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# PRD + 技术设计 (1-prd)

> 状态：待确认
> 范围：Phase 0 + Phase 1 MVP（详细）+ Phase 2-4（架构规划）

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## 一、产品概要

### 1.1 定位

AI+ Portfolio Operating System —— 投资人和创始人的共同操作系统。Phase 1 聚焦"投后信息与风险管理"，Phase 2-4 逐步扩展至数据校验、协同增长、Alpha 归因和知识进化。

### 1.2 核心用户旅程

**投资人端**：
1. 登录 → 驾驶舱（Portfolio 全局视图）
2. 查看本周新增风险 → 进入风险工作台处理
3. 查看企业详情 → 审阅月报 AI 摘要 → 追加评论
4. 查看健康度趋势 → 识别下降企业
5. 导出投后报告
6. （Phase 2）查看投资协议条款预警 → 董事会前准备
7. （Phase 3）查看协同机会 → 推动企业间协同
8. （Phase 4）查看 Alpha 归因 → 退出时机信号 → 组合再平衡

**创始人端**：
1. 登录 → 企业经营概览
2. 提交月报（AI 辅助填充）
3. AI 副驾驶问答（"投资人最关心什么"）
4. 查看自身健康度评分和建议
5. （Phase 3）融资规划 → 组织诊断 → 投资人沟通准备
6. （Phase 3）Peer Learning Circle 参与
7. （Phase 3）OKR 对齐与追踪

### 1.3 方法论驱动设计

系统不是功能堆砌，而是将成熟方法论融入底层架构：

| 方法论 | 架构映射 | Phase |
|---|---|---|
| OODA 循环 | 弱信号采集(Observe) → AI 上下文判断(Orient) → AI 决策建议(Decide) → Agent 执行(Act) | Phase 1 基础 / Phase 2 增强 |
| 客户成功模型 | Success Plan + Health Tier + Playbook + QBR + Expansion Play + Churn Risk | Phase 1 基础 / Phase 3 完整 |
| 约束理论(TOC) | 多维度评分 → 敏感度分析 → 约束点识别 → 资源聚焦建议 | Phase 3 |
| Build-Measure-Learn | 假设记录 → 实验追踪 → 数据验证 → 认知积累 | Phase 3 |
| Pre-mortem + Red Team | 决策前哨触发 → 失败路径推演 → 对抗分析报告 | Phase 4 |
| AAR 复盘 | 重大事件触发 → 五问复盘 → 知识图谱写入 → 改进追踪 | Phase 4 |
| 行为助推(Nudge) | 时机判断 → 策略选择(锚定/损失厌恶/社会证明/默认/时机) → 效果追踪 | Phase 3 |
| Crossing the Chasm | 采用生命周期阶段判定 → 鸿沟风险标记 → 跨越策略建议 | Phase 3 |
| OKR 对齐 | 共同制定 → AI 追踪 KR → 偏差预警 → 季度复盘 → 对齐度评分 | Phase 3 |
| Peer Learning Circles | AI 匹配 → 结构化讨论 → 知识沉淀 → AAR 联动 | Phase 3 |

