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2026-08-24 11:19:43 +08:00
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@@ -0,0 +1,126 @@
+# 厂商数据中台与校园平台闭环基线
+
+## 1. 目标
+
+两端产品使用同一组业务标识展示完整证据链，但职责和数据边界保持分离：
+
+- 厂商端负责数据源、采集、质量、数据产品发布、学校交付和交付回执；
+- 校园端负责学校接收、校内验收、分析快照、专业诊断、改进执行、报告审批和使用反馈；
+- 厂商默认不能读取学校明文业务数据，学校反馈只提交明确授权的汇总影响和脱敏证据。
+
+## 2. 共享样板场景
+
+| 实体 | 样板标识 | 主责端 |
+|---|---|---|
+| 演示场景 | `SCN-CLOSED-LOOP-001` | 两端 |
+| 学校租户 | `TENANT-HZVTC` | 平台租户服务 |
+| 数据产品版本 | `V2026.08.23` | 厂商端 |
+| 数据包 | `EDU-PKG-20260823-01` | 厂商端 |
+| 发布候选 | `REL-20260823-01` | 厂商端 |
+| 杭州租户数据文件 | `2,846,320` 条 / SHA-256 `4f8d91a47e2b6d82b2aaad136d344d61c83f9cd472185d2543725c91870e9e32` | 厂商端 |
+| 学校交付 | `DELIVERY-HZVTC-20260823-01` | 厂商端 |
+| 学校接收回执 | `RCT-HZVTC-20260823-01` | 校园端 |
+| 分析快照 | `SNP-HZVTC-20260824-01` | 校园端 |
+| 企业需求 | `DEM-HKVS-20260823-01` | 校园端/企业 |
+| 专业建议 | `REC-SOFTWARE-20260823-01` | 校园端 |
+| 改进任务 | `TSK-SOFTWARE-20260823-01` | 校园端 |
+| 协同项目 | `PRJ-HKVS-20260823-01` | 校园端 |
+| 执行证据 | `EVD-HKVS-01…` | 校园端 |
+| 企业评价 | `EVL-HKVS-20260823-01` | 企业 |
+| 报告版本 | `RPT-HZVTC-20260823-01` | 校园端 |
+| 使用反馈 | `FBK-EMP-01` | 校园端 |
+| 下一周期复核 | `RVW-SOFTWARE-2027C1-01` | 校园端 |
+
+每个共享对象必须携带 `tenant_id`、`trace_id`、状态、创建/更新时间、创建/修改人和关联对象标识。
+
+## 3. 状态边界
+
+### 厂商发布和学校接收必须分开
+
+```text
+ReleaseCandidate
+DRAFT → QUALITY_PASSED → AWAITING_APPROVAL
+→ APPROVED → PUBLISHED → ROLLED_BACK
+
+Delivery（每所学校独立）
+PENDING → SENDING → DELIVERED
+→ ACKNOWLEDGED | FAILED → RETRYING
+ACKNOWLEDGED → ROLLED_BACK
+```
+
+“数据包已发布”只表示厂商稳定版本已生成，不能直接显示“学校已收到”。厂商端只有 `FIX_REPLAY` 的记录数、规则结果和独立复核签名全部通过后才可解除质量门禁；`WAIVE`、`DISCARD` 保持阻断。学校回执中的租户、包号、版本、记录数、完整 SHA-256 和授权范围全部通过后，交付才能进入 `ACKNOWLEDGED`。
+
+交付记录数和学校分析快照样本量是不同口径：样板杭州租户文件为 `2,846,320` 条，校园端验收后生成 `128,642` 条有效分析快照，不能互相覆盖。
+
+### 校园业务闭环
+
+```text
+DeliveryReceipt
+PENDING → VERIFIED → ACCEPTED → ACTIVATED
+
+EnterpriseDemand
+SUBMITTED → RECEIVED → ANALYZED → RESPONDED → CLOSED
+
+Recommendation
+PENDING → ACCEPTED | DEFERRED | REJECTED
+
+ImprovementTask
+TODO → IN_PROGRESS → READY_FOR_REVIEW
+→ ACCEPTED | RETURNED → CLOSED
+
+ReportVersion
+DRAFT → REVIEWING → APPROVED | RETURNED
+APPROVED → PUBLISHED
+
+UsageReview
+BASELINE → FOLLOW_UP → IMPROVED | UNCHANGED | WORSENED
+```
+
+每次状态迁移都必须产生不可变审计事件，包含操作者、前后状态、时间、意见、证据和 `trace_id`。
+
+## 4. 静态原型的可信边界
+
+两个静态页面分别使用自己的浏览器本地状态，只用于刷新后继续当前页面的演示：
+
+- 厂商端本地状态不能让校园端自动变化；
+- 校园端本地状态不能让厂商端自动变化；
+- 页面必须明确“未连接后端，不代表另一端已实时收到”；
+- 两端相同的固定 ID 只用于人工核对业务链，不等于网络同步。
+
+需要展示真实跨页面交接时，使用可下载、可导入的文件：
+
+1. 厂商导出 Manifest 和交付信封 JSON；
+2. 学校导入后校验文件哈希与租户授权；
+3. 学校导出接收回执或脱敏反馈 JSON；
+4. 厂商导入回执/反馈后更新对应交付或处置状态。
+
+正式系统由 API、消息和 Outbox/Webhook 完成幂等交接，不使用浏览器本地存储同步业务状态。
+
+## 5. 正式服务边界
+
+| 服务 | 关键职责 |
+|---|---|
+| Data Product API | 数据包构建、质量门禁、审批、发布和回滚 |
+| Entitlement & Delivery API | 租户授权、逐学校交付、重试、撤回 |
+| Receipt API | 幂等接收回执、记录数和哈希校验 |
+| Campus Ingestion API | 学校暂存、质量校验、业务审批、激活和回滚 |
+| Analysis API | 基于不可变数据版本生成分析快照 |
+| Collaboration API | 需求、建议、项目、任务、证据、评价和验收 |
+| Report API | 报告版本、审批、发布、下载和证据引用 |
+| Feedback API | 学校反馈、厂商处置、学校复验和关闭 |
+| Audit & Notification | 统一追踪、不可篡改审计、通知和超时升级 |
+
+大文件只通过对象存储短期签名地址传递，业务 API 不直接承载数据包或附件正文。
+
+## 6. 验收黄金路径
+
+1. 厂商完成质量处置并创建 `REL-20260823-01`；
+2. 独立审批人批准后发布 `EDU-PKG-20260823-01`；
+3. 为三所学校创建彼此隔离的租户交付，重点核对 `TENANT-HZVTC` 的 `DELIVERY-HZVTC-20260823-01`；
+4. 学校校验租户、包号、版本、Manifest、记录数与完整 SHA-256，生成 `RCT-HZVTC-20260823-01`；
+5. 学校激活版本并生成 `SNP-HZVTC-20260824-01`；
+6. 企业需求进入专业诊断，建议被采纳并产生关联任务和项目；
+7. 执行人员提交证据，企业导师评价，校级管理者完成验收；
+8. 报告由不同于提交人的校级管理者审批并发布，所有结论反查同一快照和证据；
+9. 就业或业务部门记录使用反馈和下一周期指标；
+10. 两端以共享 ID 核对发布、交付、接收、使用和反馈链，正式环境再通过 API 自动同步。
@@ -0,0 +1,186 @@
+# 产教融智企业版产品与数据运维基线
+
+## 1. 产品定位
+
+产教融智不是单一数据看板，而是面向职业院校的供需分析与产教协同工作平台。产品将外部产业信号、学校培养事实和企业确认需求分层治理，并把分析结论转化为可执行、可验收、可复核的改进任务。
+
+核心闭环：
+
+1. 数据接入与版本验收；
+2. 产业岗位、技能和企业需求分析；
+3. 学校、学院、专业多层诊断；
+4. 课程、项目、企业合作和实习就业改进；
+5. 任务责任、进度和验收证据管理；
+6. 校级、学院、专业及专题报告交付；
+7. 下一分析周期进行效果复核。
+
+## 2. 角色、职责与入口
+
+| 角色 | 默认入口 | 核心职责 | 数据边界 |
+|---|---|---|---|
+| 校级管理者 | 决策总览 | 查看全校供需态势、批准重点行动、协调学院与企业资源 | 可查看全校汇总和授权范围内明细 |
+| 校级技术管理员 | 学校数据运维中心 | 接入学校数据源、执行更新、处理质量问题、管理版本与审计 | 可维护学校租户数据，不默认拥有业务审批权 |
+| 学院负责人 | 专业洞察 | 复核本院专业差距、推进课程和项目调整、提交阶段证据 | 仅本学院及所属专业 |
+| 专业负责人 | 闭环工作台 | 决策专业建议、推进关联任务与项目、提交证据、完成下一周期复核 | 仅负责专业及其关联需求、项目和任务 |
+| 就业老师 | 闭环工作台 | 确认就业侧数据可用性、记录使用反馈和下一周期关注项 | 就业业务域及授权汇总，不拥有校级报告审批权 |
+| 企业导师 | 企业协同工作台 | 提交企业需求、参与项目和课程共建、确认企业评价 | 仅本企业授权及参与项目 |
+| 厂商超级管理员 | 平台运营中心 | 维护基础数据包、租户、平台账号、备份、服务和平台审计 | 默认不可读取学校明文业务数据 |
+
+### 2.1 职责分离
+
+- 厂商负责公共基础数据包的采集治理、Schema、版本、订阅授权和平台运行。
+- 学校信息中心负责校内接口、文件接入、技术校验、调度、隔离区和版本发布。
+- 教务处、就业处、产教融合中心等业务部门负责字段含义、数据正确性和发布审批。
+- 企业联系人负责企业身份、需求内容、授权用途和有效期确认。
+- 技术管理员可以执行更新，但不应代替业务责任人批准有争议的数据。
+- 校级管理者负责任务校级验收以及业务报告的批准、退回和正式发布；校级技术管理员不得以数据质量职责代替业务审批。
+- 专业负责人保存建议“采纳/暂缓/驳回”的理由、操作者和时间；企业导师只能评价本企业对象；就业老师只能记录就业侧使用反馈。
+
+## 3. 三类数据资产
+
+### 3.1 厂商基础数据包
+
+包括区域招聘岗位、薪资与企业画像、产业政策与趋势等公共数据产品。数据按学校订阅协议授权，平台统一维护版本和质量。
+
+### 3.2 学校自有数据
+
+包括专业、课程、学生、教师、实习、就业、校企合作项目等学校业务事实。数据权属归学校，厂商只按合同约定提供处理能力。
+
+### 3.3 企业授权数据
+
+包括岗位需求、技能要求、计划人数、企业评价、项目任务书和合作意向。必须绑定企业身份、授权编号、用途、可见范围和有效期。
+
+## 4. 初次导入与更新契约
+
+| 数据来源 | 初次导入内容 | 推荐格式/连接 | 主键 | 后续更新 | 业务责任人 | 技术责任人 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 区域招聘岗位基础包 | 当前服务区域内有效岗位、企业、地区、时间、薪资与来源 | Parquet / CSV UTF-8 | `package_id + source_record_id` | 月度增量，季度全量复核 | 厂商数据产品部 | 厂商数据运维组 |
+| 薪资与企业画像基础包 | 岗位薪资区间、企业行业、规模和统计周期 | Parquet / CSV UTF-8 | `package_id + enterprise_id + position_code` | 月度增量 | 厂商数据产品部 | 厂商数据运维组 |
+| 专业与课程数据 | 有效专业、课程、课程标准、教学班、学时、技能标签和版本 | XLSX / CSV / API | `tenant_id + course_code + curriculum_version` | 学期快照，变更事件增量 | 教务处 | 学校信息中心 |
+| 实习数据 | 学生、专业、企业、岗位、起止日期、状态和评价 | API JSON / 数据库视图 | `tenant_id + internship_id` | 每日增量 | 就业处或实习管理部门 | 学校信息中心 |
+| 就业数据 | 毕业届次、就业状态、岗位、企业、薪资和更新时间 | API JSON / 数据库视图 | `tenant_id + student_id + cohort` | 每日增量，关键统计期冻结快照 | 就业处 | 学校信息中心 |
+| 企业确认需求 | 企业身份、岗位、人数、技能、有效期、提交人、确认时间和授权编号 | 工作台表单 / API / XLSX | `tenant_id + enterprise_credit_code + demand_id` | 企业提交后事件增量 | 产教融合中心与企业联系人 | 学校信息中心 |
+
+### 4.1 所有来源必须提供
+
+- 数据名称、业务说明、覆盖范围和业务截止日期；
+- 数据提供方、业务责任人和技术责任人；
+- 文件编码、字段类型、日期格式和枚举字典；
+- 主键、增量水位字段、幂等键和删除标识；
+- 必填字段、敏感字段、脱敏规则和授权范围；
+- Schema 版本、数据版本、变更说明和样例数据；
+- 质量阈值、失败处理、回滚要求和留存期限。
+
+### 4.2 推荐基础质量门槛
+
+- 主键唯一率：100%；
+- 核心代码合法率：100%；
+- 必填完整率：不低于95%；
+- 关键跨表关联率：不低于98%；
+- 日期、地区、薪资等业务规则合法率：不低于98%；
+- 厂商基础数据包综合质量评分：不低于90；
+- 企业身份与授权关联率：100%。
+
+未达到阻断阈值的数据不得进入生产分析快照。
+
+## 5. 导入与发布流程
+
+### 5.1 初次导入
+
+1. 创建数据源并选择文件、API、数据库视图或SFTP；
+2. 上传数据说明、Schema、代码字典和样例；
+3. 完成字段映射、主键和敏感字段确认；
+4. 在暂存区执行结构、完整性、唯一性、关联性和业务规则校验；
+5. 生成质量报告和错误明细；
+6. 技术管理员修复或隔离异常，业务责任人复核；
+7. 审批通过后发布首个稳定版本；
+8. 保存文件哈希、操作者、审批人、发布时间和追踪编号。
+
+### 5.2 后续更新
+
+- 每次任务记录上次成功水位、本次截止日期、版本和变更摘要；
+- 增量数据必须支持幂等写入，不因重试产生重复记录；
+- 删除采用失效标识或版本化软删除，避免历史报告失去证据；
+- 单一来源失败时可隔离该来源，其他来源按策略继续；
+- 新版本未验收前，线上分析继续引用当前稳定版本；
+- 发布后生成统一分析快照，报告和大屏只引用快照，不直接读取变化中的源表。
+
+## 6. 版本、证据与审计
+
+每个分析结论至少关联：
+
+- 数据快照编号；
+- 来源数据版本；
+- 指标定义与计算规则版本；
+- 样本量、过滤规则和缺失处理；
+- 学校值、区域均值、同类院校均值和可比排名；
+- 数据权属、授权范围和置信度；
+- 已知限制与业务复核状态。
+
+导入、导出、报告下载、授权变更、质量放行和版本发布必须记录操作者、时间戳、对象、前后版本哈希、结果和追踪编号。
+
+## 7. 正式开发核心实体
+
+建议后端至少包含以下实体：
+
+- `Tenant`、`Organization`、`User`、`Role`、`DataScope`;
+- `DataSource`、`DataContract`、`SchemaVersion`、`ImportJob`;
+- `DataVersion`、`QualityRule`、`QualityIssue`、`Authorization`;
+- `AnalysisSnapshot`、`MetricDefinition`、`EvidenceReference`;
+- `Program`、`Course`、`Skill`、`JobSignal`、`EnterpriseDemand`;
+- `CollaborationProject`、`ImprovementTask`、`Milestone`、`AcceptanceEvidence`;
+- `ReportTemplate`、`ReportVersion`、`AuditEvent`.
