从真实问题出发，
把协作做顺。

先想清问题，再做出工具。

AI 的价值可以发生在工具诞生的过程中：帮助澄清需求、拆解流程、设计页面与编写代码。管理者负责定义规则、核对信息和作出决定。

1. 01描述困扰谁遇到问题，哪里反复沟通
2. 02形成规则需要哪些信息，如何做决定
3. 03做出工具让 AI 协助表单、页面与逻辑
4. 04使用与改进检查体验、结果与协作成本

我的mba搭子

自己也要查课表、找活动和报名方式，就把这些信息放在一起，给有同样需求的同学用。功能还在慢慢补，有用就好。

能做什么

查看班级课表、活动安排和报名方式，也可以从页面进入意愿收集网站。

信息从哪里来

通过飞书对外接口，同步多维表格里的活动、课程等信息，在网页里按日历或列表查看。

意愿收集

这是我另外做的一个独立网站，通过链接接进来。填写时会打开那个网站。

接下来

先把眼前用得上的功能做好，再按自己和同学的实际需要慢慢补。

谁来带队，先问清楚。

只在群里问“谁当组长”，往往得不到完整答案。把参加情况、对接精力和担任意愿拆成三个问题，能让后续协商更有依据。

上方为清晰文字预览；点击进入原问卷界面的只读展示，可浏览全部选项。

管理问题

信息散落在聊天中，“愿意”与“有时间、有精力”经常被混在一起。

AI 可参与的环节

将沟通目标整理成三个独立问题，协助生成手机表单、校验和页面流程，再由组织者检查措辞是否中立、是否便于回答。

实际工具

原项目采用 HTML + Node.js + JSON 文件。姓名确认后填写问卷，同名再次提交更新原记录，截止时间由服务端控制。

如何使用结果

把结构化信息作为沟通依据，再与成员确认角色安排，避免仅凭意愿分数直接决定组长。

一幅历史画卷，拆成可协作的任务。

把跨越百年的校史画卷拆成 30 个绘画任务：每张卡片都有时间、背景和素材参考，成员围绕同一份资料认领与创作。

1902 — 至今 / 30 个历史节点

南京大学校史奇迹墙

百廿征程 · 文脉绵长

打开历史画卷与任务资料 ↗

管理问题

共创任务多，资料分散，容易重复认领或各自理解不同。组织者需要把任务、参考材料和交付要求放在同一处。

形成工作流

原平台将任务认领、我的任务、参考图上传和画卷浏览连接起来。成员先查背景，再认领任务、准备作品，最终按时间顺序组成画卷。

AI 的实际参与

原平台内置 AI 灵感工坊：结合任务史实与参考图生成多个创作方向，再按用户要求修改。管理者审核内容，成员决定采用哪一版。

技术如何服务管理

Node.js 处理任务与创作请求，JSON 保存状态；AI 生成采用队列与并发限制，让多人共创时的资源使用更可控。

可以怎样复用

将任务卡片换成活动筹备、课程小组作业或校历事项：明确任务背景、交付标准、负责人和参考资料，再选择是否需要 AI 辅助创作。

从原服务器页面整理的同站只读展示，保留 30 个历史节点、素材与任务要求，不展示成员认领和上传记录。