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## 二、技术架构

### 2.1 九层架构总览

系统采用九层架构，Phase 1 实现第 1-4 层基础版，Phase 2-4 逐步完善第 5-9 层：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 9: 安全审计层                                       │
│  AI 权限继承 / 数据不出域 / 边缘算力 / 加密 / 审计           │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 8: 用户交互层                                       │
│  投资人端 / 创始人端 / Admin 端 / 移动端                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 7: 主动增长引擎               (Phase 3-4)          │
│  产品诊断 / 人才引力场 / 客户增长 / 组合创新 / 行为助推       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 6: 弱信号+决策前哨            (Phase 1 基础 / 2-4)  │
│  弱信号采集 / 关联引擎 / 决策前哨 / Pre-mortem / Red Team   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 5: Alpha 归因引擎             (Phase 4)            │
│  干预事件 / 归因模型 / 退出预测 / 组合再平衡 / Monte Carlo  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 4: AI Agent 层               (Phase 1-4 渐进)      │
│  月报解析 / 健康度 / 风险 / 数据校验 / 董事会 / 协议 /       │
│  协同匹配 / 人才 / 融资 / 行业研究 / AI+商业化 / AI+合规    │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: 指标与健康度层            (Phase 1-3 渐进)      │
│  9 通用维度 + 5 AI+专项维度 + 约束点 + 认知追踪 + 鸿沟诊断  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: 多主体画像层              (Phase 1-3 渐进)      │
│  投资机构 / 基金 / 企业 / 团队 / 投资经理 / 资源方 / 人才    │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 1: 数据接入层                 (Phase 1-4 渐进)      │
│  月报 / 财务 / 业务 / 融资 / 治理 / 组织 / AI+专项 / 外部   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 2.2 整体架构图（Phase 1 MVP）

```
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                   前端 (Next.js)              │
│  (investor)  (founder)  (admin)              │
│       ↓            ↓          ↓               │
│         统一 API Client + Auth                │
└──────────────────┬──────────────────────────┘
                   │ REST API (JSON) + SSE
┌──────────────────┴──────────────────────────┐
│                后端 (FastAPI)                 │
│  Routers → Services → Models                 │
│  AI Layer: Parser / Health / Risk / Report   │
│  Signal Layer: WeakSignal / DecisionSentinel │
└──────┬──────────┬──────────┬────────────────┘
       │          │          │
  PostgreSQL    Redis    Ollama (本地AI)
  + PgVector
```

### 2.3 前端架构

**路由结构**：
```
frontend/src/app/
├── (investor)/          # 投资人端（B 端专业风格）
│   ├── layout.tsx       # 左 Sidebar + 灰色背景
│   ├── page.tsx         # 驾驶舱
│   ├── companies/       # 企业列表 + 详情
│   ├── reports/         # 月报管理
│   ├── risks/           # 风险工作台
│   └── settings/
├── (founder)/           # 创始人端（C 端温暖风格）
│   ├── layout.tsx       # 顶部 Header + indigo 主色
│   ├── page.tsx         # 经营概览
│   ├── reports/submit/  # 月报提交
│   └── copilot/         # AI 副驾驶
├── (admin)/             # Admin 端
│   ├── layout.tsx       # slate-950 Header + amber 主色
│   └── page.tsx         # 管理后台
├── login/
└── layout.tsx           # 根布局（字体 + Provider）
```

**设计 Token**：
- 字体：Geist Sans + Geist Mono
- 色彩：oklch 体系，CSS 变量定义
- 圆角：`--radius: 0.625rem`
- 投资人端：`--primary: oklch(0.21 0.006 285.885)` (gray-900)
- 创始人端：`--primary: oklch(0.546 0.245 262.881)` (indigo-600)
- Admin 端：`--primary: oklch(0.769 0.188 70.08)` (amber-400)

**共享组件**：
- `LoadingSpinner` / `EmptyState` / `HealthScoreBadge`
- `HealthGauge`（仪表盘）/ `HealthRadar`（雷达图）/ `HealthTrend`（sparkline）
- `RiskCard` / `RiskTimeline`
- `AIChatDrawer`（底部抽屉式 AI 对话）
- `FilterBar`（筛选栏）
- `DataTable`（数据表格）

### 2.4 后端架构

**目录结构**：
```
backend/
├── app/
│   ├── main.py              # FastAPI app + 中间件 + 路由注册
│   ├── core/
│   │   ├── config.py        # 环境变量配置 (pydantic-settings)
│   │   ├── database.py      # SQLAlchemy engine + session
│   │   ├── security.py      # JWT + 密码哈希
│   │   └── permissions.py   # 权限中间件
│   ├── models/              # SQLAlchemy ORM 模型
│   │   ├── user.py
│   │   ├── company.py
│   │   ├── report.py
│   │   ├── health_score.py
│   │   └── risk.py
│   ├── schemas/             # Pydantic 请求/响应 schema
│   ├── routers/             # API 路由
│   │   ├── auth.py
│   │   ├── companies.py
│   │   ├── reports.py
│   │   ├── health.py
│   │   ├── risks.py
│   │   └── dashboard.py
│   └── services/            # 业务逻辑 + AI 服务
│       ├── ai_parser.py     # 月报 AI 解析
│       ├── health_calculator.py
│       ├── risk_engine.py
│       └── report_generator.py
├── alembic/                 # 数据库迁移
├── tests/                   # 测试
├── pyproject.toml
└── Dockerfile
```

