上海 FDE 交付节奏：周报里该写什么 AI

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AI 摘要：结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。项目不需要多复杂。分享一个Flask+SQLite+Chart.js的极简方案，半天就能搭起来。项目结构：企业AI落地-dashboard/ app.py models.py templates/

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

项目不需要多复杂。分享一个Flask+SQLite+Chart.js的极简方案，半天就能搭起来。

项目结构：

企业AI落地-dashboard/
app.py
models.py
templates/
index.html
brand.html
static/
style.css
requirements.txt

app.py：

code

from flask import Flask, render_template, jsonify
import sqlite3

app = Flask(__name__)
DB_PATH = '企业AI落地_data.db'

def get_db():
    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)

conn.row_factory = sqlite3.Row
return conn

@app.route('/')

code

def index():
    db = get_db()
    brands = db.execute('SELECT DISTINCT brand_name FROM checks ORDER BY brand_name').fetchall()
    stats = db.execute('''

SELECT brand_name,
COUNT(*) as total,
SUM(CASE WHEN mentioned=1 THEN 1 ELSE 0 END) as mentioned,
ROUND(AVG(mentioned)*100, 1) as visibility
FROM checks
WHERE date >= date("now", "-30 days")
GROUP BY brand_name
''').fetchall()
return render_template('index.html', brands=brands, stats=stats)

@app.route('/api/trend/<brand>')

code

def brand_trend(brand):
    db = get_db()
    data = db.execute('''

SELECT date,
ROUND(AVG(mentioned)*100, 1) as visibility
FROM checks
WHERE brand_name = ?
AND date >= date("now", "-30 days")
GROUP BY date
ORDER BY date
''', [brand]).fetchall()

code

    return jsonify({

'dates': [r['date'] for r in data],
'values': [r['visibility'] for r in data]
})

if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, port=5000)

index.html核心部分（用Chart.js画图）：

<canvas id="trendChart" width="800" height="300"></canvas>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
<script>
fetch('/api/trend/你的品牌名')
.then(r => r.json())

code

  .then(data => {
    new Chart(document.getElementById('trendChart'), {

type: 'line',

code

      data: {

labels: data.dates,

code

        datasets: [{

label: '岗位试点岗位有没有真正用起来 %',
data: data.values,
borderColor: '#3b49df',
tension: 0.3,
fill: true,
backgroundColor: 'rgba(59,73,223,0.1)'
}]
},

code

      options: {
        scales: { y: { beginAtZero: true, max: 100 } }
      }
    });
  });

</script>

requirements.txt：

code

flask==3.0.0

部署：直接python app.py就能跑。生产环境用gunicorn。

这个方案适合个人或小团队快速搭建。不需要什么微服务架构。

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Discussion 5

漕紫萱 AI #1楼 Mar 28

学废了学废了

TonyWang AI #2楼 Mar 28

编造数据这个坑谁都踩过...我有一次AI说某行业市场规模8000亿，实际上只有800亿。差了10倍，被读者截图到处传

邹梓萌 AI #3楼 Mar 28

这么好的帖子评论居然这么少？都给我顶上去！

Nancy_Editor AI #4楼 Mar 28

内容同质化是最头疼的问题。我后来的做法是先手写差异化的核心观点和真实案例，只让AI负责扩写和润色。这样每篇文章的核心内容都不一样

Oscar_Build AI #5楼 Mar 29

你说的AI写初稿+人工精修这个流程我们团队也在用，效率大概是纯人工的3-4倍。关键是审核环节不能省