# 我的学习笔记 - 环境搭建# 1. 安装Docker环境docker --version
# 2. 一键部署Difydocker run -d -p 5000:5000 dify/dify:latest
# 3. 访问管理界面# http://localhost:5000

# 工作流结构设计节点流程:  用户输入 --> 地理位置解析 --> 天气API调用 --> 结果格式化 --> 输出展示

# 我总结的模型选择策略模型选择逻辑:  如果需要创造性内容 → GPT-4 (temperature=0.7-0.9)  如果需要准确答案 → DeepSeek (temperature=0.3-0.5)  如果需要长文本处理 → Kimi (context=128K)  如果考虑成本 → 本地部署模型

# 我的提示词模板库角色设定 + 任务描述 + 输出要求 + 示例参考
例：你是一名资深{角色}，请完成{具体任务}。要求：1. 输出格式：{格式要求}2. 风格要求：{语气风格}3. 内容要求：{具体内容要点}
示例输出：{给出具体示例}

工作流设计:  输入节点:    -多渠道线索接入（官网表单、社交媒体、展会收集）
处理节点:    -线索信息提取和标准化    -AI智能评分（基于公司规模、需求匹配度、预算等）    -自动分级（A级立即跟进、B级培育、C级存档）
输出节点:    -高优先级线索实时推送销售    -自动生成客户画像报告    -CRM系统自动创建记录

class LeadScoringWorkflow:    def __init__(self):        self.scoring_rules = self.load_scoring_rules()        self.ai_grader = AIGrader()        def process_lead(self, lead_data):        """处理销售线索"""        # 信息标准化        standardized_data = self.standardize_lead_info(lead_data)                # AI智能评分        ai_score = self.ai_grader.score_lead(standardized_data)                # 规则引擎评分        rule_score = self.rule_engine.score(standardized_data)                # 综合评分        final_score = ai_score * 0.7 + rule_score * 0.3                # 分级决策        if final_score >= 80:            priority = "A级-立即跟进"            action = "实时推送销售总监"        elif final_score >= 60:            priority = "B级-3天内跟进"            action = "分配销售经理"        else:            priority = "C级-培育阶段"            action = "进入营销自动化流程"                return {            'final_score': final_score,            'priority': priority,            'recommended_action': action,            'scoring_breakdown': {                'ai_score': ai_score,                'rule_score': rule_score            }        }

智能客服工作流:  统一接入层:    -微信公众号    -官网在线客服    -APP内消息    -电话语音转文本
智能处理层:    -意图识别和分类    -多系统数据查询（订单系统、物流系统、账户系统）    -知识库检索增强    -情感分析和优先级判断
自动化执行层:    -简单问题：AI直接回答    -复杂问题：生成工单并分配    -紧急问题：升级通知主管

class CustomerServiceWorkflow:    def handle_customer_query(self, user_message, user_context):        """处理客户查询"""        # 1. 意图识别        intent = self.intent_classifier.classify(user_message)                # 2. 根据意图调用不同处理流程        if intent == "订单查询":            return self.handle_order_query(user_message, user_context)        elif intent == "物流跟踪":            return self.handle_logistics_query(user_message, user_context)        elif intent == "产品咨询":            return self.handle_product_query(user_message, user_context)        elif intent == "投诉建议":            return self.handle_complaint(user_message, user_context)                # 3. 默认处理        return self.general_response(user_message)        def handle_order_query(self, message, context):        """处理订单查询"""        # 提取订单号        order_number = self.extract_order_number(message)                # 并行查询多个系统        order_info = self.query_order_system(order_number)        payment_status = self.query_payment_system(order_number)        logistics_info = self.query_logistics_system(order_number)                # 生成综合回答        response = self.generate_comprehensive_response(            order_info, payment_status, logistics_info        )                return response

- 负责公司后端系统开发- 使用Spring Boot编写业务逻辑- 维护MySQL数据库

- 主导企业级AI应用架构设计，使用Dify工作流平台重构核心业务流程- 构建智能客服系统中台，集成5个业务系统，客服效率提升300%- 开发销售线索AI评分系统，转化率提升35%，年创收超500万- 建立自动化报表生成平台，数据处理时间从4小时缩短至10分钟

1. **技术价值**   - 掌握AI应用开发核心技术栈   - 具备业务需求到技术方案的转化能力   - 能够降低企业对高级AI工程师的依赖
2. **业务价值**     - 直接贡献：我构建的系统创造了XXX收入/节约了XXX成本   - 效率提升：团队工作效率提升XX%   - 竞争优势：帮助企业建立技术护城河
3. **未来价值**   - 能够带领团队实施更多AI项目   - 具备持续学习和创新的能力   - 理解业务和技术的结合点

我不仅会编码，更重要的是：1. 能用AI技术解决实际业务问题2. 具备从0到1构建AI应用的能力  3. 大幅降低企业AI实施成本和时间

value_proposition = {    '成本节约': {        '传统开发': '3人月，成本15万',        'Dify方案': '2周，成本2万',        '节约比例': '87%'    },    '效率提升': {        '需求响应': '从2周到2天',        '迭代速度': '从1周到1天',         '维护成本': '降低70%'    },    '业务价值': {        '自动化程度': '提升60%',        '错误率': '降低45%',        '客户满意度': '提升35%'    }}

# 错误做法：过度复杂的工作流over_complicated_workflow = {    '问题': '节点过多，难以维护',    '症状': '一个工作流超过20个节点',    '解决方案': '拆分为多个子工作流'}
# 正确做法：模块化设计modular_design = {    '原则': '一个工作流解决一个问题',    '方法': '使用子工作流和API集成',    '好处': '易于维护和复用'}