+- `EnterpriseEvaluation`、`SchoolAcceptance`、`DataUsageFeedback`、`CycleReview`.
+
+所有业务实体应包含 `tenant_id`、创建/更新时间、创建/修改人和版本字段。涉及学校明细数据的查询必须同时校验租户、角色和数据范围。
+
+### 7.1 静态原型持久化与正式 API 边界
+
+校园闭环静态原型采用 `localStorage` 命名空间 `eduIndustry.campusClosedLoop.TENANT-HZVTC.v1`，当前 `schemaVersion=2`，包含安全迁移、可重置种子、闭环实体和 `auditEvents`。共享样板标识固定为：
+
+- 租户：`TENANT-HZVTC`；
+- 厂商包：`EDU-PKG-20260823-01`；
+- 包版本：`V2026.08.23`；
+- 杭州租户交付记录数：`2,846,320`；
+- 杭州租户数据文件 SHA-256：`4f8d91a47e2b6d82b2aaad136d344d61c83f9cd472185d2543725c91870e9e32`；
+- 学校回执：`RCT-HZVTC-20260823-01`；
+- 分析快照：`SNP-HZVTC-20260824-01`，分析有效样本 `128,642` 条。
+
+这些标识用于静态页面之间核对同一业务样板，不代表厂商端与校园端实时同步。`localStorage` 也不具备正式数据一致性、安全存储、多人协作或不可抵赖审计能力。
+
+技术接收必须对租户、包号、版本、记录数和完整 SHA-256 执行强一致性校验。任一失败时回执、分析快照和业务状态均不得前进，只能追加失败审计。交付包记录数不能覆盖分析快照样本量，两者必须作为不同口径分别保存。
+
+正式系统必须将状态流转放在后端事务/API 中：服务端依据租户、组织、角色、数据范围、对象所属企业和当前状态校验每个命令；采用幂等键与乐观锁防止重复或越序流转；证据文件进入受控对象存储并进行病毒扫描、哈希和访问授权；审计日志追加写入且不可由业务用户修改。前端菜单、按钮隐藏和 `disabled` 仅用于交互提示，不能替代服务端鉴权。
+
+## 8. 产品验收基线
+
+- 七种角色默认入口和菜单范围正确；
+- 闭环工作台按企业导师、校级技术管理员、专业负责人、学院负责人、校级管理者和就业老师显示可执行动作与禁用原因，厂商超级管理员只读；
+- 闭环状态、审批历史和审计事件刷新后保留，重置后恢复 Schema V2 种子；
+- 技术接收后当前企业需求版本锁定，报告生成后当前任务证据冻结；
+- 损坏的 V2 深层实体或历史数组不会导致页面崩溃，而是按安全策略重建并记录 `SECURITY_SCHEMA_RESET`；
+- 租户、包号、版本、交付记录数或 SHA-256 任一错误时，技术接收和分析快照均保持原状态；
+- 阶段进度未达到 100% 时不能企业评价，企业评价缺失或为“需整改”时任务不能校级验收；
+- 报告提交人与审批人必须分离，非校级管理者不能审批发布；报告未批准时不能发布，未正式发布时反馈阻断且下载明确标识非正式版；
+- 专业四个标签页均有完整内容和证据入口；
+- 数据源可查看更新日期、更新内容、数据要求、版本任务和授权审计；
+- 新建任务、项目和需求后立即进入对应列表；
+- 报告建议加入任务后可在任务中心追踪；
+- 报告生成后新增可审核版本；
+- 报告包含八类图表、学校事实、四类证据源和七章正文；
+- ECharts 不可用时显示静态 SVG；
+- 离线报告无外部依赖；
+- 桌面 `1440 × 900` 和移动 `390 × 844` 无页面级横向溢出；
+- 可见业务文字不小于13px，重点证据不小于14px；
+- 所有用户可见文案按企业产品口径表达。
+
+## 9. 推荐客户展示路径
+
+1. 产品导览说明“看得清、落得下、讲得明”；
+2. 决策总览展示可信数据和本期关键变化；
+3. 专业洞察展示岗位、薪资、课程和技能证据；
+4. 校企协同展示企业需求到项目验收；
+5. 闭环工作台依次切换企业导师、技术管理员、专业负责人、校级管理者和就业老师验证状态流；
+6. 改进任务展示负责人、进度和验收证据；
+7. 切换校级技术管理员，展示数据导入、更新、质量、接收反馈和审计；
+8. 打开全校报告和供需会展示大屏完成交付说明。
@@ -0,0 +1,76 @@
+# 供需会系统 — 角色总览与旅程地图
+
+## 一、角色清单（3个角色 + 1个展示模块）
+
+| 编号 | 角色名称 | 典型用户 | 核心诉求 |
+|------|---------|---------|---------|
+| R1 | 学院用户 | 院长/专业负责人/就业指导老师 | 查看本院专业供需分析，获取课程建议和企业推荐，指导学生就业 |
+| R2 | 校级管理者 | 教务处/就业处领导 | 全校维度掌控供需全局，输出决策报告和供需会材料 |
+| R3 | 系统管理员 | 信息中心运维+数据管理岗 | 数据接入、清洗、岗位归一、用户权限、系统运维 |
+| — | 大屏展示 | 无需登录，面向浏览者 | 供需数据可视化展示 |
+
+> **设计原则**：学院用户内部通过数据权限区分粒度（院长看院级汇总，专业负责人看专业详情，就业指导老师侧重企业和薪资），但共用同一套功能菜单，降低系统复杂度。
+
+## 二、角色旅程地图
+
+### 第一阶段：数据准备期
+
+```
+系统管理员(R3)
+    │
+    ├── 配置校内数据对接（实习平台、就业系统）
+    ├── 配置外部数据采集（杭州就业网、本地人才网）
+    ├── 执行数据清洗 & 岗位归一
+    ├── 确认数据质量，处理异常
+    ├── 配置用户账号与权限
+    └── 触发分析引擎，生成32个专业报告
+```
+
+### 第二阶段：分析与使用期
+
+```
+校级管理者(R2)                    学院用户(R1)
+    │                                │
+    ├── 查看全校专业对比总览          ├── 查看本院/专业匹配度分析
+    ├── 查看人才缺口汇总              ├── 查看技能图谱 & 薪资对比
+    ├── 导出供需会议材料包            ├── 查看人才缺口详情
+    └── 控制大屏展示内容              ├── 查看课程调整建议
+                                     ├── 获取企业推荐列表
+         大屏展示                     └── 导出专业/学院报告
+           │
+           └── 大屏展示（无需登录）
+```
+
+### 第三阶段：落地跟进期
+
+```
+学院用户(R1)              校级管理者(R2)            系统管理员(R3)
+    │                        │                        │
+    ├── 对接推荐企业          ├── 跟踪各学院改进计划    ├── 归档本期分析数据
+    ├── 根据建议调整培养方案  └── 下一周期数据对比      ├── 更新数据采集策略
+    └── 引导学生关注缺口方向                           └── 准备下一周期数据
+```
+
+## 三、角色-功能矩阵
+
+| 功能模块 | R1 学院用户 | R2 校级管理者 | R3 系统管理员 | 大屏展示 |
+|---------|:---------:|:-----------:|:-----------:|:------:|
+| 数据源配置与接入 | | | ✅ | |
+| 数据清洗与岗位归一 | | | ✅ | |
+| 数据质量监控 | | 👁 | ✅ | |
+| 岗位匹配度分析 | ✅ | ✅ | | 👁 |
+| 人才缺口识别 | ✅ | ✅ | | 👁 |
+| 薪资对比分析 | ✅ | ✅ | | 👁 |
+| 专业技能图谱 | ✅ | ✅ | | 👁 |
+| 课程调整建议 | ✅ | 👁 | | |
+| 合作企业推荐 | ✅ | 👁 | | 👁 |
+| 就业去向分布 | ✅ | ✅ | | |
+| 专业/学院报告导出 | ✅ | | | |
+| 全校专业对比总览 | | ✅ | | 👁 |
+| 全校缺口汇总 | | ✅ | | |
+| 供需会材料导出 | | ✅ | | |
+| 大屏内容配置 | | ✅ | | |
+| 用户权限管理 | | | ✅ | |
+| 系统配置与运维 | | | ✅ | |
+
+> ✅ = 主要操作者 &emsp; 👁 = 只读查看
@@ -0,0 +1,154 @@
+# User Story — R1 学院用户
+
+> **角色画像**：二级学院的院长、专业负责人、就业指导老师。关注本院/本专业的供需匹配情况，需要从数据中获取课程优化方向、企业合作线索和学生就业指导依据。系统内通过数据权限控制可见范围（院级/专业级）。
+
+---
+
+## US-R1-01 查看本院专业匹配度总览
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 登录后看到本院所有专业与市场需求的匹配度总览，  
+**以便** 快速掌握哪些专业与市场吻合、哪些偏离较大。
+
+### 验收标准
+- [ ] 默认展示本院专业列表，每个专业显示匹配度评分（百分制）
+- [ ] 匹配度低于阈值（如60%）的专业红色高亮预警
+- [ ] 点击专业可进入详细分析页
+- [ ] 支持按时间范围切换（本学期/本学年/近三年趋势）
+
+---
+
+## US-R1-02 查看专业供需匹配详细分析
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 查看某一专业的毕业生就业岗位与市场需求岗位的详细对比，  
+**以便** 精确了解学生实际去向与市场需求之间的偏差。
+
+### 验收标准
+- [ ] 展示本专业TOP就业岗位 vs 市场TOP需求岗位对比表
+- [ ] 每个岗位显示：学生就业人数/占比、市场需求量/增速、匹配度评分
+- [ ] 支持按年度查看变化趋势（折线图）
+- [ ] 标注"高匹配"、"待关注"、"严重偏离"三档
+
+---
+
+## US-R1-03 查看专业技能图谱
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 查看本专业所需技能与市场要求技能的匹配情况，  
+**以便** 明确课程在技能覆盖上的盲区。
+
+### 验收标准
+- [ ] 雷达图/能力图谱展示：市场要求TOP技能 vs 本专业课程覆盖的技能
+- [ ] 技能数据来源于招聘JD高频关键词提取
+- [ ] 标注覆盖充足（绿）、部分覆盖（黄）、严重不足（红）
+- [ ] 可查看技能对应的推荐课程/教学内容
+
+---
+
+## US-R1-04 查看薪资对比分析
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 查看本专业学生实习/就业薪资与市场薪资的对比，  
+**以便** 评估学生市场竞争力，并为就业指导提供薪资预期参考。
+
+### 验收标准
+- [ ] 展示：本专业实习平均工资、就业平均薪资、市场同岗位薪资
+- [ ] 分位数展示（25%/50%/75%），避免只看均值
+- [ ] 支持按城市维度筛选（杭州/省内/一线/新一线）
+- [ ] 支持按经验维度筛选（实习/应届/1-3年）
+- [ ] 与上一周期对比，展示薪资变化趋势
+
+---
+
+## US-R1-05 查看人才缺口分析
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 查看与本院/本专业相关的人才缺口方向，  
+**以便** 评估是否需要调整培养方向或引导学生关注新兴岗位。
+
+### 验收标准
+- [ ] 展示缺口岗位TOP列表：岗位名称、市场需求量、学院覆盖人数、缺口率
+- [ ] 每个缺口岗位展示：职责描述、技能要求、薪资范围、需求企业数
+- [ ] 标注缺口岗位与本专业的关联度（强关联/弱关联）
+- [ ] 支持按岗位大类筛选，展示近年需求趋势
+
+---
+
+## US-R1-06 获取课程调整建议
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 系统基于供需分析和技能图谱，自动生成课程调整建议，  
+**以便** 修订培养方案时有数据支撑的参考。
+
+### 验收标准
+- [ ] 建议分类：建议新增课程方向、建议强化的现有课程、建议弱化/合并的课程
+- [ ] 每条建议引用具体市场数据（如"Python技能在XX岗位JD中出现率85%，当前仅覆盖1门基础课"）
+- [ ] 建议标注优先级（高/中/低）
+- [ ] 支持对建议标记"采纳/暂缓/驳回"，供后续跟踪
+
+---
+
+## US-R1-07 获取合作企业推荐
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 系统推荐与本专业高度匹配的企业，  
+**以便** 拓展实习/就业渠道，主动对接合作。
+
+### 验收标准
+- [ ] 推荐企业按匹配度排序：企业名称、行业、规模、招聘岗位、历史招聘人数
+- [ ] 区分"已合作企业"和"新推荐企业"
+- [ ] 已合作企业显示历史数据（接收学生数、评价）
+- [ ] 新推荐企业显示推荐理由（如"近1年发布XX岗位38个，匹配度92%"）
+- [ ] 支持导出企业联系清单（Excel）
+
+---
+
+## US-R1-08 查看学生就业去向分布
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 查看本院/本专业学生的就业去向分布，  
+**以便** 有针对性地开展就业指导。
+
+### 验收标准
+- [ ] 按行业/地域/企业类型（国企/民企/外企/事业单位）三个维度展示
+- [ ] 支持按届次筛选（2024/2025/2026届）
+- [ ] 可视化展示（饼图/桑基图）
+- [ ] 显示与上一届的变化情况
+
+---
+
+## US-R1-09 查看政策与行业动态
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 查看与就业相关的政策和行业动态摘要，  
+**以便** 在就业指导中传递最新信息。
+
+### 验收标准
+- [ ] 聚合展示：政府就业政策、行业报告摘要、新闻动态
+- [ ] 按专业/行业维度智能推荐相关内容
+- [ ] 支持按时间排序和关键词搜索
+- [ ] 重点政策标注"必读"标签
+
+---
+
+## US-R1-10 导出专业/学院报告
+
+**作为** 学院用户，  
+**我希望** 导出本专业或本院的供需分析报告（PDF/Word），  
+**以便** 用于汇报、专业评估、教学改革立项。
+
+### 验收标准
+
+**P0 基础版报告**（随核心分析功能上线）：
+- [ ] 专业报告涵盖：供需匹配分析（岗位对比表、匹配度评分）
+- [ ] 学院报告涵盖：院级总览 + 各专业匹配度摘要
+- [ ] 32个专业均可独立生成报告
+
+**完整版报告**（随P1分析功能逐步丰富）：
+- [ ] 增加：技能图谱、薪资对比、缺口分析章节
+- [ ] 增加：课程调整建议章节（P3上线后）
+
+**通用要求**：
+- [ ] 报告自动带有学校LOGO、学院名称、生成日期