**API 设计**：
- 版本：`/api/v1/`
- 响应壳：`{code, message, data, trace_id, timestamp}`
- 认证：Bearer JWT
- 分页：`?page=1&page_size=20&sort=-created_at`

### 2.5 数据库设计

#### Phase 1 核心表

```sql
-- 租户
tenants (id, name, type, config_json, created_at, ...)

-- 用户
users (id, tenant_id, email, password_hash, role, name, phone, ...)
-- role: gp | partner | post_invest_lead | investor | founder | admin

-- 企业
companies (id, tenant_id, name, industry, stage, logo_url,
           description, founded_at, total_funding, website, ...)

-- 月报
monthly_reports (id, company_id, period_year, period_month,
                 status, raw_content, ai_summary, ai_concerns,
                 submitted_by, submitted_at, reviewed_by, reviewed_at, ...)

-- 健康度
health_scores (id, company_id, total_score, financial_score,
               operational_score, ai_commercial_score, ai_cost_score,
               trend, evidence_json, recommendations_json,
               calculated_at, ...)

-- 风险
risk_events (id, company_id, type, severity, status,
             title, description, evidence_json,
             suggested_action, assigned_to, due_at,
             identified_at, closed_at, ...)

-- 弱信号（Phase 1 基础版）
weak_signals (id, company_id, signal_type, source, content,
              severity_hint, confidence, collected_at, ...)
-- signal_type: technical | sentiment | organizational | market

-- 审计
audit_logs (id, tenant_id, user_id, action, resource_type,
            resource_id, detail_json, ip, created_at)
```

#### Phase 2 扩展表

```sql
-- 投资机构画像
investment_firm_profiles (id, tenant_id, strategy, resource_capabilities,
                          risk_appetite, post_invest_style, lp_structure_json, ...)

-- 基金画像
fund_profiles (id, tenant_id, firm_id, name, strategy, term,
               investment_focus, exit_requirements, lp_demands_json, ...)

-- 投资经理画像
investment_manager_profiles (id, user_id, capabilities, style,
                             portfolio_count, follow_up_quality_score, ...)

-- 投资协议
investment_agreements (id, company_id, agreement_date, counterparty,
                       key_terms_json, parsed_by_ai, monitored_clauses_json, ...)

-- 董事会
board_meetings (id, company_id, meeting_date, agenda_json,
                pre_meeting_summary, minutes, action_items_json,
                resolution_tracking_json, status, ...)

-- 重大事项
major_events (id, company_id, event_type, description, severity,
              identified_at, status, follow_up_actions_json, ...)

-- 追问清单
inquiry_lists (id, company_id, report_id, questions_json,
               status, response_json, created_at, ...)

-- 决策前哨记录
decision_sentinels (id, company_id, decision_type, signals_json,
                    scenario_analysis_json, status, created_at, ...)

-- 指标（结构化）
indicators (id, company_id, name, value, unit, period_year, period_month,
            source, confidence, created_at, ...)

-- 证据
evidence (id, entity_type, entity_id, evidence_type, content_json, created_at, ...)
```

