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最近有个新想法,灵感源自于 AI 嘴替。其核心逻辑是将用户的原话转变成另一种风格,适用范围非常广泛,比如客服回复、与妹子聊天等。而我的方案主要针对 B 端企业客户的业务人员。业务人员在回复客户消息时,往往需要调用公司内部的一些数据,个人操作起来非常麻烦。而我们的方案正好可以解决这个问题。我们设计的交互方式也非常方便,只需业务员将自己打好的回复内容剪切到程序中,程序就会自动生成优化后的回复,并直接放入输入框中。下面是 AI 辅助生成需求文档,欢迎老哥们交流学习。vx:emFuZTEyNTgw

需求文档

1. 背景

当前,企业微信用户在回复消息时,常常面临文笔不佳的问题,这可能会影响沟通的效率和质量。为了解决这一问题,提出开发一个程序,该程序能够读取当前对话窗口的对话记录,并结合知识库的知识帮助用户润色即将回复的消息。

2. 需求点

  • 对话记录读取: 程序需要能够访问并读取当前企业微信对话窗口中的对话记录。
  • 知识库集成: 程序需要集成知识库,以便在润色消息时能够参考相关知识和信息。
  • 消息润色功能: 基于对话记录和知识库,程序需要提供消息润色的功能,帮助用户改善回复的文笔。
  • 用户界面: 设计一个简洁易用的用户界面,让用户能够轻松选择和使用润色功能。

3. 预期目标

  • 提高企业微信用户回复消息的文笔质量。
  • 通过结合对话记录和知识库,提供更加准确、专业的回复建议。
  • 提升沟通效率和质量,增强用户满意度。

4. 实施步骤

( 1 )需求分析与设计:

  • 分析用户需求,明确功能模块。
  • 设计程序架构和用户界面。

( 2 )开发阶段:

  • 实现对话记录读取模块。
  • 集成知识库,并开发润色算法。
  • 开发用户界面。

( 3 )测试阶段:

  • 进行单元测试,确保每个模块正常工作。
  • 进行集成测试,确保程序整体运行稳定。
  • 用户测试,收集用户反馈并进行优化。

( 4 )部署与上线:

  • 完成最终测试,准备部署。
  • 上线程序,并提供用户手册和技术支持。

( 5 )后期维护:

  • 定期更新知识库,确保信息的准确性。
  • 根据用户反馈,不断优化程序功能。

5. 预期成果

开发完成后,用户将获得一个能够自动读取对话记录并提供润色建议的程序,大大提升回复消息的文笔质量,使企业微信的沟通更加高效和专业。

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