《AI协同供应链调度困局：从需求拆解到落地增效的全流程实践》
本文记录某制造业供应链调度系统升级的AI协同开发实践：面对旧系统“信息流滞后、决策流固化、响应流迟缓”困境及10周重构需求，团队构建“Cursor+Tabnine+Diagrams AI等”工具矩阵，以AI承接规则性工作、人聚焦核心决策。需求拆解3天完成（效率提130%），架构设计2天规避数据迁移风险，编码5天压缩重复工作，联调2小时定位性能瓶颈。项目提前3周落地，调度响应延迟2.8秒（优于目标30%），供应链成本降8%，订单延误率从15%降至3%。核心认知为AI是“认知延伸器”，需“AI生成+人工校验”闭环，工具矩阵最大化协同价值，同时需避免AI主导需求与核心编码。
《企业级知识图谱从0到1的开发实录》
本文记录装备制造企业借助AI工具协同构建知识图谱的全流程。项目初期因数据孤岛、跨领域融合难等困境，引入LayoutLM-3、Neo4j Copilot、雪浪工匠大模型三款工具，分别攻克非结构化数据提取、知识建模、决策能力深化难题。通过“数据提取-模型构建-价值转化”三阶段推进，结合“四维协作法则”明确人机分工与迭代闭环，最终实现数据检索耗时缩至3分钟、故障诊断准确率提至89%、年省成本近200万的成效。