一位第一天接触大屏系统的技术人员，没看文档、没学拖拽。他把 WorkBuddy 连到了测试环境，然后一块一块的大屏就出来了。
这篇只讲三件事：做出来什么样、你要做几步、怎么做得更酷炫。
一、先看看这套系统
这是 SightWall 大屏平台。首页就是模板库，48 个内置模板、20 多个行业分类：指挥、运营、监控、分析、城市应急、文旅运营、环保、交通、能源、政务、医疗、工业、金融、教育、双碳、社区、零售、农业……
同一批模板还分成 7 套主题风格——星耀蓝、蓝橙曜、碧微潮、鎏金辉、丹宸红、霁夜紫、墨曜银。挑一个当起点，改数据、换版式，比从空白画布开始快得多。
二、他只做了四步
第 1 步：开一个"AI 接入"（管理员 5 分钟，一次性）
进 系统 → MCP 接入，点右上角「签发令牌」。
这个页面一句话就把事说清了：给 WorkBuddy、Claude、Codex 等外部 AI 助手签发访问令牌，让它们以持有人身份查数、做大屏、做分析与做管理。
弹窗里只有两项要填：
- 名称：用来区分用途，比如"我的 WorkBuddy"；
- 允许它做什么：写草稿 / 发布 / 平台管理 / 元数据库。
建议这样勾：只勾「写草稿」。勾上它，AI 就能新建大屏、改草稿，但碰不到线上。不勾就是纯只读，连草稿都建不了——这是新手最容易踩的坑。
第 2 步：把配置粘进 WorkBuddy
签发成功后，页面给出这四段配置（Claude Code / Codex / 通用 JSON / 桥接模式）。选「通用 JSON（WorkBuddy / Cursor 等）」这一栏：
把这段 JSON 合并进 WorkBuddy 的 MCP 配置，重启一下，就通了。地址和令牌都已经填好，复制即用，不用自己拼。
第 3 步：说人话
你只需要说一句："给我做一块门诊运营监测大屏，重点看科室接诊排行和近 30 天趋势。"
剩下的活它自己干：摸清你有哪些表、每个字段什么含义、写好的查询先跑一遍看通不通、照着平台的编写规范把大屏写出来、写完自己先体检一遍、最后存成草稿。
第 4 步：看一眼，点发布
在设计器或预览里打开，拖一拖、调两笔。发布始终由人点，AI 不会自己上线。
三、做出来什么样
下面这些屏，都是在同一套环境里做出来的——数据是真的连着业务库的。
医院运营驾驶舱（门急诊量、在院患者、手术台次、床位使用率、CMI、DRG 结余率）
门诊运营监测大屏（接诊、预约、收入结构、科室排行、近 30 天趋势）
住院运营监测大屏（在院患者、床位、出入院、手术分级）
医保运营监测大屏（医保结算、门诊/住院统筹、次均费用）
财务与欠费监控大屏（业务总收入、欠费余额、欠费患者、科室 TOP6）
120 急救调度中心数据展板（车辆、话务、调派、接听率仪表盘、全链路时效）
医共体住院情况监测平台（牵头医院 vs 基层机构、床位使用率、出院病种结构，底部可切页）
智慧公卫数据监测平台（3D 县域地图 + 乡镇指标联动 + 家庭签约）
注意最后两块：3D 地图、分页切换、指标联动也都是 AI 能产出的——它产出的是标准大屏文件，平台有的组件，它都能用。
四、想更酷炫，记住这 5 条
1️⃣ 换主题，一句话换整套配色
别手写颜色。背景、边框、光晕、标题色一个都别调——默认值本来就是按主题成套配好的，你改一个颜色整屏就乱了，写了比不写差。
想换风格就换主题。系统内置 7 套，背景 / 卡片 / 图表 / 强调色 / 氛围装饰整屏联动：
配色经验：底色一律走深蓝、深青这类冷色，医疗场景尤其别把整屏刷成红或紫色——大面积高饱和暖色看久了累，也压不住数据。红、橙、琥珀只留给告警项（危重、超时、超限），让"哪里出问题"一眼跳出来。
2️⃣ 排版照这个骨架，基本不会翻车
| 区域 | 放什么 |
|---|---|
| 顶部 | 一个标题（居中），右上角放时间 |
| 标题下方 | 3~6 个关键指标横排 |
| 中下部 | 左侧趋势图、中间排行/进度、右侧明细 |
左右留 6080px 边距，组件之间留 2040px 间隙，组件总数控制在 8~16 个。太少显空，太多显挤。
3️⃣ 一定要配联动，否则就是一张静态图
点一根柱子 → 选中的科室记下来 → 其他组件跟着变；想深挖就弹出明细。没有联动的大屏，本质上是张海报。
4️⃣ 明细要能下钻
屏上是"按科室汇总"，点击想看的是一条条记录本身。能让组件单独去查明细数据，大屏才有人天天看。
5️⃣ 数据口径先理一遍，一劳永逸
真实业务库里，一个"门诊量"往往要关联四五张表、剔退费、分急诊。与其让 AI 每次猜，不如先在库里整理成视图。之后它看一眼就懂，写出来的也更稳。
五、⚠️ 数据敏感？在测试环境做，导出再导入
建议流程：测试环境做屏 → 导出大屏文件 → 生产环境导入。
医疗、政务、金融这类场景，业务库里都是敏感数据。与其纠结"能不能让 AI 连生产库"，不如把两件事分开：
| 环节 | 在哪做 | 说明 |
|---|---|---|
| 设计大屏 | 测试 / 脱敏环境 | AI 在这里看表结构、试跑查询、生成大屏。数据不真，但表结构、字段、业务逻辑完全一致 |
| 交付上线 | 生产环境 | 拿到大屏文件，到生产环境导入 |
好消息是平台原生支持这一套。大屏列表页右上角就有「导入」：
这样做的好处：
- AI 全程不接触真实数据，走审批时压力小得多；
- 导入一律新建草稿、绝不覆盖你已有的屏，导入后在生产环境重新绑定数据连接、核对口径，再由人发布；
- 一块屏做好可以导给多个院区复用——大屏文件本身就是交付物。
六、为什么敢让 AI 连数据库
四句话说完：
- 只写草稿——AI 产出永远落在草稿上，线上版本一动不动；
- 发布要人点——它不能自己上线；
- 改之前先读最新版本——期间有人改过就拒绝重来，不会覆盖同事的修改；
- 写入前先体检——格式、引用、排版、查询能不能跑通，有错直接拒绝入库。
另外，AI 走的是和你在网页上操作时同一条链路，同一套权限、同一份操作记录，不存在"AI 看得到、你看不到"的数据。
七、常见问题
Q：要给 AI 喂数据库文档吗？ 不用。表结构是实时从数据库读的，查询也是真跑一遍再看结果。
Q：会不会把线上大屏改坏？ 不会。只写草稿，发布由人点。
Q：以后还能手工改吗？ 能。它产出的是标准大屏文件，和设计器生成的完全一样。
Q：支持哪些客户端？ 只要支持 MCP 的都行：WorkBuddy、Claude Code、Codex、Cursor 等。
结语
回到开头那位技术人员：他做的只有三件事——开一个接入、填一段配置、说出他想要什么。
剩下的摸数据、读规范、写文件、自查、存草稿，全由 AI 完成；"看一眼 → 发布"这一步，始终留给人。
把门槛降到一句自然语言，把安全阀留在该留的地方。
