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一次对齐：把范围讲清楚、把真实风险摆明、和团队一起拍板——不是堆 PPT。
MVP = 4 个功能 + 本地部署 + basic RBAC/审计。每张卡片都有可点的原型。徽标标注 AI 风险，以及该功能对本地 LLM 质量的依赖度。
上传文件 → 带引用的可信回答。
工厂 Excel → AI 摘要 → 阈值检查 → 审批 → 看板。
| 文件 | 状态 | AI 摘要 |
|---|---|---|
| Supplier_A_WW18.xlsx | 已批准 | 120 批，8 失效 |
| Supplier_A_WW19.xlsx | 已驳回 | 缺少 Cpk |
| Supplier_A_WW20.xlsx | 审阅中 | 2 条警告 |
模板填充式 8D + 周报 —— 不做自由生成。
矢量 2D 图纸 → 结构化尺寸抽取与比对。
| 尺寸 | Rev A | Rev B | Δ |
|---|---|---|---|
| #1 | 1.23 ±0.05 | 1.23 ±0.05 | = |
| #2 | 3.45 ±0.10 | 3.40 ±0.10 | −0.05 |
| #3 | 50.85 | 50.85 | = |
| #4 | 0.300 | 0.250 | −0.050 |
你的 peer 用 ChatGPT 做的 UI 模型——都能做。但有一句话值得当面说清：
| UI 模型 | 可做？ | UI 工作量 | 背后真正的工作 / 风险 |
|---|---|---|---|
| 问答（DFMGPT 风格） | ✅ | 低 | 本地 LLM 接地的 RAG + 引用 + 抗幻觉 —— 真正的难点。 |
| 供应商看板（ok2x） | ✅ | 低 | Box 连接器 + 确定性 Cpk/Yield 检查 + 审批流 —— 主要是管道工程，AI 风险低。 |
| 8D / FACA 报告 | ✅（渲染） | 中 | 把字段填对是高风险 → MVP 用固定模板填充，不做自由生成。 |
| 图纸尺寸比对 | ✅ | 中 | 矢量抽取 + 跨版本尺寸匹配。已降险：矢量（无 OCR）+ 现成 schema。 |
建议：在 MVP 站里把它们重建成干净的活组件（如上方原型），而不是贴截图——同样的外观、真实交互，也把『UI 便宜、后端才是工作量』讲实。
按『先打牢信任地基 + 早退风险』排序。地基和两个验证 spike 先行——因为『牢固』需要一套正确的评估集和一个被验证的本地模型。
这些是我们三个的开放问题。每张卡有我的建议——现场点状态可标记 已定 / 搁置（存在你浏览器里）。
混合、本地优先。MVP 期间可以用云 API 吗？
12 周内，报告生成 / 图纸比对只能进一个。
一个 PCB 组合优化问题 —— 和文档 AI 是两个物种。
本地生成在 CPU/Apple Silicon 上是几秒到几十秒。
工厂大概率 CPU-only；会拖慢本地模型。
现有 9 题集有错；准确率约 49.6%，不是旧文档里的 95%。
如果全部本地处理，脱敏可能多余。
把『现在不做的』点名，是范围能守住的方式。