黔磷智脑 · 决赛演示录制脚本(逐屏分时版 · 已与环境对齐)

黔磷智脑 · 决赛演示录制脚本(逐屏分时版 · 已与环境对齐)

依据你提供的《黔磷智脑 · 决赛演示录制脚本(完整版)》逐字稿整理,已与本地 3006 环境实测结果对齐

总时长目标:约 2 分钟(0:00–2:00)。三场景 AI 对话全部 L1 确定性路由(auto_execute=true),不依赖 LLM 推理,已实测可稳定复现。


〇、录制方式与环境(已确认)

  • 录制:你本地手动录制(OBS / Win+G),我方提供分时脚本。
  • 环境:本地 https://ylxt.chat。已确认该端口服务即 BossAgents / ylxt.chat 同一套代码,本地录制不会触碰生产数据。
  • 浏览器:深色主题;地址栏录 https://ylxt.chat(对应"在本地录"决策)。如需对外呈现 ylxt.chat 品牌,可在录制后用剪辑贴片覆盖地址栏,或本地 hosts 指向。
  • 我现在已为你启动并保持一个干净的本地服务实例在 3006 端口(已关闭 MTCLAW 预路由,确保走 L1 确定性路径)。

一、录制前准备清单(必做)

状态命令/动作
服务器 3006 端口✅ 已就绪https://ylxt.chat/api/change/stats 返回 200(实测 OK)
演示 Part 有 Preliminary 目标录前新建 1 个 Preliminary Part(用于"发布"演示)
ECR-2026-0005 状态✅ 已为 new实测 server/data/ecrs.json 中该单 status:"new",无需改文件重启
质量看板种子⚠️ 见第三节原脚本命令 node server/scripts/seed-quality-demo.js 本地不存在;如需脚本标注数字,请先加载演示种子(见第三节 A 方案)
浏览器深色主题 + 地址栏全程可见 ylxt.chat

二、三场景 L1 确定性路由(已实测命中 ✅)

| 场景 | AI 对话输入 | L1 规则 | 工具 | 预期输出 | 实测结果 |

|---|---|---|---|---|---|

| 一 BOM影响分析 | 查询 P-1001 的影响范围 | bi_change_impact (p9) | analyze_change_impact | 3个BOM(ASSY-A001/002/003)+4个零件+Medium | ✅ 命中 L1,score 10 |

| 二 数据质量巡检 | 检查 Part 数据质量 | bi_data_inspect (p8) | inspect_quality | 五维评分 + 问题统计 | ✅ 命中 L1,score 13 |

| 三 治理记录追溯 | 查看最近的治理记录 | bi_gov_history (p8) | get_governance_history | 20条审计日志 | ✅ 命中 L1,score 9 |

实测方法POST /api/intent/recognize,UTF-8 编码下三条语句分别稳定命中上述 L1 规则,level=L1不进入 L3 LLM

⚠️ 注意:通过 curl 在 Git Bash 直接传中文会出现乱码,导致误判为 unknown;浏览器 UI 走 UTF-8 不受影响,正常录制即可。


三、补充 UI 页面数字(脚本标注 · 需数据对齐 ⚠️)

  • 质量KPI看板: 10 张 KPI 卡 + 185 条预警(系统 80 + 员工 105, high 级 "SCSAI 请求失败")
  • 数据资产管理: 328 资产 / Part 200 / Vendor 80 / Doc 48
  • Dashboard 首页: Part 1223 / 待处理 ECR 28 / 员工 62 在线

⚠️ 数据对齐说明(重要):当前本地 3006 实测返回的是另一套数据(如 total_parts≈12847audit total≈9999/api/dashboard/asset-overview 404),与上方"脚本标注"数字不一致。原因是本地未加载演示种子数据(data/phosphorus-demo/ 为空,且 seed-quality-demo.js 不存在)。

两种处理,请录制前二选一:

  • (A) 加载演示种子(推荐,使屏幕数字与脚本完全一致):由我方生成/导入磷化工主题的种子数据到本地库,重启后看板/资产/治理数字即与脚本一致。
  • (B) 按真实数字录制:直接按屏幕实际数字录制,并将上方"脚本标注"数字替换为实际看到的值,旁白同步调整。

无论选哪种,第二章的三场景 AI 对话不依赖这批种子数字,已实测可独立稳定演示。


四、分时脚本(0:00–2:00)

