需求拆解與建模基礎
學習週期：2-3周 | 核心目標：掌握需求拆解、領域模型與資料建模，實現業務需求向平臺功能轉化
核心學習內容
1. 需求分析與轉化
- 業務需求調研方法，梳理業務流程與資料流轉邏輯
- 識別核心業務場景與痛點
- 需求拆解為可落地的應用功能點（表單欄位、流程節點、資料關聯）
2. 領域模型驅動基礎
- 理解領域模型驅動核心概念（領域、實體、屬性、關聯關係）
- 領域模型設計原則與方法
- 實體與屬性梳理技巧
3. 資料建模基礎
- 資料表建立與欄位屬性配置、驗證規則
- 基礎表關係構建（一對一、一對多、多對多）
- 資料字典建立與使用，保障資料標準化
配套學習資源（已驗證連結有效性）
實踐任務
需求調研與拆解
為「銷售團隊客戶資訊管理」需求進行調研與拆解，梳理核心業務流程與資料流轉邏輯
領域模型設計
設計客戶管理領域模型（包含客戶、聯絡人、跟進記錄等實體及關聯關係）
資料表建立
基於模型建立對應資料表，設定欄位驗證規則（如聯絡方式格式校驗、客戶行業列舉值），構建基礎表關係
視覺化應用與流程搭建
學習週期：3-4周 | 核心目標：掌握視覺化應用、流程設計、資料聯動與報表製作，獨立搭建中複雜應用
核心學習內容
1. 視覺化應用搭建
• 應用工作臺使用方法
• 應用建立、命名、分類與介面佈局設計
• 常用元件（表單、列表、詳情、儀表盤）配置
• 元件與資料表關聯繫結
實現資料驅動的視覺化介面
2. 流程設計與配置
• 流程引擎使用方法
• 配置複雜審批流程（客戶跟進/請假/報銷）
• 審批節點、審批人、分支條件設定
• 流程提醒與超時處理規則
• 流程與表單、資料表聯動配置
3. 資料聯動與自動化
• 表單間、元件間資料聯動配置
• 下拉框關聯資料獲取
• 詳情頁資料自動關聯展示
• 簡單自動化規則設定
• 資料提交後自動傳送通知
• AI輔助功能使用（欄位推薦/流程最佳化）
4. 報表與視覺化製作
• 報表建立方法
• 表格、柱狀圖、餅圖、折線圖元件使用
• 報表資料篩選、分組、聚合配置
• 多維度資料統計分析
• 業務監控儀表盤製作
實現核心資料實時監控
配套學習資源
綜合實踐任務
專案：客戶管理應用完整搭建
基於階段1建立的領域模型，建立客戶管理應用工作臺，配置應用導航與佈局
搭建客戶資訊錄入表單、客戶列表頁、客戶詳情頁，實現資料聯動展示
配置客戶跟進審批流程（銷售提交→主管審批→經理審批），設定分支條件（重點客戶需經理審批）
製作客戶統計報表（按行業、按區域、按跟進階段），建立客戶業績儀表盤
配置自動化規則：客戶跟進超過7天未更新自動提醒銷售，重點客戶成交自動通知團隊
🤖 應用構建者必會的 AI 能力（低代碼即用）
把 AI 當成"可配置的業務元件"，不寫程式碼也能讓應用會聽、會說、會判斷
AI 欄位（智慧抽取）
表單裡拖入"AI 欄位"，自動從合同、簡歷、工單正文中抽取關鍵資訊（金額/日期/聯絡人），回填到對應欄位
AI 流程節點
流程畫布新增 "AI 節點"：智慧分派、自動審批預判、風險評分、摘要生成——視覺化配置提示詞與模型
知識庫掛載（RAG）
上傳制度文件/產品手冊，一鍵建立向量庫；在表單、流程、問答場景直接引用——回答有出處、可追溯
自然語言建頁面
"幫我做一張裝置巡檢表" → 自動生成欄位、表格、流程雛形，構建者在此基礎上微調，效率提升 60%+
Agent 聯結器（MCP）
透過奧哲的 Agent 市場與 MCP 協議，把釘釘/飛書/企微/外部 SaaS API 當作工具，由 AI 自行呼叫編排
Text-to-Report 報表
"近 3 個月華東區銷售 TOP10" → 自動生成 SQL、圖表與儀表板；構建者稽核釋出後業務可直接訂閱
💡 構建者最常搭的 6 類 AI 應用
參考奧哲官方案例庫與公開實踐，找到最貼近你業務的落地模板
智慧客服工單
AI 識別工單型別 → 自動分派 → 推送歷史相似解決方案 → 人工確認結案
合同稽核 Copilot
上傳合同 → AI 識別風險條款、金額對比、主體校驗 → 輸出稽核意見交法務最終把關
報銷自動錄入
拍發票 → OCR 抽取 → 自動匹配費用型別與專案編碼 → 駁回重複/超標報銷
裝置巡檢 Agent
移動端拍照上傳 → AI 判斷裝置狀態 → 自動建單、派單、觸發維護 SOP
自助 BI 問數
業務人員用自然語言問資料，構建者預先配置資料集許可權與脫敏規則，保證資料安全
HR 人才畫像
簡歷批次解析 → 能力標籤化 → 與崗位 JD 自動匹配 → 輸出推薦順序與面試建議
💡 構建建議：先用奧哲官方行業案例庫與雲樞 AI 能力文件對齊再動手；拿不準選型可以預約AI 低代碼選型諮詢。
恭喜！您已完成應用構建者學習路徑
掌握需求轉化、領域建模、應用搭建、流程配置、AI 能力整合核心能力，可獨立完成中複雜 AI 增強應用的構建與業務落地