+- [ ] 支持PDF/Word两种格式，导出不超过30秒
@@ -0,0 +1,93 @@
+# User Story — R2 校级管理者
+
+> **角色画像**：教务处/就业处领导，从全校维度统筹管理，关注各学院/专业的整体供需表现，推动各学院改进措施落地。
+
+---
+
+## US-R2-01 查看全校专业对比总览
+
+**作为** 校级管理者，  
+**我希望** 在一个总览页面看到全校32个专业的供需匹配对比，  
+**以便** 快速识别表现优秀和需要重点关注的专业。
+
+### 验收标准
+- [ ] 32个专业以矩阵/排行榜展示：匹配度评分、缺口率、薪资竞争力
+- [ ] 支持按学院分组查看
+- [ ] 支持按匹配度/缺口率/薪资竞争力排序
+- [ ] "红绿灯"机制：绿（优秀）、黄（一般）、红（预警）
+- [ ] 与上一周期对比，展示变化箭头（↑↓→）
+
+---
+
+## US-R2-02 查看全校人才缺口汇总
+
+**作为** 校级管理者，  
+**我希望** 查看跨学院维度的人才缺口汇总分析，  
+**以便** 从全校层面规划新专业申报和招生计划调整。
+
+### 验收标准
+- [ ] 展示全校未覆盖的TOP缺口岗位方向（市场有需求，学校无对应专业）
+- [ ] 展示覆盖不足的岗位方向（有专业但产出不够）
+- [ ] 每个缺口标注：市场需求规模、增长趋势、建议对应学院
+- [ ] 支持导出为决策参考报告
+
+---
+
+## US-R2-03 导出供需会议材料包
+
+**作为** 校级管理者，  
+**我希望** 一键导出完整的供需会议材料包，  
+**以便** 用于汇报或报送教育厅。
+
+### 验收标准
+- [ ] 材料包包含：
+  - 全校供需分析总报告（校级管理者视角的汇总）
+  - 32个专业人才需求报告（复用 US-R1-10 的报告产出，独立文件）
+  - 全校数据摘要（关键指标一页纸）
+- [ ] 支持一键打包下载（ZIP）
+- [ ] 报告格式统一、排版美观，可直接用于正式场合
+- [ ] 材料包中数据时间戳一致，口径统一
+
+> **依赖说明**：材料包中的32份专业报告由 US-R1-10 的报告生成能力提供，材料包功能负责汇总打包和生成全校总报告。报告内容丰富度随 P0→P1→P3 逐步增强。
+
+---
+
+## US-R2-04 管理展示大屏
+
+**作为** 校级管理者，  
+**我希望** 配置供需会大屏的展示内容和布局，  
+**以便** 展示人才培养与市场对接成果。
+
+### 验收标准
+- [ ] 支持选择大屏展示模块（匹配度排行、缺口地图、薪资对比、趋势图等）
+- [ ] 支持大屏布局调整（多屏轮播/分区展示）
+- [ ] 支持预览模式（电脑上预览效果）
+- [ ] 全屏模式，适配常见大屏比例
+
+---
+
+## US-R2-05 跟踪各学院改进情况
+
+**作为** 校级管理者，  
+**我希望** 跟踪各学院对供需分析建议的响应和改进情况，  
+**以便** 推动建议落地，形成闭环。
+
+### 验收标准
+- [ ] 展示各学院/专业的建议采纳情况（已采纳/进行中/未响应）
+- [ ] 支持设置改进计划截止时间
+- [ ] 自动统计各学院响应率
+- [ ] 可导出改进跟踪报告
+
+---
+
+## US-R2-06 查看数据质量概况
+
+**作为** 校级管理者，  
+**我希望** 了解系统数据的完整性和质量状况，  
+**以便** 对分析结果的可靠性心中有数。
+
+### 验收标准
+- [ ] 展示各数据源接入状态（正常/异常/未接入）
+- [ ] 展示各专业数据完整度百分比
+- [ ] 数据质量异常时有醒目提示
+- [ ] 展示最近一次数据更新时间
@@ -0,0 +1,123 @@
+# User Story — R3 系统管理员
+
+> **角色画像**：信息中心人员，兼顾数据管理和系统运维。负责数据全生命周期（接入→清洗→归一→分析触发）以及用户权限、系统配置、运行监控。是系统正常运行的基石。
+
+---
+
+## US-R3-01 配置校内数据源对接
+
+**作为** 系统管理员，  
+**我希望** 通过配置界面接入校内实习平台和就业数据系统，  
+**以便** 系统自动获取校内最新数据，减少人工导入。
+
+### 验收标准
+- [ ] 支持API对接配置（接口地址、认证信息、字段映射）
+- [ ] 支持数据库直连配置（数据库类型、连接串、查询SQL/视图）
+- [ ] 支持Excel/CSV手动上传作为兜底
+- [ ] 配置后可"测试连接"验证可用性
+- [ ] 支持设置自动同步频率（每日/每周/手动）
+
+---
+
+## US-R3-02 配置外部数据采集
+
+**作为** 系统管理员，  
+**我希望** 配置和管理外部就业数据的采集任务，  
+**以便** 持续获取市场端最新供需信息。
+
+### 验收标准
+- [ ] 支持配置采集源：杭州就业网、杭州本地人才网等
+- [ ] 每个采集源可配置：采集频率、范围（地域/行业/岗位类型）、采集量限制
+- [ ] 展示采集任务运行状态（运行中/暂停/异常）
+- [ ] 采集异常时自动告警（邮件/站内消息）
+- [ ] 展示每个采集源的历史采集统计（数据量、成功率）
+
+---
+
+## US-R3-03 管理数据清洗规则
+
+**作为** 系统管理员，  
+**我希望** 配置数据清洗规则，  
+**以便** 确保进入分析引擎的数据质量达标。
+
+### 验收标准
+- [ ] 支持去重规则（相同岗位/企业判定条件）
+- [ ] 支持数据补全规则（缺失字段的默认值/推断策略）
+- [ ] 支持异常数据过滤规则（薪资异常值、无效岗位等）
+- [ ] 清洗规则可预览效果（清洗前后对比）
+- [ ] 清洗日志可查，支持追溯
+
+---
+
+## US-R3-04 维护岗位分类体系
+
+**作为** 系统管理员，  
+**我希望** 维护统一的岗位分类体系和归一映射规则，  
+**以便** 不同来源的岗位数据能在同一体系下对比分析。
+
+### 验收标准
+- [ ] 提供标准岗位分类树（大类-中类-小类）
+- [ ] 支持添加/编辑/合并岗位分类
+- [ ] 支持岗位别名映射（如"前端工程师"="Web前端开发"="前端开发工程师"）
+- [ ] 新数据自动尝试归一，未匹配的进入待审核队列
+- [ ] 待审核队列支持批量处理
+
+---
+
+## US-R3-05 监控数据质量
+
+**作为** 系统管理员，  
+**我希望** 有数据质量监控看板，  
+**以便** 及时发现和处理数据问题，保障分析可靠性。
+
+### 验收标准
+- [ ] 展示各数据源同步状态、最近同步时间、数据量变化
+- [ ] 展示数据完整度（各字段填充率）
+- [ ] 展示归一覆盖率（已归一岗位占比）
+- [ ] 异常条目数及处理状态
+- [ ] 支持告警阈值设置（如连续3天同步失败则告警）
+
+---
+
+## US-R3-06 触发与管理分析任务
+
+**作为** 系统管理员，  
+**我希望** 在数据就绪后触发分析引擎生成报告，  
+**以便** 控制报告生成时机，确保基于最新最完整的数据。
+
+### 验收标准
+- [ ] 支持手动触发全量分析（32专业）或单专业分析
+- [ ] 支持自动分析计划（如每月1日）
+- [ ] 分析任务显示进度条和预计完成时间
+- [ ] 分析完成后自动通知相关角色
+- [ ] 保留历史分析版本，支持版本对比
+
+---
+
+## US-R3-07 管理用户账号与权限
+
+**作为** 系统管理员，  
+**我希望** 管理系统用户账号，按角色分配权限，  
+**以便** 每个用户只能访问职责范围内的数据和功能。
+
+### 验收标准
+- [ ] 支持创建/编辑/禁用/删除用户
+- [ ] 预置角色模板：学院用户、校级管理者、系统管理员
+- [ ] 学院用户可绑定所属学院/专业，控制数据可见范围
+- [ ] 支持批量导入用户（Excel）
+- [ ] 可选对接学校统一身份认证（CAS/OAuth）
+
+---
+
+## US-R3-08 系统配置与运维
+
+**作为** 系统管理员，  
+**我希望** 通过配置界面管理全局参数，并监控系统运行状态，  
+**以便** 保障系统稳定运行。
+
+### 验收标准
+- [ ] 可配置：学校信息（名称/LOGO/学院专业列表）、分析参数（阈值/周期）、报告模板、通知规则
+- [ ] 运维看板：服务状态、资源使用（CPU/内存/磁盘）、在线用户数、访问量
+- [ ] 异常告警：服务宕机/资源超阈值时通知
+- [ ] 操作日志：记录关键操作，支持筛选和导出
+- [ ] 数据备份：支持自动/手动备份，可从备份恢复
@@ -0,0 +1,73 @@
+# 大屏展示模块（功能模块，非独立角色）
+
+> **使用场景**：供需数据的可视化展示。无需登录，由校级管理者配置内容后自动轮播。要求视觉效果专业、信息直观。
+
+---
+
+## US-DS-01 大屏首页 — 学校供需总览
+
+**展示内容**：学校人才培养与市场需求的宏观对接指标。
+
+### 验收标准
+- [ ] 关键指标：全校专业数、在校生总数、整体就业率、平均匹配度、合作企业总数、覆盖行业数
+- [ ] 数字动态计数器效果（滚动数字）
+- [ ] 深色背景、高对比度配色，视觉效果专业
+- [ ] 关键数字突出显示，信息层次清晰
+
+---
+
+## US-DS-02 大屏 — 专业匹配度排行
+
+**展示内容**：32个专业与市场需求的匹配度排名。
+
+### 验收标准
+- [ ] 排行榜/柱状图展示
+- [ ] 自动高亮TOP5和BOTTOM5
+- [ ] 支持按学院分组展示
+- [ ] 自动轮播翻页（每屏16个专业）
+
+---
+
+## US-DS-03 大屏 — 人才缺口可视化
+
+**展示内容**：市场急需方向的人才缺口分布。
+
+### 验收标准
+- [ ] 热力图/气泡图展示，气泡大小=缺口程度，颜色=行业类别
+- [ ] 动态效果（缓慢浮动/呼吸灯）
+- [ ] 旁注关键数据（如"AI方向缺口率67%"）
+
+---
+
+## US-DS-04 大屏 — 薪资对比
+
+**展示内容**：校内培养薪资 vs 市场薪资对比。
+
+### 验收标准
+- [ ] 对比图：校内实习薪资 vs 市场实习薪资、校内就业薪资 vs 市场就业薪资
+- [ ] 按专业/行业维度自动切换
+- [ ] 绿色箭头=优于市场，红色=低于市场
+
+---
+
+## US-DS-05 大屏 — 校企合作成果
+
+**展示内容**：学校与企业的合作成果展示。
+
+### 验收标准
+- [ ] 合作企业LOGO墙/地图分布
+- [ ] 关键数据：合作企业总数、覆盖行业、累计接收学生数、提供岗位数
+- [ ] 企业LOGO动态滚动/飞入效果
+- [ ] 标注重点合作企业（500强/行业龙头）
+
+---
+
+## 大屏通用要求
+
+| 项目 | 要求 |
+|------|------|
+| 分辨率 | 适配1920×1080及以上，支持16:9/21:9 |
+| 自动轮播 | 各页面按设定间隔自动切换，支持手动翻页 |
+| 免登录 | 通过专用URL直接访问，无需登录 |
+| 自动刷新 | 数据按设定周期自动刷新 |
+| 动效 | 适度动态效果，避免喧宾夺主 |
@@ -0,0 +1,118 @@
+# 供需会系统 — User Story 优先级与排期建议
+
+## 一、优先级分级
+
+### P0 — 供需会核心交付（必须上线）
+
+| 编号 | User Story | 角色 | 说明 |
+|------|-----------|------|------|
+| US-R3-01 | 配置校内数据源对接 | 系统管理员 | 没有数据，一切无从谈起 |
+| US-R3-02 | 配置外部数据采集 | 系统管理员 | 市场端数据是对比的基础 |
+| US-R3-04 | 维护岗位分类体系 | 系统管理员 | 岗位归一是分析的前提 |
+| US-R3-03 | 管理数据清洗规则 | 系统管理员 | 保障数据质量 |
+| US-R3-06 | 触发与管理分析任务 | 系统管理员 | 报告生成的入口 |
+| US-R3-07 | 管理用户账号与权限 | 系统管理员 | 系统可用的前提 |
+| US-R1-01 | 查看本院专业匹配度总览 | 学院用户 | **院级入口页，登录后首页** |
+| US-R1-02 | 查看专业供需匹配详细分析 | 学院用户 | 核心分析功能 |
+| US-R1-10 | 导出专业/学院报告（基础版） | 学院用户 | **32个专业报告，明确P0** |
+| US-R2-01 | 查看全校专业对比总览 | 校级管理者 | 全校维度核心功能 |
+| US-R2-03 | 导出供需会议材料包 | 校级管理者 | 供需会直接产出物 |
+
+### P1 — 分析深度增强（强烈建议）
+
+| 编号 | User Story | 角色 | 说明 |
+|------|-----------|------|------|
+| US-R1-03 | 查看专业技能图谱 | 学院用户 | 丰富报告内容 |
+| US-R1-04 | 查看薪资对比分析 | 学院用户 | 丰富报告内容 |
+| US-R1-05 | 查看人才缺口分析 | 学院用户 | 丰富报告内容 |
+| US-R2-02 | 查看全校人才缺口汇总 | 校级管理者 | 全校缺口视图 |
+| US-R2-04 | 管理展示大屏 | 校级管理者 | **大屏配置与大屏展示同期** |
+| US-R3-05 | 监控数据质量 | 系统管理员 | 保障数据可靠性 |
+| US-DS-01 | 大屏-学校供需总览 | 大屏模块 | 大屏核心展示 |
+| US-DS-02 | 大屏-专业匹配度排行 | 大屏模块 | 大屏核心展示 |
+
+### P2 — 展示与体验提升
+
+| 编号 | User Story | 角色 | 说明 |
+|------|-----------|------|------|
+| US-R1-07 | 获取合作企业推荐 | 学院用户 | 企业对接场景 |
+| US-R1-08 | 查看学生就业去向分布 | 学院用户 | 就业指导场景 |
+| US-R2-06 | 查看数据质量概况 | 校级管理者 | 管理可视化 |
+| US-DS-03 | 大屏-人才缺口可视化 | 大屏模块 | 大屏进阶展示 |
+| US-DS-04 | 大屏-薪资对比 | 大屏模块 | 大屏进阶展示 |
+| US-DS-05 | 大屏-校企合作成果 | 大屏模块 | 大屏进阶展示 |
+| US-R3-08 | 系统配置与运维 | 系统管理员 | 运维保障 |
+
+### P3 — 智能增值功能
+
+| 编号 | User Story | 角色 |
+|------|-----------|------|
+| US-R1-06 | 获取课程调整建议 | 学院用户 |
+| US-R1-09 | 查看政策与行业动态 | 学院用户 |
+| US-R2-05 | 跟踪各学院改进情况 | 校级管理者 |
+
+---
+
+## 二、建议交付节奏
+
+```
+       月份1              月份2              月份3             月份4
+  ┌────────────────┬────────────────┬────────────────┬────────────────┐
+  │                │                │                │                │
