直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
我希望做一个回答用户问题的聊天机器人,如何用rag来做
要使用 RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)来做一个回答用户问题的聊天机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块:包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 2. 从订阅源获取内容:通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3(可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ),通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择:经过调研,可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现,后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 简介:是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-11-20
扣子的智能体如何在飞书中创建一个可以和用户会话的账号
要在飞书中创建一个可以和用户会话的扣子智能体账号,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 创建扣子的令牌: 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间,可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 2. 获取机器人 ID: 在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人,比如画小二智能小助手。 点击对应的机器人进入机器人编辑界面。 在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 3. API 授权: 点击右上角发布。 会发现多了一个 Bot as API,勾选 Bot as API。 确定应用已经成功授权 Bot as API。 4. 服务器设置: chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”。 选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。 提示运行成功,如果无法正常启动,请看文档后面的“常见问题”。 5. 绑定微信: 需要提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制。 点击容器,可以看到运行的是两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 手动刷新界面验证是否成功,点击“刷新日志”,看到 WeChat login success 提示微信登录成功。 为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试: 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话,训练的数据越好,对话效果越好。您可以参考个人微信对话和微信群对话效果演示视频:
2024-11-19
有面向B端用户的个人助理产品吗
目前面向 B 端用户的个人助理产品有 GPTs。GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具,允许用户根据自身需求和偏好量身打造自己的 AI 助理,比如梳理电子邮件或提供创意灵感等。用户还可上传资料来自定义 GPTs,也能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。不过目前 GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户。 此外,在公开的案例中,Dot 是目前看到的最接近理想 AI Agent 形态的 C 端私人助理,它支持用户发送文本和图像、音频信息并理解内容,能够为用户制定计划、进行文件管理、推荐咖啡店,帮助用户访问互联网中的最新工具和服务。但其目前需要排队较久的 waitlist,官方也较少更新动态。 一位投资人认为,个人助理是国内外 C 端 Super App 的主要场景之一,也是最刚需、市场最大的一块。比如豆包最初的想法就是打造一个类似 Pi 的个人助理平台。
2024-11-18
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
使用AGI类工具时,用户应该注意些什么
使用 AGI 类工具时,用户应注意以下几点: 1. 理解工具:全面了解工具的应用场景和调用方法是有效使用的前提。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,可通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务,应先将其分解为子任务,再组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具:学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。包括模仿人类专家行为,了解行为后果,并根据环境和人类的反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果和环境状态变化,人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 关注工具选择:对于 Tools 类工具,开发者需选到合适的工具,并填写准确优秀的参数。可将业务上的 knowhow 转化为 Agent 的知识,提升工具使用的准确率,把精力放在这方面而非工程化上。
2024-11-10
用户体验设计与大模型的关系
用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面: 开发大模型应用复杂,涉及众多步骤和环节,包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要,直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点,如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面: 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户,但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争,大模型可作为差异化优势之一,但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念: 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识,它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准,如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等,但这仍是复杂且持续的挑战。
2024-11-04