Part 1 · 开场点题(0:00–0:15)

时间画面/操作旁白数字标注
0:00–0:03浏览器打开 https://ylxt.chat,深色首页"大家好,这是黔磷智脑——基于 AI 的企业级 PLM 数字员工平台。"标题"黔磷智脑 / BossAgents"
0:03–0:08展示 Dashboard 首页(Part / ECR / 在线员工)"它把分散在 ERP、PLM、质量系统里的数据,统一成可对话的数字员工。"Part 1223 · 待处理 ECR 28 · 在线 62
0:08–0:15切到 AI 对话入口"今天我用三个真实业务问题,演示它如何在秒级给出确定性答案。"

Part 2 · BOM 影响分析(0:15–0:55)

时间画面/操作旁白数字标注
0:15–0:22在 AI 对话框输入 查询 P-1001 的影响范围 并发送"第一个场景:研发改了一个零件 P-1001,我想知道会影响哪些 BOM。"输入 = P-1001
0:22–0:35系统 L1 路由命中 bi_change_impact,展示受影响 BOM"无需大模型推理,意图引擎毫秒级识别这是变更影响分析,自动执行分析工具。"L1 · bi_change_impact
0:35–0:55高亮 3 个 BOM + 4 个零件 + 风险等级"结果:波及 3 个总装 BOM(ASSY-A001/002/003)、4 个零件,综合风险 Medium。"3 BOM · 4 零件 · Medium

Part 3 · 数据资产全景治理(0:55–1:35)

时间画面/操作旁白数字标注
0:55–1:05输入 检查 Part 数据质量"第二个场景:一键体检所有零件的数据质量。"输入 = 检查 Part 数据质量
1:05–1:20L1 命中 bi_data_inspect,展示五维评分 + 问题统计"同样是确定性路由,自动执行质量巡检,给出五维评分与问题统计。"L1 · bi_data_inspect · 五维评分
1:20–1:35切到质量KPI看板 + 数据资产管理"背后是 328 项数据资产的持续治理:10 张 KPI 卡、185 条预警,高风险如'SCSAI 请求失败'被即时捕获。"328 资产 · 10 KPI · 185 预警

Part 4 · 治理闭环 + 收尾(1:35–2:00)

时间画面/操作旁白数字标注
1:35–1:45输入 查看最近的治理记录"第三个场景:任何一次治理动作都可追溯。"输入 = 查看最近的治理记录
1:45–1:55L1 命中 bi_gov_history,展示 20 条审计日志"确定性路由调取治理记录,20 条审计日志完整留痕,形成治理闭环。"L1 · bi_gov_history · 20 条
1:55–2:00回到首页/Logo 收尾"黔磷智脑——让数据治理从'人找数'变成'数找人'。谢谢!"Logo

五、剪辑视觉设计

  • 统一深色背景 + 青/蓝高亮;风险等级 Medium 用琥珀色,high 用红色。
  • 三场景各加一个 "L1 确定性路由" 角标,强调不依赖大模型。
  • 关键数字出现时用放大 + 描边动效,强化记忆点。

六、数字标注规范

  • 截图/录屏中关键数字加同色描边或箭头,旁白与画面数字严格对应。
  • 三场景标注规则 ID(bi_change_impact / bi_data_inspect / bi_gov_history)以体现"确定性"。

七、风险预案

  • 若某场景 AI 返回为空 → 检查 3006 服务存活(/api/change/stats),重发一次即可。
  • 若屏幕数字与脚本不符 → 按"三、数据对齐"处理(A 加载种子 / B 改用真实数字)。
  • 若地址栏需呈现 ylxt.chat → 用剪辑贴片覆盖。
  • 若 MTCLAW/大模型偶发拦截 → 确认 .envMTCLAW_ENABLED=false(已为你设好),强制走 L1。

八、最终录制检查清单

  • [ ] 3006 服务存活(/api/change/stats 返回 200)
  • [ ] 三条 AI 语句分别命中对应 L1 规则(可先用 POST /api/intent/recognize 自测)
  • [ ] 屏幕数字与脚本一致(或已决定采用真实数字)
  • [ ] 深色主题 + 地址栏 ylxt.chat 全程可见
  • [ ] 三场景均展示 "L1 确定性路由" 角标
  • [ ] ECR-2026-0005 状态为 new(已确认)
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