+  │  P0 数据层      │  P0 分析+报告   │  P1 深度分析    │  P2+P3         │
+  │                │                │  + 大屏         │  增值功能        │
+  │  · 数据对接     │  · 分析引擎     │  · 技能图谱     │  · 课程建议     │
+  │  · 数据清洗     │  · 院级总览     │  · 薪资分析     │  · 政策聚合     │
+  │  · 岗位归一     │  · 专业分析     │  · 缺口分析     │  · 闭环跟踪     │
+  │  · 用户权限     │  · 32份基础报告 │  · 大屏配置     │  · 企业推荐     │
+  │                │  · 全校总览     │  · 大屏核心页   │  · 大屏进阶     │
+  │                │  · 材料导出     │  · 报告内容丰富 │  · 就业去向     │
+  │                │                │                │                │
+  └────────────────┴────────────────┴────────────────┴────────────────┘
+       里程碑1            里程碑2            里程碑3           里程碑4
+     数据跑通验证       核心功能上线        供需会就绪         持续迭代
+```
+
+---
+
+## 三、关键依赖关系
+
+```
+数据源接入(R3-01/02)
+       │
+       ▼
+数据清洗 & 岗位归一(R3-03/04)
+       │
+       ▼
+分析引擎(R3-06)
+       │
+       ├──────────────────────────────────┐
+       ▼                                  ▼
+院级总览(R1-01) ──► 专业分析(R1-02)   全校总览(R2-01)
+                         │                  │
+                         ├── 技能图谱(R1-03)├── 缺口汇总(R2-02)
+                         ├── 薪资对比(R1-04)├── 大屏配置(R2-04) ──► 大屏展示(DS-xx)
+                         ├── 缺口分析(R1-05)└── 材料导出(R2-03) ──┐
+                         │                                        │
+                         ├── 报告导出(R1-10)◄─────────────────────┘
+                         │   （基础版P0 → 完整版随P1/P3丰富）      复用
+                         └── 课程建议(R1-06)
+```
+
+> **关键依赖说明**：
+> - R1-01（院级总览）是 R1-02（专业详情）的入口页面，必须同期交付
+> - R2-04（大屏配置）是 DS-xx（大屏展示）的管理入口，必须同期交付
+> - R2-03（材料包）复用 R1-10（报告导出）的产出，不重复生成
+> - R1-10 报告内容随 P0→P1→P3 逐步丰富，不阻塞P0交付
+
+---
+
+## 四、风险提示
+
+| 风险项 | 影响 | 建议应对 |
+|--------|------|---------|
+| 校内系统无可用API | 退化为手动导入 | 提前确认接口能力，准备Excel方案 |
+| 外部数据采集合规 | 爬虫可能违反ToS | 优先对接开放API，控制采集频率 |
+| 岗位分类标准不统一 | 分析结果不可信 | 早期投入分类体系，参考国标+行业标准 |
+| 32专业数据完整度差异大 | 部分报告质量低 | 设置完整度阈值，不达标专业标注说明 |
+| 供需会时间节点固定 | 倒排工期压力 | 确认供需会日期，按里程碑严控 |
@@ -0,0 +1,573 @@
+# 供需会智能分析系统 — 技术方案
+
+> **项目名称**：杭州科技职业技术学院 供需会智能分析系统  
+
+## 目录
+
+- [一、项目背景与目标](#一项目背景与目标)
+- [二、系统总体架构](#二系统总体架构)
+- [三、核心功能设计](#三核心功能设计)
+- [四、AI能力详解](#四ai能力详解)
+- [五、数据安全与部署方案](#五数据安全与部署方案)
+- [六、实施计划](#六实施计划)
+- [七、投资估算](#七投资估算)
+
+## 一、项目背景与目标
+
+### 1.1 项目背景
+
+高校供需对接是高等教育服务区域经济发展的核心环节。杭州科技职业技术学院覆盖32个专业方向，每年为杭州及周边地区输送大量技术技能型人才。供需会作为学校与行业企业对接的重要机制，承担着人才培养方向校准、校企合作推进、就业质量提升等多重使命。
+
+当前，学校在供需对接方面面临以下挑战：
+
+| 挑战 | 现状 |
+|------|------|
+| **数据分散** | 校内实习数据、就业数据、市场招聘数据分散在不同系统，无法统一分析 |
+| **分析依赖人工** | 供需匹配主要靠人工调研和经验判断，缺少数据化、智能化的分析手段 |
+| **报告产出效率低** | 32个专业的人才需求报告需逐一手工编写，耗时长、口径难统一 |
+| **决策缺少数据支撑** | 课程调整、专业建设、企业合作等决策缺乏市场数据的量化支撑 |
+| **展示手段单一** | 缺少直观、专业的数据可视化展示手段 |
+
+### 1.2 建设目标
+
+建设一套 **AI驱动的供需会智能分析系统**，实现以下目标：
+
+1. **数据汇聚**：打通校内实习平台、就业系统与外部就业市场数据，建立统一的供需数据底座
+2. **智能分析**：运用大模型和数据分析技术，自动完成岗位匹配、技能解析、缺口识别、薪资对标
+3. **报告自动化**：一键生成32个专业的人才需求分析报告，支持供需会材料批量导出
+4. **辅助决策**：为学院提供AI驱动的课程调整建议和企业合作推荐
+5. **可视化展示**：提供供需会专用数据大屏，直观呈现人才培养与市场需求的对接成果
+
+## 二、系统总体架构
+
+### 2.1 总体架构图
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                         应用展示层                                    │
+│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌───────────┐  │
+│  │  学院工作台   │  │ 校级管理台   │  │  系统管理台  │  │  展示大屏  │  │
+│  │  · 专业分析  │  │ · 全校总览   │  │ · 数据管理  │  │ · 供需总览│  │
+│  │  · 报告导出  │  │ · 缺口汇总   │  │ · 用户权限  │  │ · 匹配排行│  │
+│  │  · 企业推荐  │  │ · 材料导出   │  │ · 系统运维  │  │ · 缺口地图│  │
+│  │  · 就业指导  │  │ · 大屏管理   │  │ · 分析任务  │  │ · 薪资对比│  │
+│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘  └───────────┘  │
+├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
+│                       AI 智能分析引擎                                 │
+│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐            │
+│  │ JD智能解析│  │ 岗位匹配  │  │ 缺口识别  │  │ 报告生成  │            │
+│  │  大模型   │  │  引擎     │  │  引擎     │  │  引擎     │            │
+│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘            │
+│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐                          │
+│  │ 技能图谱  │  │ 薪资分析  │  │ 课程建议  │                          │
+│  │  构建     │  │  引擎     │  │ AI生成    │                          │
+│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘                          │
+├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
+│                       数据治理层                                      │
+│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐            │
+│  │ 数据清洗   │  │ 岗位归一  │  │ 质量监控  │  │ 数据仓库  │            │
+│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘            │
+├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
+│                        数据源层                                       │
+│  ┌───────────────────────┐  ┌───────────────────────────────────┐  │
+│  │       校内数据          │  │           外部数据                 │  │
+│  │  · 实习平台（含工资）   │  │  · 杭州就业网 · 杭州本地人才网     │  │
+│  │  · 就业管理系统         │  │  · 政策/行业报告                  │  │
+│  └───────────────────────┘  └───────────────────────────────────┘  │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+### 2.2 架构设计原则
+
+| 原则 | 说明 |
+|------|------|
+| **一体化部署** | 一套系统覆盖全部功能，统一部署维护，降低学校信息中心的运维负担 |
+| **数据驱动** | 从数据采集到报告生成形成完整链路，所有分析结论均可溯源至原始数据 |
+| **AI原生** | 大模型能力深度集成于分析引擎，而非简单的功能叠加，确保智能分析的精准性 |
+| **渐进增强** | 系统分阶段交付，核心功能优先上线，AI高级功能逐步丰富，不影响基础使用 |
+| **安全可控** | 支持校内私有化部署，数据不出校园；大模型可对接私有化部署的模型服务 |
+
+## 三、核心功能设计
+
+### 3.1 数据接入与治理
+
+数据是系统的基础。本模块负责从多方数据源汇聚数据，并经过清洗、标准化后，形成统一的供需数据底座。
+
+#### 3.1.1 校内数据对接
+
+| 数据源 | 接入数据 | 对接方式 |
+|--------|---------|---------|
+| 校内实习平台 | 实习岗位、实习企业、实习工资（新增） | 优先API对接，兜底Excel导入 |
+| 就业管理系统 | 就业岗位、就业薪资、就业企业、就业去向 | 优先API/数据库视图对接 |
+
+> 系统提供可视化的数据对接配置界面，支持字段映射、同步频率设置和连接测试，无需修改代码即可适配学校现有系统。
+
+#### 3.1.2 外部数据采集
+
+| 数据源 | 采集内容 | 采集策略 |
+|--------|---------|---------|
+| 杭州就业网 | 岗位需求、企业信息、薪资范围 | 定时采集，按行业/地域配置范围 |
+| 杭州本地人才网 | 招聘岗位、技能要求、薪资数据 | 定时采集 |
+| 行业报告/新闻 | 行业趋势、政策动态 | 定时采集+人工录入 |
+
+#### 3.1.3 数据治理
+
+```
+原始数据 ──► 数据清洗 ──► 岗位归一 ──► 质量检验 ──► 数据仓库
+              │              │              │
+              ▼              ▼              ▼
+          · 去重去噪      · 统一分类     · 完整度检查
+          · 格式标准化    · 别名映射     · 异常值检测
+          · 缺失值处理    · 待审核队列   · 质量评分
+```
+
+**岗位分类归一**是数据治理的核心环节。系统建立三级岗位分类体系（大类-中类-小类），通过AI辅助的别名映射和人工审核相结合，确保来自不同数据源的岗位信息能在同一体系下进行对比分析。
+
+### 3.2 AI智能分析引擎
+
+这是系统的核心价值所在。AI分析引擎对治理后的供需数据进行深度分析，产出六大维度的分析结果。各维度的详细能力说明见 [第四章 AI能力详解](#四ai能力详解)。
+
+#### 六大分析维度
+
+| 分析维度 | 分析内容 | 产出 |
+|---------|---------|------|
+| **岗位匹配度分析** | 将校内就业/实习岗位与市场需求岗位进行智能比对 | 32个专业的匹配度评分及详细对比 |
+| **人才缺口识别** | 识别市场有需求但学校覆盖不足的方向 | 缺口岗位TOP排行、缺口率、趋势 |
+| **薪资对标分析** | 校内实习工资/就业薪资与市场水平横向对比 | 分位数对比、城市维度、趋势变化 |
+| **专业技能图谱** | 从招聘信息中AI提取技能要求，与课程设置比对 | 32个专业的技能覆盖雷达图 |
+| **课程调整建议** | 基于供需偏差和技能缺口，AI生成优化建议 | 按专业输出新增/强化/弱化课程建议 |
+| **企业推荐** | 基于岗位匹配度，推荐潜在合作企业 | 按专业输出推荐企业列表及推荐理由 |
+
+#### 分析引擎工作流程
+
+```
+  数据仓库
+     │
+     ├──────────────────────────┐
+     ▼              ▼          ▼
