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有什么工具可以帮助用户用okr的方式,分解成mvp

回答

将OKR(目标与关键结果)分解成MVP(最小可行产品)的过程需要一些工具和方法来帮助用户进行有效的规划和执行。以下是一些常用的工具和方法,可以帮助用户实现这一目标:

工具

  1. Trello

    • 功能:Trello 是一个基于看板的项目管理工具,可以帮助团队将OKR分解成具体的任务和MVP。
    • 使用方法:创建一个看板,添加列表如“目标(Objectives)”、“关键结果(Key Results)”、“任务(Tasks)”、“MVP”等,将OKR逐步细化为具体的任务和MVP。
  2. Asana

    • 功能:Asana 是一个强大的任务管理和项目管理工具,适合进行OKR到MVP的分解。
    • 使用方法:在Asana中创建项目,设置目标和关键结果,然后将这些目标进一步分解成具体的任务,确定哪些任务构成MVP。
  3. Notion

    • 功能:Notion 提供灵活的笔记、数据库和任务管理功能,可以用来管理OKR和MVP。
    • 使用方法:创建一个数据库用于管理OKR,设置不同的视图(如任务视图、看板视图等)来跟踪目标的进展,并将关键结果细化为可执行的MVP。
  4. Jira

    • 功能:Jira 是一个广泛使用的项目和问题跟踪工具,特别适合软件开发团队。
    • 使用方法:在Jira中创建项目和用户故事,将OKR分解为具体的故事和任务,确定哪些故事构成MVP,使用sprint和看板视图来管理和跟踪进展。
  5. Microsoft Planner

    • 功能:Planner 是微软提供的一个简单易用的任务管理工具,集成在Office 365中。
    • 使用方法:创建计划板,设置OKR和相应的任务,将这些任务分配到团队成员,并标记出构成MVP的关键任务。

方法

  1. SMART原则

    • 描述:确保每个目标都是具体的(Specific)、可衡量的(Measurable)、可实现的(Achievable)、相关的(Relevant)和有时间限制的(Time-bound)。
    • 应用:在定义OKR时,使用SMART原则确保目标清晰明确,有助于进一步分解为MVP。
  2. 价值流映射

    • 描述:一种分析和设计流程的方法,旨在识别和减少浪费,提高效率。
    • 应用:绘制从OKR到交付MVP的整个流程图,识别每一步的价值和瓶颈,将OKR有效地转化为MVP。
  3. MoSCoW法则

    • 描述:一种需求优先级排序的方法,将任务分为必须(Must have)、应该(Should have)、可以(Could have)和不会(Won't have)。
    • 应用:在分解OKR时,使用MoSCoW法则来确定哪些任务是MVP的一部分,确保优先完成关键任务。
  4. 用户故事映射

    • 描述:一种用于管理产品功能和用户故事的技术,帮助团队了解和安排产品的工作。
    • 应用:将OKR转化为用户故事,创建故事地图,确定哪些故事和功能构成MVP,确保MVP能实现核心目标。

这些工具和方法可以帮助团队有效地将高层次的OKR分解为具体的MVP,确保目标的实现和产品的快速迭代。

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我的app应用想要对接大语言模型,结合APP用户自身的数据,实现更精准的对话,是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例,可供您借鉴: 1. Poe: 由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址: Poe 中的提问引导真的能够启发到用户,midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai: 本质是个可联网的搜索引擎,完全免费,支持网页版、APP(目前支持 iOS,安卓即将推出)、Chrome 插件。 网页版能力全面,能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情(联网查询、旅行、住宿、商品推荐)靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址,并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充,每 4h 内使用 5 次,调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic(包含不同领域的学术研究论文)、Wolfram|Alpha(包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库)、Wikipedia(维基百科)、Youtube、Reddit(娱乐、社交和新闻网站)、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址:
2024-10-18
我需要找一个根据用户故事 输出界面原型的工具
以下为您推荐一些根据用户故事输出界面原型的工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
系统提示词和用户提示词
系统提示词和用户提示词相关知识如下: 在 SD 绘画中,根据想画的内容写提示词,多个提示词之间用英文半角逗号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。每个词在模型中的自带权重可能不同,顺序也很重要,越靠后权重越低。关键词应具特异性,措辞具体,避免抽象和有解释空间的措辞。还可使用括号人工修改提示词权重。 基本概念方面,通过简单提示词能获得结果,其质量与提供的信息数量和完善度有关。提示词可包含指令、问题、上下文等信息。使用 OpenAI 聊天模型时,有 system、user 和 assistant 三种角色,system 非必需但有助于设定 assistant 行为。提示工程探讨如何设计最佳提示词以高效完成任务,语言模型能基于给定上下文续写,但可通过改进提示词获得更好结果。 在办公通用场景中,有编辑写作助手、语法纠正助手、头脑风暴助手、翻译助手、总结助手等,各自有相应的提示词格式和用途,如编辑写作助手是“编辑以下段落,提高其整体清晰度和连贯性:{粘贴段落}”。
2024-10-16
如何进行ai学习 用户id:1232334 描述:北欧5国10日游
以下是新手学习 AI 的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。
2024-10-15
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2024-10-10
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2024-10-10