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- UIUX 文档:填充 19 个缺口(多主体画像/健康度/AI+看板/增长域/洞察域/创始人端/OODA/助推/商密) - UIUX 文档:插入 6 个新章节(十四~十九),旧章节重编号为二十~三十一,更新目录和交叉引用 - 作业指导书 x5:导航改为 6 域分组,新增 Context Bar/工作模式/Insight Rail/决策线程/多工作区等 UI 概念 - 新建 docs/2-task-uiux.md:50 个代码落地开发任务,按 P0-P6 分优先级 + 8 Sprint 规划 - 后端/前端:大量新增模型、路由、组件(来自之前 Phase 开发)
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Python
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"""AI 客户增长 Agent。"""
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from app.services.llm_client import LLMClient
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async def generate_customer_plan(
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company_context: str,
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lp_resources: str,
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) -> dict:
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"""AI 分析 LP 资源 + Portfolio 客户网络,生成客户获取方案。"""
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llm = LLMClient()
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prompt = f"""请基于以下信息生成客户获取方案:
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企业上下文:{company_context[:3000]}
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LP 资源:{lp_resources[:3000]}
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以 JSON 格式返回:
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{{"target_customer": "目标客户画像", "entry_angle": "切入角度", "decision_chain": [{{"role": "角色", "name": "姓名", "influence": "高/中/低"}}], "pricing_strategy": "定价策略", "competitive_analysis": {{""strengths": ["优势"], "weaknesses": ["劣势"]}}, "lp_resources": ["可利用资源"]}}"""
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result = await llm.chat(prompt, temperature=0.5)
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return result if isinstance(result, dict) else {}
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