+ 校内就业数据   市场需求数据  招聘信息原文
+     │              │          │
+     │              │          ▼
+     │              │      AI智能解析（技能/要求提取）
+     │              │          │
+     ▼              ▼          ▼
+     ┌──────────────────────────┐
+     │      多维度分析引擎        │
+     │  岗位匹配 · 缺口识别      │
+     │  薪资对标 · 技能图谱      │
+     │  企业推荐 · 课程建议      │
+     └────────────┬─────────────┘
+                  │
+                  ▼
+            分析结果库（版本化存储）
+                  │
+        ┌─────────┼─────────┐
+        ▼         ▼         ▼
+    报告生成   数据看板   大屏展示
+```
+
+### 3.3 专业人才需求报告
+
+系统自动生成32个专业的人才需求分析报告，是供需会的核心产出物。
+
+#### 报告内容结构
+
+```
+《XX专业人才需求分析报告》
+
+  1. 专业概况
+     - 在校生规模、近三年就业率
+
+  2. 供需匹配分析
+     - 毕业生TOP就业岗位 vs 市场TOP需求岗位
+     - 匹配度评分及档位
+
+  3. 技能图谱分析
+     - 市场要求技能 vs 课程覆盖技能（雷达图）
+     - 技能覆盖盲区标注
+
+  4. 薪资对标分析
+     - 实习/就业薪资 vs 市场薪资（分位数对比）
+     - 城市维度、趋势变化
+
+  5. 人才缺口分析
+     - 相关方向缺口岗位及规模
+     - 缺口趋势判断
+
+  6. 课程调整建议（AI生成）
+     - 建议新增/强化/弱化的课程方向
+     - 每条建议的数据支撑和优先级
+
+  7. 合作企业推荐
+     - 高匹配度企业列表
+     - 推荐理由
+```
+
+#### 报告生成策略
+
+报告内容随系统功能上线逐步丰富，32个专业从第一期起即全部覆盖：
+
+| 阶段 | 报告版本 | 包含内容 |
+|------|---------|---------|
+| 第一期（M2） | 基础版 | 供需匹配分析（岗位对比、匹配度评分） |
+| 第二期（M3） | 完整版 | 增加技能图谱、薪资对标、缺口分析 |
+| 第三期（M4） | 智能版 | 增加AI课程建议、企业推荐 |
+
+- 支持PDF/Word格式导出，统一排版，带学校LOGO和元信息
+- 校级管理者可一键打包导出全部32份报告 + 全校总报告
+
+### 3.4 多角色工作台
+
+系统面向三类用户，提供差异化的工作台。
+
+#### 3.4.1 学院工作台
+
+> 面向学院院长、专业负责人、就业指导老师
+
+| 功能板块 | 功能说明 |
+|---------|---------|
+| 专业匹配度总览 | 本院所有专业与市场需求匹配度排行，支持预警标注 |
+| 专业详细分析 | 单专业维度的完整分析（岗位对比、技能图谱、薪资、缺口） |
+| 课程调整建议 | AI生成的课程优化方向，支持采纳/暂缓/驳回标记 |
+| 企业推荐 | 高匹配度企业列表，区分已合作和新推荐，支持导出 |
+| 就业去向分布 | 学生就业流向可视化（行业/地域/企业类型） |
+| 政策与动态 | 相关就业政策、行业报告聚合 |
+| 报告导出 | 导出专业报告或学院报告（PDF/Word） |
+
+> 通过数据权限控制，院长可查看院级汇总，专业负责人看本专业详情，就业指导老师侧重企业和薪资信息。
+
+#### 3.4.2 校级管理台
+
+> 面向教务处、就业处领导
+
+| 功能板块 | 功能说明 |
+|---------|---------|
+| 全校专业对比 | 32个专业匹配度/缺口率/薪资竞争力排行，红绿灯预警 |
+| 人才缺口汇总 | 全校维度的缺口方向汇总，辅助新专业申报和招生调整 |
+| 改进跟踪 | 各学院对建议的响应情况统计 |
+| 数据质量概览 | 各数据源接入状态、数据完整度 |
+| 材料包导出 | 一键打包导出供需会全套材料（ZIP） |
+| 大屏管理 | 配置大屏展示内容、布局、轮播策略 |
+
+#### 3.4.3 系统管理台
+
+> 面向信息中心运维人员
+
+| 功能板块 | 功能说明 |
+|---------|---------|
+| 数据源管理 | 校内/外部数据源配置、测试连接、同步策略 |
+| 数据清洗 | 清洗规则配置、预览、执行日志 |
+| 岗位分类 | 分类体系维护、别名映射、待审核队列 |
+| 分析任务 | 手动/自动触发分析、进度监控、版本管理 |
+| 用户权限 | 用户CRUD、角色分配、学院/专业数据范围绑定 |
+| 系统运维 | 全局配置、运行监控、操作日志、数据备份 |
+
+### 3.5 供需会展示大屏
+
+展示大屏用于供需数据的可视化呈现，无需登录，由校级管理者配置展示内容。
+
+#### 大屏页面规划
+
+| 页面 | 展示内容 | 核心视觉元素 |
+|------|---------|-------------|
+| 学校供需总览 | 全校宏观指标（专业数、就业率、匹配度、企业数） | 动态计数器、指标卡片 |
+| 专业匹配度排行 | 32个专业匹配度排名 | 柱状图/排行榜，TOP5高亮 |
+| 人才缺口地图 | 市场急需方向分布 | 热力气泡图，动态浮动 |
+| 薪资对比 | 校内薪资 vs 市场薪资 | 双轴对比图，涨跌箭头 |
+| 校企合作成果 | 合作企业展示 | 企业LOGO墙/地图分布 |
+
+#### 大屏技术要求
+
+- 适配1920×1080及以上分辨率，支持16:9/21:9比例
+- 深色主题、高对比度配色，视觉效果专业
+- 各页面按设定间隔自动轮播，支持手动切换
+- 通过专用URL免登录访问
+- 关键数字突出显示，信息层次清晰
+
+## 四、AI能力详解
+
+AI能力是本系统区别于传统数据统计工具的核心差异点。系统深度集成大语言模型，在以下四个关键场景中发挥智能化作用。
+
+### 4.1 大模型驱动的JD智能解析
+
+**痛点**：市场招聘数据中，岗位JD以自然语言描述，格式各异，传统关键词匹配难以准确提取结构化信息。
+
+**方案**：利用大模型的语义理解能力，将非结构化JD文本自动解析为结构化数据。
+
+```
+┌───────────────────────────────────────┐
+│ 原始JD文本（输入）                      │
+│                                        │
+│ "招聘Python后端开发工程师，要求熟悉     │
+│  Django/Flask框架，有Redis/MySQL经验，  │
+│  了解Docker容器化部署，薪资15-25K..."   │
+├───────────────────────────────────────┤
+│              大模型解析                  │
+├───────────────────────────────────────┤
+│ 结构化结果（输出）                      │
+│                                        │
+│ · 岗位类别：互联网/软件开发/后端开发    │
+│ · 核心技能：Python, Django, Flask,      │
+│             Redis, MySQL, Docker        │
+│ · 技能层级：熟悉(Django/Flask/Redis)    │
+│             了解(Docker)                │
+│ · 薪资范围：15K-25K                     │
+│ · 经验要求：推断为1-3年                 │
+└───────────────────────────────────────┘
+```
+
+**价值**：
+- 解析准确率显著优于传统关键词匹配
+- 能理解语义近义（如"熟练使用"="精通"、"有经验"="熟悉"）
+- 支持自动适配不同平台、不同格式的JD文本
+
+### 4.2 AI岗位匹配与人才缺口识别
+
+**痛点**：校内就业岗位名称与市场岗位名称往往不同（如学生就业登记为"程序员"，市场叫"后端开发工程师"），简单文本匹配会导致大量漏匹配。
+
+**方案**：利用大模型的语义相似度计算和推理能力，实现"理解岗位本质"的智能匹配。
+
+```
+校内就业岗位                    市场需求岗位
+─────────────                  ─────────────
+"程序员"          ──AI匹配──►  "后端开发工程师"     ✅ 高匹配
+"网页设计"        ──AI匹配──►  "UI/UX设计师"        ✅ 中匹配
+"文员"            ──AI匹配──►  "数据分析师"          ❌ 低匹配
+                               "算法工程师"          ⚠️ 无对应（缺口）
+```
+
+**匹配方式**：
+1. AI理解岗位的实际含义，而非简单比对文字
+2. 结合岗位分类体系进行层级匹配
+3. 综合技能要求重合度进行交叉验证
+4. 输出匹配度评分（0-100）和匹配置信度
+
+**缺口识别逻辑**：
+- 市场需求量大 + 学校就业覆盖少 = 人才缺口
+- 结合需求增长趋势判断缺口紧迫性
+- 关联到具体专业，给出"该缺口应由哪个专业响应"的建议
+
+### 4.3 智能课程调整建议
+
+**痛点**：即使识别了供需偏差，从"市场需要什么技能"到"学校应该调整什么课程"之间的推理链条复杂，依赖专业人员的经验判断。
+
+**方案**：利用大模型的推理能力，自动生成从市场数据到课程建议的完整推理链。
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────┐
+│  AI课程建议生成流程                                    │
+│                                                       │
+│  输入：                                               │
+│  · 本专业技能图谱（市场要求 vs 课程覆盖）              │
+│  · 本专业供需匹配偏差数据                              │
+│  · 本专业现有课程设置清单                              │
+│                                                       │
+│  大模型推理：                                          │
+│  1. 识别技能覆盖盲区                                   │
+│  2. 关联盲区技能到具体岗位需求                         │
+│  3. 评估该技能的市场重要程度和增长趋势                  │
+│  4. 生成课程调整建议（新增/强化/弱化）                  │
+│  5. 为每条建议给出数据支撑和优先级                     │
+│                                                       │
+│  输出示例：                                            │
+│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
+│  │ 建议【高优先级】：新增"容器化与云原生"课程方向     │ │
+│  │                                                   │ │
+│  │ 依据：Docker/K8s技能在后端开发岗位JD中出现率       │ │
+│  │ 从2024年的42%上升至2026年的78%，而当前课程体系     │ │
+│  │ 中仅在"Linux基础"课程中简要提及容器概念。          │ │
+│  │                                                   │ │
+│  │ 建议措施：新增1门32学时选修课，覆盖Docker基础、    │ │
+│  │ 容器编排、CI/CD流水线等内容。                      │ │
+│  └─────────────────────────────────────────────────┘ │
+└─────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**价值**：
+- 从"数据发现"到"行动建议"自动闭环
+- 每条建议有明确的数据支撑，可追溯、可验证
+- 大幅降低专业负责人分析市场数据的工作量
+
+### 4.4 专业能力图谱自动构建
+
+**痛点**：32个专业分别需要哪些技能、每个技能市场需求强度如何、学校课程覆盖如何——这张图谱需要大量人力梳理。
+
+**方案**：由AI自动从海量招聘JD中提取、归类、量化技能要求，并与课程设置自动比对，生成专业能力图谱。
+
+```
+                    计算机科学与技术 · 能力图谱
+
+                         Java ★★★★★
+                        /
+               Python ★★★★     MySQL ★★★★
+              /                          \
+     Docker ★★★                     Redis ★★★
+              \                          /
+          Linux ★★★★          Git ★★★★
+                        \      /
+                   Spring ★★★★★
+
+  ★ 市场需求强度    ● 课程覆盖度
+
+  覆盖充足：Java, Python, MySQL, Linux
+  部分覆盖：Spring, Git
+  严重不足：Docker, Redis    ◄── 重点关注
+```
+
+**构建流程**：
+1. 从招聘JD中通过大模型提取技能关键词及层级要求
+2. 统计每个技能在对口岗位中的出现频率，计算市场需求强度
+3. 将技能与学校课程大纲进行比对（课程名称+教学内容关键词匹配）
+4. 生成雷达图/能力矩阵，标注覆盖状态
+
+## 五、数据安全与部署方案
+
+### 5.1 数据安全策略
+
+| 安全维度 | 措施 |