#### Phase 3 扩展表

```sql
-- 核心团队画像
team_member_profiles (id, company_id, name, role, skills_json,
                      experience_json, status, turnover_risk, ...)

-- 外部资源方画像
resource_provider_profiles (id, tenant_id, name, resource_type,
                            capabilities_json, match_score, ...)

-- 人才画像
talent_profiles (id, name, skills_json, career_history_json,
                 mobility_probability, current_company, ...)

-- 协同机会
synergy_opportunities (id, tenant_id, type, provider_company_id,
                       receiver_company_id, status, details_json,
                       authorization_status, effect_evaluation_json, ...)
-- type: customer | supply_chain | tech | talent | financing | procurement | brand | innovation

-- 任务
tasks (id, tenant_id, company_id, title, description, assignee_id,
       status, priority, due_at, related_entity_type, related_entity_id, ...)

-- OKR
okr_records (id, company_id, quarter, objectives_json, key_results_json,
             alignment_score, status, review_json, ...)

-- 行为助推记录
nudge_records (id, company_id, nudge_type, target_user_id, context_json,
               accepted, effect_json, created_at, ...)
-- nudge_type: anchoring | loss_aversion | social_proof | default | timing

-- Peer Learning Circle
peer_learning_circles (id, topic, matched_founders_json, discussion_json,
                       action_commitments_json, status, created_at, ...)

-- 里程碑树
milestone_trees (id, company_id, milestones_json, branches_json,
                 current_path, status, ...)

-- 客户获取方案
customer_acquisition_plans (id, company_id, target_customer, approach_json,
                            decision_chain_json, pricing_strategy_json,
                            execution_status, effect_json, ...)

-- 产品竞争力诊断
product_diagnostics (id, company_id, heatmap_json, competitor_comparison_json,
                     roadmap_suggestions_json, created_at, ...)

-- 认知追踪（BML）
hypothesis_records (id, company_id, hypothesis, experiment_design,
                    data_collected, conclusion, status, created_at, ...)
```

#### Phase 4 扩展表

```sql
-- 干预事件
intervention_events (id, company_id, intervention_type, description,
                     executor_id, executed_at, expected_outcome_json, ...)
-- intervention_type: talent | customer | strategy | financing | risk

-- 干预结果
intervention_results (id, intervention_event_id, indicator_changes_json,
                      valuation_impact, attribution_score, measured_at, ...)

-- 数字孪生模型
digital_twin_models (id, company_id, model_params_json, simulation_history_json,
                     accuracy_score, last_updated, ...)

-- 知识图谱节点
knowledge_nodes (id, tenant_id, entity_type, entity_id, attributes_json,
                 relations_json, created_at, ...)

-- AAR 复盘记录
aar_records (id, company_id, trigger_event, original_plan, actual_result,
             gap_analysis, lessons_learned, next_actions_json, status, ...)

-- Pre-mortem 记录
pre_mortem_records (id, company_id, decision_sentinel_id, failure_paths_json,
                    mitigation_measures_json, created_at, ...)

-- Red Team 对抗分析
red_team_records (id, company_id, target_plan, challenge_arguments_json,
                  blind_spots_json,修正建议_json, created_at, ...)

-- 退出预测
exit_predictions (id, company_id, optimal_path, timing_window,
                  scenario_analysis_json, preparation_checklist_json, ...)

-- 组合再平衡建议
portfolio_rebalancing (id, tenant_id, marginal_returns_json,
                       reallocation_suggestions_json, irr_impact_json, ...)

-- Monte Carlo 模拟
monte_carlo_simulations (id, tenant_id, simulation_params_json,
                         results_json, key_drivers_json, created_at, ...)
```

### 2.6 AI 服务设计

**月报解析 Agent**：
- 输入：月报文件（Excel/PDF/结构化表单）
- 输出：结构化指标 JSON + 摘要文本 + 关注点列表
- 模型：Ollama 本地模型（qwen2.5 或 llama3.2）
- 约束：Structured Output / JSON Schema
- 兜底：解析失败时返回原始文本 + 标记需人工审阅

**健康度计算引擎**：
- 输入：月报指标 + 历史趋势
- 输出：分项评分 + 总分 + 趋势 + 扣分项 + 建议动作
- 实现：规则引擎（非 LLM），可配置权重
- AI+ 专项：商业化 + 成本维度，同样规则驱动

**风险检测引擎**：
- 输入：最新指标 + 阈值规则 + 弱信号（Phase 1 基础版）
- 输出：RiskEvent 列表
- 实现：规则引擎，指标越界自动生成风险；Phase 1 含弱信号基础采集
- Phase 2 增加弱信号关联引擎

