方合规采集）。
- 清款依据："甲方答应 7 月付尾款" → 调出原话+时间
- 防赖账：增项不认 → 调确认记录
- 内部防扯皮："你当时说材料下周到"
- 换人交接、经验沉淀：人走了记录不丢
核心设计二：说话录数据（把填表变说话）
老板不愿填表但愿意发微信——AI 从对话自动提取结构化（"B项目收了进度款20万"→自动更新台账）。
- A 级（主力）：对话自动记录（收款/变更/承诺/问题/进度）
- B 级（存量）：上传 Excel/台账 → AI 解析导入（自动识别项目名称/金额/工期/节点）
- C 级（后期）：对接财务/进销存自动同步
核心设计三：数据投喂闭环
客户只投喂基础资料（一次性 10 分钟引导式建档），动态数据 AI 自己维护——解决"老板不主动录数据、系统空转"的冷启动难题。
- 引导式建档 6 步：合同/图纸/工期/付款节点/供应商/负责人——AI 一步步引导，答一步确认一步
- 顾问主动要求资料（像真人顾问"把合同给我"），不是等客户自己给
- 动态数据三通道：① AI 每日主动问（"今天有什么进展？回款有消息吗？"）② 拍照/语音/聊天自动记录 ③ 公开数据自动扫描
- 正反馈：投喂 → AI 分析 → 预警/报告 → 老板发现"说了就有用"
节点时间三档原则（AI 不替客户规划）
- 文件/合同里有节点 → LLM 自动提取标注（按文件建节点，标注"依据文件"）
- 客户提供 → 录入（
节点：阶段 日期/改节点：阶段 新日期） - 都没有 → 提醒客户提供（不自行测算）——建档/查节点时提示"请提供节点时间规划"
8 大顾问模块
- 进度顾问：偏差分析+赶工建议
- 回款顾问：盯应收+催收策略+话术
- 变更顾问：变更必签证（模板+提醒）
- 资料顾问：资料同步提醒（资料=回款卡点）
- 风险顾问：风险登记+预警
- 巡检顾问：按清单自动巡检（每日/每周异常报告）
- 复盘顾问：项目结束自动总结（哪亏了/哪慢了/下次怎么避）
- 新人顾问：流程/规范问答（培训新项目经理）
风险雷达（3 类信号）
- 官司/负面：甲方/关联方被起诉/被执行/失信/经营异常 → 预警+建议（催款/止损/调整付款条件）
- 人员变动：甲方法代/高管/对接人变更 → 触发核查清单（签证有效性/付款承诺书面化/新对接人交接）——"换人是最佳补签时机"
- 资源方暴雷：供应商/施工队被执行/纠纷 → 备选方案
资源方管理（供应链+劳务链）
- 供应商档案：品类/价格/交期/账期/承诺/履约记录；自动比价/到货跟踪/断供预警
- 施工队档案：工种/工价/工效数据/信誉；人力匹配预警/跨项目评价累积
- 联动：项目自动关联资源方；负载预警（一队供 3 项目→工期冲突）
经营决策层
盈利预测（当前成本→最终毛利）、现金流预测（应收应付→缺口预警）、多项目对比、接单评估（利润率 vs 公司平均）、人员负载预警。
便利交互（工程老板的命）
语音输入（发语音→识别记录）、拍照记账（收据/签证单照片→识别入账）、一键生成（周报/巡检/对账单一句话出）。
多群架构（每个项目一个群——客户自然用法）
项目A群（项目经理+施工+采购+AI） → A项目档案（数据隔离）
项目B群（同样） → B项目档案
老板单聊 → "所有项目什么情况？" → AI 汇总全部项目
- 群里每句话（承诺/确认/进度/问题）AI 自动存档到该项目档案；A 群 B 群互不可见
- 内部群为主；可选"甲方协作群"（记录承诺当清款依据）
- 项目结束群记录还在——换人/复盘经验不丢
- 群聊策略：@机器人才回复（不刷屏）；未@消息默默记录进档案；每日自动汇总生成项目日报发群里
封装形态
企业微信机器人（官方合规、能主动推送预警、对公收款）：
- 架构：公网云服务器 + Nginx（HTTPS/证书）+ 后端（规则引擎+LLM+知识库+SQLite 图谱）+ 定时任务（风险监控/日报/巡检）+ 企业微信 API（回调+主动推送）
- 客户接入：企业微信自建应用（代开发扫码授权，1 分钟装进客户企业微信）
- 多客户独立数据空间（多租户数据隔离）
技术架构（规则 + 大模型混合——省钱关键）
消息 → 规则引擎（意图分类：收款/承诺/问题/变更/进度/查询）
→ 规则命中 → 免费处理（0 token）
→ 未命中 → LLM 兜底（结构化提取 + 自然回答）
→ "诊断/周报/总结" 命令 → LLM 深度生成（按需调用）
每日巡检：逾期应收/承诺到期/高风险关联方 —— 纯 SQL —— 0 token —— cron 主动推送
- 意图识别用规则（常见指令免费秒回）；大模型兜底自然语言（复杂句才调）
- 深度分析按需花钱（老板主动要才调）
- 知识库：内置行业知识（带法规出处：民法典 807 优先受偿、建质〔2017〕138号 质保金 3% 上限、建设工程质量管理条例）+ 关键词检索 + LLM 引用
- 项目问题优先结合项目数据（节点计划/合同/记录）回答，行业知识作参考带出处
客户专业性（每家项目/名词/材料不一样——AI 怎么懂）
- 行业模板：装修/土建/机电安装/市政各一套 L1 知识（名词/工序/规范差异大）
- 持续学习（对话即学习）：AI 遇到不懂术语会问（"您说的主材指哪些？"）→ 用户答 → 入库永不再问
- 准确性保障（不瞎猜）：不认识的术语 → 问；不确定的数据 → 确认；用户纠正 → 永久记住
触发场景
- 开发/演示/讲解工程项目 AI 顾问产品
- 了解对话式行业顾问产品的产品设计方法论
- 参考多群数据隔离 + 规则/LLM 混合架构的实现思路