+|---------|------|
+| **数据存储** | 所有数据存储在学校服务器内，不外传；数据库加密存储 |
+| **访问控制** | 基于角色的权限控制，学院用户只能访问本单位数据 |
+| **传输安全** | 全站HTTPS加密传输 |
+| **操作审计** | 关键操作（数据导入/导出、报告下载、权限变更）全程日志记录 |
+| **数据备份** | 支持自动定时备份，可手动触发，支持从备份恢复 |
+| **AI安全** | AI模型可对接学校私有化部署的服务，敏感数据不传入公网 |
+
+### 5.2 部署方案
+
+系统采用**校内私有化部署**，部署在学校数据中心或指定云服务器上。
+
+```
+┌──────────────────────────────────────┐
+│           学校数据中心/云服务器         │
+│                                       │
+│  ┌─────────┐  ┌─────────┐            │
+│  │ Web前端  │  │ 后端服务  │            │
+│  └─────────┘  └─────────┘            │
+│  ┌─────────┐  ┌─────────┐            │
+│  │ 数据库   │  │ 缓存服务  │            │
+│  └─────────┘  └─────────┘            │
+│  ┌─────────┐                          │
+│  │ AI模型   │ （可选私有化部署          │
+│  │  服务    │  或对接云端API）          │
+│  └─────────┘                          │
+└──────────────────────────────────────┘
+```
+
+**服务器推荐配置**：
+
+| 项目 | 基础配置 | 推荐配置 |
+|------|---------|---------|
+| CPU | 8核 | 16核 |
+| 内存 | 16GB | 32GB |
+| 磁盘 | 200GB SSD | 500GB SSD |
+| GPU（如需私有化AI模型） | — | 独立GPU卡×1 |
+
+> 如不部署私有化AI模型，可通过API调用云端AI服务，此时无需GPU。
+
+## 六、实施计划
+
+### 6.1 分期交付计划
+
+项目采用分期迭代交付模式，共4个里程碑，总周期约4个月。
+
+```
+       月份1              月份2              月份3             月份4
+  ┌────────────────┬────────────────┬────────────────┬────────────────┐
+  │                │                │                │                │
+  │  里程碑1        │  里程碑2        │  里程碑3        │  里程碑4       │
+  │  数据跑通       │  核心功能上线   │  供需会就绪     │  持续迭代      │
+  │                │                │                │                │
+  │  · 数据源对接   │  · AI分析引擎   │  · 技能图谱     │  · AI课程建议  │
+  │  · 数据清洗归一 │  · 院级/专业分析│  · 薪资对标     │  · 政策聚合    │
+  │  · 岗位分类体系 │  · 32份基础报告 │  · 缺口分析     │  · 改进跟踪    │
+  │  · 用户权限     │  · 全校总览     │  · 大屏配置+展示│  · 企业推荐    │
+  │                │  · 材料包导出   │  · 报告内容丰富 │  · 就业去向    │
+  │                │                │                │  · 大屏进阶    │
+  └────────────────┴────────────────┴────────────────┴────────────────┘
+
+  验收点1:           验收点2:          验收点3:          验收点4:
+  数据链路跑通       系统可用于         完整分析+大屏      全功能交付
+  样本数据可查       报告生成和导出
+```
+
+### 6.2 里程碑交付物
+
+| 里程碑 | 交付物 | 验收标准 |
+|--------|--------|---------|
+| M1 数据跑通 | 数据治理模块上线，样本数据入库 | 校内+外部数据可接入，清洗归一后可查询 |
+| M2 核心上线 | 分析引擎+报告+工作台上线 | 可生成32份基础版专业报告并导出 |
+| M3 供需会就绪 | 完整分析+大屏上线 | 报告含完整分析维度，大屏可正常展示 |
+| M4 全功能交付 | 全部功能上线 | AI课程建议等高级功能可用，全系统验收 |
+
+### 6.3 项目配合要求
+
+| 阶段 | 需校方配合事项 |
+|------|--------------|
+| 启动阶段 | 提供校内系统接口文档或数据库访问权限；确认32个专业清单和课程设置 |
+| M1阶段 | 配合数据对接调试；提供样本数据验证清洗效果 |
+| M2阶段 | 业务部门试用反馈；确认报告格式和内容模板 |
+| M3阶段 | 确认大屏展示需求；提供大屏显示设备参数（屏幕尺寸/分辨率） |
+| 全程 | 指定1名项目对接人，负责协调校内各部门 |
+
+## 七、投资估算
+
+### 7.1 软件开发工作量
+
+以下按功能模块估算开发工作量，单位为**人天**。
+
+| 模块 | 功能范围 | 人天 | 阶段 |
+|------|---------|:----:|:----:|
+| **数据接入与治理** | | | |
+| &emsp;校内数据对接 | 多种对接方式，字段映射，自动同步 | 15 | M1 |
+| &emsp;外部数据采集 | 3个采集源配置，采集调度，异常告警 | 18 | M1 |
+| &emsp;数据清洗引擎 | 去重/补全/过滤规则，配置界面，执行日志 | 12 | M1 |
+| &emsp;岗位分类归一 | 三级分类体系，别名映射，AI辅助归一，审核队列 | 15 | M1 |
+| &emsp;数据质量监控 | 监控看板，完整度/归一率指标，告警配置 | 8 | M1 |
+| **AI智能分析引擎** | | | |
+| &emsp;JD智能解析 | AI驱动的招聘信息结构化解析，批量处理 | 12 | M2 |
+| &emsp;岗位匹配引擎 | 智能语义匹配，匹配度评分，多维度校验 | 15 | M2 |
+| &emsp;人才缺口识别 | 缺口计算，趋势分析，关联专业推荐 | 10 | M2/M3 |
+| &emsp;薪资分析引擎 | 多维度薪资对比，趋势分析 | 8 | M3 |
+| &emsp;技能图谱构建 | AI技能提取，课程比对，图谱生成 | 15 | M3 |
+| &emsp;AI课程建议 | AI驱动的课程调整建议生成 | 12 | M4 |
+| &emsp;企业推荐引擎 | 企业-专业匹配度计算，推荐理由生成 | 8 | M4 |
+| **报告生成** | | | |
+| &emsp;报告模板与生成 | 模板设计，数据填充，图表渲染，PDF/Word输出 | 15 | M2 |
+| &emsp;材料包导出 | 32份报告+总报告汇总，批量打包下载 | 5 | M2 |
+| **应用工作台** | | | |
+| &emsp;学院工作台 | 7个功能板块的界面与服务 | 25 | M2/M3 |
+| &emsp;校级管理台 | 6个功能板块的界面与服务 | 20 | M2/M3 |
+| &emsp;系统管理台 | 6个功能板块的界面与服务 | 20 | M1/M2 |
+| **展示大屏** | | | |
+| &emsp;大屏核心页面 | 5个大屏页面设计+开发，轮播，免登录 | 20 | M3 |
+| &emsp;大屏管理功能 | 内容配置，布局调整，预览 | 8 | M3 |
+| **基础设施** | | | |
+| &emsp;用户权限系统 | 角色管理，数据权限，可选对接学校统一认证 | 10 | M1 |
+| &emsp;系统运维 | 全局配置，运行监控，操作日志，备份恢复 | 10 | M3/M4 |
+| &emsp;部署与联调 | 环境搭建，联调测试，上线部署 | 15 | 全程 |
+| | | | |
+| **合计** | | **311** | |
+
+### 7.2 工作量汇总（按阶段）
+
+| 阶段 | 周期 | 工作量 | 核心交付 |
+|------|------|:------:|---------|
+| M1 数据跑通 | 第1个月 | 78 人天 | 数据治理全链路 + 用户权限 |
+| M2 核心上线 | 第2个月 | 100 人天 | AI分析引擎 + 报告生成 + 工作台核心 |
+| M3 供需会就绪 | 第3个月 | 83 人天 | 深度分析 + 大屏 + 工作台完善 |
+| M4 持续迭代 | 第4个月 | 50 人天 | AI课程建议 + 企业推荐 + 运维 |
+| **合计** | **4个月** | **311 人天** | |
+
+### 7.3 其他费用参考
+
+| 项目 | 说明 | 预估（年） |
+|------|------|-----------|
+| 服务器 | 校方自备或采购（见5.2配置推荐） | 视校方情况 |
+| AI模型云端调用 | 如使用云端AI服务（按调用量计费） | 1-3万元 |
+| AI模型私有化部署 | 如需校内私有化部署（含GPU服务器） | 视模型规模 |
+| 年度运维 | 系统维护、数据更新、版本升级 | 另行协商 |
+
+> 以上AI服务费用为参考值，实际费用取决于分析频率和数据规模。32个专业每月分析一次，年均费用约1-2万元。
+
+*— 文档结束 —*
@@ -0,0 +1,369 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+<meta charset="UTF-8">
+<title>供需会智能分析系统 — 架构图（Word粘贴版）</title>
+<style>
+  body { font-family: "Microsoft YaHei", "PingFang SC", sans-serif; max-width: 800px; margin: 40px auto; color: #333; }
+  h2 { color: #1a5276; border-bottom: 2px solid #2980b9; padding-bottom: 6px; margin-top: 50px; }
+  h3 { color: #2c3e50; margin-top: 30px; }
+
+  /* 四层架构图 */
+  .arch-layer { border: 2px solid #2c3e50; border-radius: 6px; margin-bottom: 0; padding: 14px 16px; }
+  .arch-layer + .arch-layer { border-top: 2px dashed #7f8c8d; border-top-left-radius: 0; border-top-right-radius: 0; margin-top: -2px; }
+  .arch-layer:first-child { border-bottom-left-radius: 0; border-bottom-right-radius: 0; }
+  .layer-title { font-weight: bold; font-size: 15px; color: #fff; background: #2c3e50; display: inline-block; padding: 3px 12px; border-radius: 3px; margin-bottom: 10px; }
+  .layer-title.blue { background: #2980b9; }
+  .layer-title.green { background: #27ae60; }
+  .layer-title.orange { background: #e67e22; }
+  .layer-title.gray { background: #7f8c8d; }
+
+  .card-row { display: flex; gap: 10px; flex-wrap: wrap; }
+  .card { border: 1px solid #bdc3c7; border-radius: 4px; padding: 10px 14px; background: #f8f9fa; flex: 1; min-width: 150px; }
+  .card-title { font-weight: bold; font-size: 14px; color: #2c3e50; margin-bottom: 6px; }
+  .card ul { margin: 0; padding-left: 16px; font-size: 13px; color: #555; }
+  .card ul li { margin-bottom: 2px; }
+
+  .module-tag { display: inline-block; border: 1px solid #bdc3c7; border-radius: 4px; padding: 6px 14px; background: #f8f9fa; font-size: 13px; margin: 3px; text-align: center; }
+
+  /* 流程图 */
+  .flow { text-align: center; padding: 20px 0; }
+  .flow-step { display: inline-block; border: 2px solid #2980b9; border-radius: 6px; padding: 10px 20px; background: #ebf5fb; font-weight: bold; color: #1a5276; margin: 4px 0; }
+  .flow-step.green { border-color: #27ae60; background: #eafaf1; color: #1e8449; }
+  .flow-step.orange { border-color: #e67e22; background: #fef5e7; color: #ca6f1e; }
+  .flow-step.gray { border-color: #7f8c8d; background: #f2f3f4; color: #566573; }
+  .flow-arrow { display: block; font-size: 22px; color: #7f8c8d; line-height: 1.2; }