### 2.7 AI Agent 体系（完整规划）

系统 AI Agent 按 Phase 渐进实现，最终形成 12+ Agent 协同网络：

| Agent | 职责 | Phase |
|---|---|---|
| 月报解析 Agent | 解析月报文件，提取结构化指标，生成摘要和关注点 | Phase 1 ✅ |
| 健康度计算 Agent | 多维度评分 + 趋势 + 扣分项 + 建议动作 | Phase 1 ✅ |
| 风险检测 Agent | 指标越界 + 弱信号关联 → 风险事件 | Phase 1 ✅ |
| 报告生成 Agent | 投后摘要 / 季度报告 / LP 报告自动生成 | Phase 1 ✅ |
| 弱信号采集 Agent | 技术信号 / 情绪信号 / 组织信号 / 市场信号采集与标准化 | Phase 1 基础 / Phase 2 增强 |
| 数据校验 Agent | 交叉验证数据一致性，生成可信度评分 | Phase 2 |
| 投资协议 Agent | 解析协议条款，持续监控触发条件 | Phase 2 |
| 董事会 Agent | 会前材料摘要 / 决议追踪 / 投资人提问清单 | Phase 2 |
| 决策前哨 Agent | 识别关键决策点，生成场景分析 | Phase 2 基础 / Phase 4 增强 |
| 协同匹配 Agent | 企业资源需求匹配 + 协同闭环追踪 | Phase 3 |
| 人才引力场 Agent | 人才流动预测 + 主动推荐 + 9-Box 矩阵 | Phase 3 |
| 客户增长 Agent | 客户获取方案生成 + LP 资源匹配 | Phase 3 |
| 产品诊断 Agent | AI 体验产品 + 竞品对比 + 热力图 | Phase 3 |
| 行为助推 Agent | 时机判断 + 策略选择 + 效果追踪 | Phase 3 |
| OKR 对齐 Agent | 共同制定 + KR 追踪 + 偏差预警 + 对齐度评分 | Phase 3 |
| Alpha 归因 Agent | 干预事件 → 指标变化 → 估值影响 → 回报贡献 | Phase 4 |
| 退出预测 Agent | 退出路径计算 + 时机窗口 + 准备建议 | Phase 4 |
| Pre-mortem Agent | 失败路径推演 + 风险清单 + 缓解措施 | Phase 4 |
| Red Team Agent | 魔鬼代言人 + 竞争对手视角 + 悲观投资人视角 | Phase 4 |
| AAR 复盘 Agent | 五问复盘 + 知识图谱写入 + 改进追踪 | Phase 4 |
| 行业研究 Agent | 行业动态追踪 + 竞品融资 + 政策变化 | Phase 4 |
| AI+ 商业化 Agent | PoC 转化分析 + 商业化鸿沟诊断 + 转化优化建议 | Phase 3 |
| AI+ 合规 Agent | 训练数据合规 + 用户数据授权 + 内容审核覆盖 | Phase 3 |

**Agent 设计原则**：
- 接口抽象，业务面对自家"智能服务接口"，不直接依赖某个大模型
- 多源容灾 + 兜底降级（规则/缓存/默认），不拖垮主流程
- 强制 Structured Output / JSON Schema，禁编造
- 决策证据化：输出 `score / confidence / evidence / concerns / fallback_used`
- Prompt 进 Git，可 diff、可回滚
- 用户输入与系统 prompt 分离 role，加分隔符 `<<<USER_INPUT>>>`，防注入
- PII 进 LLM 前脱敏，响应再回填
- `confidence < 0.6` 显式提示人工核对

### 2.8 健康度体系完整规划

**9 个通用维度**（v2.0 §6）：

| 维度 | 核心指标 | Phase |
|---|---|---|
| 财务健康度 | 现金 Runway、月度收入与增长率、毛利率、经营性现金流 | Phase 1 ✅ |
| 经营健康度 | 客户数量与增长、客户留存率、客单价 | Phase 1 ✅ |
| 组织与人才健康度 | 核心团队稳定性、关键岗位空缺率、人效、员工流失率 | Phase 2 |
| 产品与技术健康度 | 产品迭代频率、技术债务、专利与知识产权、研发投入占比 | Phase 2 |
| 市场与竞争健康度 | 市场份额、竞品动态、NPS、品牌声量 | Phase 2 |
| 治理与合规健康度 | 董事会运作规范性、信息披露及时性、投资协议履约 | Phase 2 |
| 融资与资本健康度 | 当前估值、融资进展、股权结构、退出可能性 | Phase 2 |
| 协同与赋能健康度 | 投资机构资源对接次数与转化率、协同推进情况 | Phase 3 |
| AI+ 商业化健康度 | PoC 数量、转化率、付费客户数、MRR 增长、LTV/CAC | Phase 1 ✅ |

