1. CAP 快速部署项目体验评测
（1）模板选择与挑战：我选择了 RAG 模板。在部署过程中，最初对网络配置的理解不足，导致几次尝试失败。最终，我参考了文档并与团队讨论，发现需要特定的安全组设置，才得以顺利完成部署。惊喜的是，模板的自动化功能大大减少了手动配置的时间。
（2）性能测试：部署后，我使用 PTS 进行性能测试，结果表明系统在高并发场景下依然稳定，响应时间保持在预期范围内。监控和弹性策略配置相对简单，系统能根据流量自动扩展，体验非常好。
（3）二次开发尝试：基于模板，我尝试用 Flask 进行二次开发，目标是扩展 API 功能。调试过程中，遇到了一些依赖库冲突，但通过调整环境配置后，顺利解决了。最终，系统的响应速度比预期更快，用户反馈也很积极。
（4）模板库的丰富性：虽然模板库功能全面，但我认为可以添加更多关于物联网、边缘计算和实时数据处理的场景模板，这将吸引更多行业用户。
2. CAP 空白项目创建体验评测
（1）引导与文档：在创建过程中，CAP 的产品引导相对清晰，但对于一些复杂功能，比如权限管理，缺乏详细的示例和用例。若能增加视频教程或常见问题解答，将更有帮助。
（2）功能满足预期：整体上，CAP 的功能满足了我的需求，尤其是接入过程相对便捷。但在查询性能方面，面对大量数据时，查询响应速度有时稍显缓慢；看板创建虽然支持多种视图，但对非技术用户来说，学习成本较高。
（3）改进建议：针对我的业务场景，建议增加更细致的权限管理功能，以便能对不同用户组设置不同的访问级别，同时加强数据可视化能力，让数据展示更直观。
（4）产品联动：我认为 CAP 可以与数据仓库（如 Snowflake）和机器学习平台（如 TensorFlow）联动，这将优化数据流转和模型训练的效率，提升整体业务分析能力。
3. CAP 同类产品对比测评
（1）使用经验：在使用 CAP 之前，我曾尝试 AWS Lambda 和 OpenFaaS。AWS 的功能丰富，但学习曲线陡峭；OpenFaaS 则更易上手，但在企业级支持上有所欠缺。
（2）优劣对比：CAP 在用户界面友好性和文档支持方面明显优于大多数同类产品，特别是在快速部署和调试方面；然而，在与第三方服务的集成方面，仍需进一步扩展。
（3）生命周期管理的不足：我认为在 AI 应用的全生命周期管理中，CAP 还缺少模型监控和版本管理的工具，增加这些功能将大幅提升开发者的使用体验，并确保项目的持续优化。
总体而言，CAP 在快速部署、用户界面友好性和文档支持方面表现出色，尤其适合希望快速上线的开发团队。然而，在功能的深度和与第三方服务的集成方面仍有提升空间。针对不同用户需求的权限管理和数据可视化能力也值得进一步加强。此外，增加对 AI 应用全生命周期管理的支持，将使 CAP 更具竞争力。通过不断优化和扩展功能，CAP 有望成为企业级应用开发中的强大工具。