+  .flow-arrow-right { display: inline-block; font-size: 20px; color: #7f8c8d; margin: 0 6px; vertical-align: middle; }
+  .flow-branch { display: flex; justify-content: center; gap: 16px; margin: 6px 0; flex-wrap: wrap; }
+  .flow-sub { font-size: 12px; color: #777; margin-top: 2px; }
+
+  /* JD解析示例 */
+  .jd-box { border: 2px solid #2980b9; border-radius: 8px; overflow: hidden; max-width: 520px; margin: 0 auto; }
+  .jd-section { padding: 14px 18px; }
+  .jd-section.input { background: #fef9e7; border-bottom: 2px solid #2980b9; }
+  .jd-section.process { background: #2980b9; color: #fff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 10px; font-size: 15px; }
+  .jd-section.output { background: #eafaf1; }
+  .jd-label { font-weight: bold; font-size: 13px; color: #7f8c8d; margin-bottom: 6px; }
+  .jd-text { font-size: 14px; line-height: 1.7; color: #333; }
+  .jd-result { font-size: 13px; line-height: 1.8; color: #333; }
+  .jd-result strong { color: #1a5276; }
+
+  /* 匹配示例表 */
+  .match-table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 14px; }
+  .match-table th { background: #2c3e50; color: #fff; padding: 10px; text-align: center; }
+  .match-table td { padding: 10px; border: 1px solid #ddd; text-align: center; }
+  .match-table tr:nth-child(even) { background: #f8f9fa; }
+  .tag-high { background: #27ae60; color: #fff; padding: 2px 10px; border-radius: 10px; font-size: 12px; }
+  .tag-mid { background: #f39c12; color: #fff; padding: 2px 10px; border-radius: 10px; font-size: 12px; }
+  .tag-low { background: #e74c3c; color: #fff; padding: 2px 10px; border-radius: 10px; font-size: 12px; }
+  .tag-gap { background: #8e44ad; color: #fff; padding: 2px 10px; border-radius: 10px; font-size: 12px; }
+
+  /* 课程建议示例 */
+  .advice-box { border: 2px solid #27ae60; border-radius: 8px; padding: 18px; background: #eafaf1; max-width: 600px; margin: 10px auto; }
+  .advice-title { font-weight: bold; color: #1e8449; font-size: 15px; margin-bottom: 10px; }
+  .advice-body { font-size: 14px; color: #333; line-height: 1.8; }
+
+  /* 能力图谱 */
+  .skill-table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 14px; }
+  .skill-table th { background: #1a5276; color: #fff; padding: 8px; text-align: center; }
+  .skill-table td { padding: 8px; border: 1px solid #ddd; text-align: center; }
+  .stars { color: #f39c12; letter-spacing: 2px; }
+  .cover-ok { color: #27ae60; font-weight: bold; }
+  .cover-partial { color: #f39c12; font-weight: bold; }
+  .cover-lack { color: #e74c3c; font-weight: bold; }
+
+  /* 部署架构 */
+  .deploy-box { border: 2px solid #2c3e50; border-radius: 8px; padding: 20px; background: #f8f9fa; max-width: 450px; margin: 0 auto; }
+  .deploy-title { text-align: center; font-weight: bold; color: #2c3e50; font-size: 15px; margin-bottom: 14px; border-bottom: 1px solid #bdc3c7; padding-bottom: 8px; }
+
+  /* 排期甘特 */
+  .gantt { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 13px; }
+  .gantt th { background: #2c3e50; color: #fff; padding: 10px; text-align: center; width: 25%; }
+  .gantt td { padding: 12px; border: 1px solid #ddd; vertical-align: top; }
+  .gantt .ms-title { font-weight: bold; color: #1a5276; font-size: 14px; margin-bottom: 6px; }
+  .gantt .ms-sub { color: #7f8c8d; font-size: 12px; }
+  .gantt ul { margin: 6px 0 0 0; padding-left: 16px; }
+  .gantt ul li { margin-bottom: 3px; }
+</style>
+</head>
+<body>
+
+<h2>图2.1 — 系统总体架构图</h2>
+
+<div class="arch-layer">
+  <span class="layer-title blue">应用展示层</span>
+  <div class="card-row">
+    <div class="card">
+      <div class="card-title">学院工作台</div>
+      <ul><li>专业分析</li><li>报告导出</li><li>企业推荐</li><li>就业指导</li></ul>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="card-title">校级管理台</div>
+      <ul><li>全校总览</li><li>缺口汇总</li><li>材料导出</li><li>大屏管理</li></ul>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="card-title">系统管理台</div>
+      <ul><li>数据管理</li><li>用户权限</li><li>系统运维</li><li>分析任务</li></ul>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="card-title">展示大屏</div>
+      <ul><li>供需总览</li><li>匹配排行</li><li>缺口地图</li><li>薪资对比</li></ul>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+<div class="arch-layer">
+  <span class="layer-title green">AI 智能分析引擎</span>
+  <div class="card-row">
+    <div class="module-tag">JD智能解析</div>
+    <div class="module-tag">岗位匹配引擎</div>
+    <div class="module-tag">缺口识别引擎</div>
+    <div class="module-tag">报告生成引擎</div>
+  </div>
+  <div class="card-row" style="margin-top:6px;">
+    <div class="module-tag">技能图谱构建</div>
+    <div class="module-tag">薪资分析引擎</div>
+    <div class="module-tag">课程建议 AI生成</div>
+  </div>
+</div>
+<div class="arch-layer">
+  <span class="layer-title orange">数据治理层</span>
+  <div class="card-row">
+    <div class="module-tag">数据清洗</div>
+    <div class="module-tag">岗位归一</div>
+    <div class="module-tag">质量监控</div>
+    <div class="module-tag">数据仓库</div>
+  </div>
+</div>
+<div class="arch-layer">
+  <span class="layer-title gray">数据源层</span>
+  <div class="card-row">
+    <div class="card">
+      <div class="card-title">校内数据</div>
+      <ul><li>实习平台（含工资）</li><li>就业管理系统</li></ul>
+    </div>
+    <div class="card">
+      <div class="card-title">外部数据</div>
+      <ul><li>杭州就业网</li><li>杭州本地人才网</li><li>政策 / 行业报告</li></ul>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2>图3.1 — 数据治理流程</h2>
+
+<div class="flow">
+  <div class="flow-step gray">原始数据</div>
+  <span class="flow-arrow">▼</span>
+  <div class="flow-step">数据清洗</div>
+  <div class="flow-sub">去重去噪 · 格式标准化 · 缺失值处理</div>
+  <span class="flow-arrow">▼</span>
+  <div class="flow-step">岗位归一</div>
+  <div class="flow-sub">统一分类 · 别名映射 · 待审核队列</div>
+  <span class="flow-arrow">▼</span>
+  <div class="flow-step">质量检验</div>
+  <div class="flow-sub">完整度检查 · 异常值检测 · 质量评分</div>
+  <span class="flow-arrow">▼</span>
+  <div class="flow-step green">数据仓库</div>
+</div>
+
+<h2>图3.2 — 分析引擎工作流程</h2>
+
+<div class="flow">
+  <div class="flow-step gray">数据仓库</div>
+  <span class="flow-arrow">▼</span>
+  <div class="flow-branch">
+    <div class="flow-step" style="font-size:13px;">校内就业数据</div>
+    <div class="flow-step" style="font-size:13px;">市场需求数据</div>
+    <div class="flow-step orange" style="font-size:13px;">招聘信息原文<br><span style="font-size:11px;font-weight:normal;">→ AI智能解析</span></div>
+  </div>
+  <span class="flow-arrow">▼</span>
+  <div class="flow-step green" style="padding:14px 30px;">
+    多维度分析引擎<br>
+    <span style="font-size:12px;font-weight:normal;">岗位匹配 · 缺口识别 · 薪资对标 · 技能图谱 · 企业推荐 · 课程建议</span>
+  </div>
+  <span class="flow-arrow">▼</span>
+  <div class="flow-step" style="font-size:13px;">分析结果库（版本化存储）</div>
+  <span class="flow-arrow">▼</span>
+  <div class="flow-branch">
+    <div class="flow-step green" style="font-size:13px;">报告生成</div>
+    <div class="flow-step" style="font-size:13px;">数据看板</div>
+    <div class="flow-step orange" style="font-size:13px;">大屏展示</div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2>图4.1 — JD智能解析示例</h2>