**5 个 AI+ 专项维度**（v2.0 §7.10-7.12）：

| 维度 | 核心指标 | Phase |
|---|---|---|
| AI+ 商业化 | PoC 数量、转化率、付费客户数、MRR、LTV/CAC | Phase 1 ✅ |
| AI+ 成本与单位经济 | 推理成本占收入比、单位推理成本、扣除推理成本后毛利率 | Phase 1 ✅ |
| AI+ 模型与产品 | 模型调用准确率、延迟、版本迭代频率、DAU/MAU、NPS | Phase 3 |
| AI+ 数据与合规 | 训练数据来源合规性、用户数据授权覆盖率、内容审核覆盖率 | Phase 3 |
| AI+ 团队与技术 | 核心技术人才稳定性、模型团队配比、技术社区影响力 | Phase 3 |

**高级分析能力**（v2.0 §6.12-6.14）：

| 能力 | 描述 | Phase |
|---|---|---|
| 约束点识别（TOC） | 各维度评分 → 敏感度分析 → 约束点 = 敏感度 × 改善空间最大的维度 | Phase 3 |
| 认知追踪（BML） | 支持企业记录"假设→实验→数据→结论"的完整循环 | Phase 3 |
| 采用生命周期鸿沟诊断 | 识别企业卡在"早期采用者→早期大众"鸿沟前，自动标记并建议跨越策略 | Phase 3 |

---

## 三、UI/UX 设计

### 3.1 投资人端

**驾驶舱**：
- 顶部：Portfolio 健康度分布热力图（企业 × 维度）
- 左中：本周新增风险卡片列表（红/黄/绿状态条）
- 右中：AI 周报摘要（可折叠）
- 底部：健康度趋势对比（多企业 sparkline）

**企业详情工作台**：
- 左侧导航：基本信息 / 财务 / 经营 / 组织 / 风险 / AI+ 专项
- 中部：当前选中维度详情（表格 + 图表）
- 右侧：AI 建议 + 待办 + 风险预警（抽屉式）
- 底部：投后管理时间线

**风险工作台**：
- 左侧：筛选栏（严重程度 / 类型 / 企业 / 状态）
- 中部：风险卡片列表（每张卡含证据链折叠面板）
- 右侧：选中风险的处理闭环时间线
- 弱信号预警区：尚未形成强风险但值得关注的早期信号

**Portfolio 总览页**（Phase 2）：
- 表格 + 指标卡，支持按行业/基金/阶段/投资经理/健康度/风险等级筛选
- 健康度趋势对比
- 边际回报率排序（Phase 4）
- 退出准备度评估（Phase 4）

**企业详情工作台**（Phase 2 增强）：
- 左侧导航：基本信息 / 财务 / 经营 / 组织 / 风险 / 董事会 / 协议 / 协同 / AI+ 专项 / 数字孪生
- 中部展示财务、经营、组织、风险和董事会信息
- 右侧展示 AI 建议、待办事项、协同机会和弱信号预警
- 底部展示投后管理 Alpha 归因时间线（Phase 4）

**董事会管理页**（Phase 2）：
- 会前：AI 自动生成董事会材料摘要、追踪上次决议执行情况、生成投资人提问清单
- 会中：记录会议纪要和待办事项
- 会后：自动生成会议纪要、分派待办事项、追踪完成情况
- 决策前哨：提前预警即将面临的董事会关键决策议题

