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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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1.8 KiB
Python
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"""AI 创始人副驾驶（完整版）。
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融资规划/组织诊断/投资人沟通/战略规划/月报自动生成。
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"""
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from app.services.llm_client import LLMClient
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async def financing_planner(company_data: str) -> dict:
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"""AI 融资规划。"""
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llm = LLMClient()
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prompt = f"""请为以下企业生成融资规划建议：
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{company_data[:4000]}
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以 JSON 格式返回：
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{{"round": "轮次", "target_amount": "目标金额", "valuation_range": "估值范围", "timeline": "时间节奏", "target_investors": ["目标投资人画像"], "key_metrics": ["需突出的关键指标"]}}"""
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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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async def org_diagnostic(team_data: str) -> dict:
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"""AI 组织诊断。"""
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llm = LLMClient()
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prompt = f"""请分析以下团队数据，进行组织诊断：
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{team_data[:4000]}
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以 JSON 格式返回：
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{{"structure_assessment": "结构评估", "key_role_risks": [{{"role": "关键岗位", "risk": "风险描述", "severity": "high/medium/low"}}], "talent_gaps": ["人才缺口"], "recommendations": ["建议"]}}"""
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result = await llm.chat(prompt, temperature=0.4)
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return result if isinstance(result, dict) else {}
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async def investor_comm_prep(board_context: str) -> dict:
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"""AI 投资人沟通准备。"""
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llm = LLMClient()
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prompt = f"""请为以下董事会/投资人沟通生成准备材料：
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{board_context[:4000]}
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以 JSON 格式返回：
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{{"board_material_outline": "董事会材料大纲", "anticipated_questions": [{{"question": "预期问题", "suggested_answer": "建议回答"}}], "key_updates": ["关键进展"], "asks": ["需要投资人支持的请求"]}}"""
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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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