**投资协议管理页**（Phase 2）：
- 协议列表 + 关键条款提取
- 条款触发预警面板
- 信息披露义务提醒
- 重大事项审批权提醒

**团队与人才池页**（Phase 3）：
- 核心人才、可流动人才、顾问人才、高管候选人列表
- 9-Box 人才矩阵：绩效 × 潜力二维评估
- 人才引力场：行业关键人才流动预测
- 核心团队稳定性弱信号监控

**协同机会中心页**（Phase 3）：
- 协同推荐列表（未授权前只展示模糊信息）
- 组合创新机会
- 客户增长引擎方案
- 协同事项跟踪和效果评估

**AI+ 专项指标看板页**（Phase 3）：
- 商业化看板：PoC 数量、转化率、付费客户、MRR、LTV/CAC
- 模型与产品看板：模型准确率、延迟、版本迭代、DAU/MAU、NPS
- 成本与单位经济看板：推理成本占比、单位推理成本、人工介入成本占比
- 数据与合规看板：训练数据合规性、用户数据授权覆盖率、内容审核覆盖率
- 团队与技术看板：核心技术人才稳定性、技术社区影响力、技术债务

**Alpha 归因时间线**（Phase 4）：
- 干预事件 → 指标变化 → 估值影响 → 回报贡献
- 投后管理 Alpha 概览：投后动作对投资回报的贡献

**退出时机信号页**（Phase 4）：
- 退出窗口信号面板
- "现在退出 vs 继续持有"期望收益对比
- 退出准备建议清单

### 3.2 创始人端

**经营概览**：
- 顶部：大数字卡片（Runway / MRR / 客户数 / 健康度）
- 中部：关键指标趋势图
- 底部：AI 副驾驶入口（浮动按钮）

**月报提交**：
- 分步表单：基本信息 → 财务数据 → 经营数据 → AI+ 专项
- AI 辅助：上传文件后自动填充建议值
- 提交前预览 AI 摘要

**AI 副驾驶**：
- 底部抽屉式对话窗口
- 上下文感知：自动注入当前企业数据
- 快捷问题按钮："投资人关心什么" / "融资建议" / "组织诊断"
- （Phase 3）融资规划工具：融资节奏、估值区间、投资人画像建议
- （Phase 3）组织诊断工具：团队结构分析、关键岗位风险、人才缺口
- （Phase 3）投资人沟通准备：帮助创始人理解投资人关注点，准备董事会材料
- （Phase 3）月报自动生成：从企业系统自动采集数据，生成结构化月报
- （Phase 3）OKR 对齐视图：与投资人共同制定 OKR，追踪 KR 进展
- （Phase 3）Peer Learning Circle 入口

### 3.3 响应式

- 投资人端：< md 时 Sidebar 折叠为抽屉，驾驶舱卡片单列
- 创始人端：移动端优先，卡片流 + 底部 Tab 导航
- Admin 端：< md 时表格横向滚动

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## 四、部署架构

### 4.1 开发环境（Docker Compose）

```yaml
services:
  postgres:    # PostgreSQL 16 + PgVector
  redis:       # Redis 7
  ollama:      # 本地 AI 推理
  backend:     # FastAPI + hot reload
  frontend:    # Next.js + hot reload
```

### 4.2 端口表

| 服务 | 端口 | 说明 |
|---|---|---|
| frontend | 3000 | Next.js dev server |
| backend | 8000 | FastAPI dev server |
| postgres | 5432 | PostgreSQL |
| redis | 6379 | Redis |
| ollama | 11434 | 本地 AI 推理 |

### 4.3 边缘算力机私有化部署（长期目标）

```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                  客户安全域                            │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────┐        │
│  │ 本地 AI    │  │ 本地知识库  │  │ 本地数据存储 │        │
│  │ 推理引擎   │  │            │  │ + 向量索引  │        │
│  └───────────┘  └───────────┘  └───────────┘        │
│         │              │              │              │
│  ┌───────────────────────────────────────────┐      │
│  │            安全网关                          │      │
│  │  控制外部数据拉取 + 模型更新白名单通道        │      │
│  └───────────────────────────────────────────┘      │
│         │                                            │
│  ┌───────────────────────────────────────────┐      │
│  │            审计日志                          │      │
│  │  全链路操作记录                               │      │
│  └───────────────────────────────────────────┘      │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```

**数据流**：
- 投资机构和被投企业的敏感数据在本地完成采集、存储、计算和推理
- 外部工商、司法、舆情、行业数据通过受控网关拉取，进入本地后再参与分析
- 系统升级、模型升级和规则升级支持离线包或白名单通道

**数据不出域机制**：
- 敏感数据本地处理，不传输到外部公有云
- AI 推理使用本地模型，不调用外部大模型 API 处理敏感数据
- 外部数据拉取经过显式授权和日志留痕
- 如确需使用外部大模型，必须采用显式授权、脱敏、最小必要字段传输、日志留痕和可关闭配置

### 4.4 部署模式对比

| 模式 | 适用场景 | 数据安全 |
|---|---|---|
| Docker Compose | MVP / 开发 | 基础隔离 |
| 边缘算力机私有化 | 大型产业资本/政府基金/控股集团 | 数据不出域 + 本地 AI |
| 专有云部署 | 已有云基础设施的大型客户 | VPC + 专线/VPN |
| 混合部署 | 部分敏感数据本地 + 部分上云 | 分级管控 |

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## 五、安全与权限设计

### 5.1 权限控制层级

- 投资机构级：不同机构数据严格隔离
- 基金级：同一机构内不同基金数据隔离
- 企业级：投资经理只看负责企业数据
- 角色级：GP / 投资经理 / 投后负责人 / 法务 / 财务 / 分析师
- 字段级：敏感字段独立权限控制
- 文件级：文件访问独立授权
- 下载权限：导出操作独立授权

### 5.2 AI 权限继承

AI 必须继承用户权限。用户没有权限看的数据，AI 不能在回答中泄露：
- 投资经理只能看到自己负责的企业数据
- 被投企业只能看到自己的数据
- 外部资源方只能查看被授权对接的信息
- 企业间协同推荐在未授权前只展示模糊信息

### 5.3 审计机制

- 登录审计、查看审计、修改审计、导出审计、AI 调用审计、权限变更审计、协同对接审计
- 审计日志保留 ≥ 6 月
- 关键操作落 `audit_logs` 表

### 5.4 加密与密钥管理

- 传输加密：TLS 1.3
- 存储加密：AES-256
- 密钥管理：支持 KMS 集成
- 字段级加密：敏感字段独立加密
- 高安全客户可支持硬件安全模块、国密算法、堡垒机接入和零信任访问控制

### 5.5 模型与数据安全

- AI 回答引用证据：每个 AI 分析结论附带证据链（数据来源、指标引用、历史对比），禁止无依据推断
- 禁止外部模型训练留存：如确需调用外部大模型，合同层面要求供应商禁止留存、禁止用于训练客户数据
- 本地模型推理为主：敏感数据的 AI 推理使用本地 Ollama 模型，不传输到外部公有云
- AI 输出审计：每次 AI 调用记录输入摘要、输出摘要、模型版本、耗时和用户权限上下文

### 5.6 安全承诺

1. **数据不出域**：敏感数据在客户安全域内完成采集、存储、计算、推理、审计和归档，不依赖外部公有云大模型
2. **AI 不泄露越权数据**：AI 继承用户权限，用户无权查看的数据不在 AI 回答中暴露
3. **可审计可追责**：全链路审计日志，AI 每次调用可追溯，关键操作落 `audit_logs` 表保留 ≥ 6 个月
4. **协同授权后披露**：企业间协同推荐在双方确认意向并授权后才交换具体信息，未授权前只展示模糊信息

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## 六、风险与对策

| 风险 | 对策 |
|---|---|
| AI 解析准确率不足 | Structured Output 约束 + 人工审阅兜底 |
| 月报格式差异大 | 先支持结构化表单，再支持文件上传 |
| 私有化部署复杂 | MVP 用 Docker Compose，长期才做边缘算力机 |
| 多租户数据隔离 | 从架构层面 tenant_id 贯穿，中间件强制 |
| AI 越权泄露 | AI 权限继承机制 + 协同推荐未授权前模糊化 |
| 弱信号误报 | 证据链 + 准确率追踪 + confidence < 0.6 提示人工核对 |
| Agent 自治执行风险 | L1-L4 分级自治 + 人工审核/确认/事后审核 |
| 外部模型数据留存 | 合同禁止留存+禁止训练 + 本地模型为主 + 脱敏后传输 |
| 月报提交不及时 | 提交及时性追踪 + 延迟热力图 + 自动提醒 + 数据质量评分 |