+
+<div class="jd-box">
+  <div class="jd-section input">
+    <div class="jd-label">原始JD文本（输入）</div>
+    <div class="jd-text">"招聘Python后端开发工程师，要求熟悉Django/Flask框架，有Redis/MySQL经验，了解Docker容器化部署，薪资15-25K..."</div>
+  </div>
+  <div class="jd-section process">▼ &nbsp; 大模型解析 &nbsp; ▼</div>
+  <div class="jd-section output">
+    <div class="jd-label">结构化结果（输出）</div>
+    <div class="jd-result">
+      <strong>岗位类别：</strong>互联网 / 软件开发 / 后端开发<br>
+      <strong>核心技能：</strong>Python, Django, Flask, Redis, MySQL, Docker<br>
+      <strong>技能层级：</strong>熟悉（Django/Flask/Redis）、了解（Docker）<br>
+      <strong>薪资范围：</strong>15K - 25K<br>
+      <strong>经验要求：</strong>推断为1-3年
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2>图4.2 — AI岗位匹配示例</h2>
+
+<table class="match-table">
+  <tr>
+    <th>校内就业岗位</th>
+    <th></th>
+    <th>市场需求岗位</th>
+    <th>匹配结果</th>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>"程序员"</td>
+    <td>→ AI匹配 →</td>
+    <td>"后端开发工程师"</td>
+    <td><span class="tag-high">✅ 高匹配</span></td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>"网页设计"</td>
+    <td>→ AI匹配 →</td>
+    <td>"UI/UX设计师"</td>
+    <td><span class="tag-mid">✅ 中匹配</span></td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>"文员"</td>
+    <td>→ AI匹配 →</td>
+    <td>"数据分析师"</td>
+    <td><span class="tag-low">❌ 低匹配</span></td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td style="color:#999;">（无对应）</td>
+    <td></td>
+    <td>"算法工程师"</td>
+    <td><span class="tag-gap">⚠️ 缺口</span></td>
+  </tr>
+</table>
+
+<h2>图4.3 — AI课程建议生成流程</h2>
+
+<div class="flow">
+  <div class="flow-branch">
+    <div class="flow-step" style="font-size:12px;">技能图谱<br><span style="font-weight:normal;">市场要求 vs 课程覆盖</span></div>
+    <div class="flow-step" style="font-size:12px;">供需匹配偏差数据</div>
+    <div class="flow-step" style="font-size:12px;">现有课程设置清单</div>
+  </div>
+  <span class="flow-arrow">▼ 输入 ▼</span>
+  <div class="flow-step green" style="padding:12px 24px;">
+    大模型推理<br>
+    <span style="font-size:12px;font-weight:normal;">
+      ① 识别技能覆盖盲区 → ② 关联到岗位需求 → ③ 评估市场趋势<br>
+      → ④ 生成课程建议 → ⑤ 给出数据支撑和优先级
+    </span>
+  </div>
+  <span class="flow-arrow">▼ 输出 ▼</span>
+</div>
+<div class="advice-box">
+  <div class="advice-title">建议【高优先级】：新增"容器化与云原生"课程方向</div>
+  <div class="advice-body">
+    <strong>依据：</strong>Docker/K8s技能在后端开发岗位JD中出现率从2024年的42%上升至2026年的78%，而当前课程体系中仅在"Linux基础"课程中简要提及容器概念。<br><br>
+    <strong>建议措施：</strong>新增1门32学时选修课，覆盖Docker基础、容器编排、CI/CD流水线等内容。
+  </div>
+</div>
+
+<h2>图4.4 — 专业能力图谱示例</h2>
+
+<h3 style="text-align:center;color:#1a5276;">计算机科学与技术 · 能力图谱</h3>
+
+<table class="skill-table">
+  <tr>
+    <th>技能</th>
+    <th>市场需求强度</th>
+    <th>课程覆盖状态</th>
+  </tr>
+  <tr><td>Java</td><td class="stars">★★★★★</td><td class="cover-ok">覆盖充足 ✓</td></tr>
+  <tr><td>Python</td><td class="stars">★★★★☆</td><td class="cover-ok">覆盖充足 ✓</td></tr>
+  <tr><td>Spring</td><td class="stars">★★★★★</td><td class="cover-partial">部分覆盖 △</td></tr>
+  <tr><td>MySQL</td><td class="stars">★★★★☆</td><td class="cover-ok">覆盖充足 ✓</td></tr>
+  <tr><td>Linux</td><td class="stars">★★★★☆</td><td class="cover-ok">覆盖充足 ✓</td></tr>
+  <tr><td>Git</td><td class="stars">★★★★☆</td><td class="cover-partial">部分覆盖 △</td></tr>
+  <tr><td style="font-weight:bold;color:#e74c3c;">Docker</td><td class="stars">★★★☆☆</td><td class="cover-lack">严重不足 ✗</td></tr>
+  <tr><td style="font-weight:bold;color:#e74c3c;">Redis</td><td class="stars">★★★☆☆</td><td class="cover-lack">严重不足 ✗</td></tr>
+</table>
+
+<h2>图5.2 — 部署架构图</h2>
+
+<div class="deploy-box">
+  <div class="deploy-title">学校数据中心 / 云服务器</div>
+  <div class="card-row">
+    <div class="module-tag" style="flex:1;text-align:center;">Web前端</div>
+    <div class="module-tag" style="flex:1;text-align:center;">后端服务</div>
+  </div>
+  <div class="card-row" style="margin-top:6px;">
+    <div class="module-tag" style="flex:1;text-align:center;">数据库</div>
+    <div class="module-tag" style="flex:1;text-align:center;">缓存服务</div>
+  </div>
+  <div class="card-row" style="margin-top:6px;">
+    <div class="module-tag" style="flex:1;text-align:center;background:#eafaf1;border-color:#27ae60;">AI模型服务<br><span style="font-size:11px;color:#777;">可选私有化部署或对接云端</span></div>
+  </div>
+</div>
+
+<h2>图6.1 — 分期交付计划</h2>
+
+<table class="gantt">
+  <tr>
+    <th>月份1</th>
+    <th>月份2</th>
+    <th>月份3</th>
+    <th>月份4</th>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>
+      <div class="ms-title">里程碑1 · 数据跑通</div>
+      <ul>
+        <li>数据源对接</li>
+        <li>数据清洗归一</li>
+        <li>岗位分类体系</li>
+        <li>用户权限</li>
+      </ul>
+      <div class="ms-sub">✓ 验收：数据链路跑通，样本数据可查</div>
+    </td>
+    <td>
+      <div class="ms-title">里程碑2 · 核心功能上线</div>
+      <ul>
+        <li>AI分析引擎</li>
+        <li>院级/专业分析</li>
+        <li>32份基础报告</li>
+        <li>全校总览</li>
+        <li>材料包导出</li>
+      </ul>
+      <div class="ms-sub">✓ 验收：系统可用于报告生成和导出</div>
+    </td>
+    <td>
+      <div class="ms-title">里程碑3 · 系统就绪</div>
+      <ul>
+        <li>技能图谱</li>
+        <li>薪资对标</li>
+        <li>缺口分析</li>
+        <li>大屏配置+展示</li>
+        <li>报告内容丰富</li>
+      </ul>
+      <div class="ms-sub">✓ 验收：完整分析+大屏</div>
+    </td>
+    <td>
+      <div class="ms-title">里程碑4 · 持续迭代</div>
+      <ul>
+        <li>AI课程建议</li>
+        <li>政策聚合</li>
+        <li>改进跟踪</li>
+        <li>企业推荐</li>
+        <li>就业去向</li>
+        <li>大屏进阶</li>
+      </ul>
+      <div class="ms-sub">✓ 验收：全功能交付</div>
+    </td>
+  </tr>
+</table>
+
+</body>
+</html>
@@ -0,0 +1,33 @@
+# 供需会系统 — User Story 文档索引
+
+> 本目录包含供需会系统的完整 User Story 规划文档，按角色维度组织。
+
+## 📁 文档清单
+
+| 文件 | 内容 | Story 数量 |
+|------|------|:----------:|
+| [00-角色总览与旅程地图](./00-角色总览与旅程地图.md) | 3个角色+大屏模块定义、旅程地图、功能矩阵 | — |
+| [01-US-学院用户](./01-US-学院用户.md) | R1 学院用户（院长+专业负责人+就业指导） | 10 |
+| [02-US-校级管理者](./02-US-校级管理者.md) | R2 校级管理者（教务处/就业处） | 6 |
+| [03-US-系统管理员](./03-US-系统管理员.md) | R3 系统管理员（运维+数据管理） | 8 |
+| [04-大屏展示模块](./04-大屏展示模块.md) | 大屏展示功能模块（非独立角色） | 5 |
+| [05-优先级与排期建议](./05-优先级与排期建议.md) | 优先级分级、交付节奏、依赖关系、风险 | — |
+| [10-技术方案-供需会智能分析系统](./10-技术方案-供需会智能分析系统.md) | **面向甲方的技术方案**（架构、功能、AI、部署、排期、报价） | — |
+
+## 📊 汇总
+
+| 指标 | 数量 |
+|------|------|
+| 角色 | 3 个 + 1 个展示模块 |
+| User Story 总数 | 29 个 |
+| P0（核心交付） | 11 个 |
+| P1（深度增强） | 8 个 |
+| P2（体验提升） | 7 个 |
+| P3（智能增值） | 3 个 |
+
+## 🔄 使用说明
+
+1. 从 `00-角色总览与旅程地图.md` 开始，了解全貌
+2. 按角色文件确认各 User Story 是否完整
+3. 参考 `05-优先级与排期建议.md` 确定交付计划
+4. 各 Story 的验收标准可直接转化为测试用例
@@ -0,0 +1,132 @@
+我先把这组方向整理成一个清晰的产品矩阵。整体可归纳为 **平台产品、工具产品、定制服务、垂直行业方案** 四条产品线。
+
+| 产品线 | 方向 | 主要客户 | 产品形态 | 核心内容 |
+|---|---|---|---|---|
+| 平台产品 | 产教结合 | 高校、职业院校、产业学院、企业培训部门 | 产教融合平台 | 专业建设、课程共建、项目实训、企业导师、过程管理、成果评价 |
+| 工具产品 | 录播课程转 AI 课程 | 教师、教研室、课程制作团队 | AI 课程生产工具 | 从录播内容提取教纲，生成课程思政建议、PPT、数字人课程及配套教学材料 |
+| 定制服务 | 知识库与个性化应用 | 学校、学院、专业团队及机构客户 | 私有知识库＋定制智能应用 | 文档治理、知识检索、智能问答、个性化教学与业务工作流 |
+| 垂直方案 | 宴席／越剧 | 专业、学院及行业机构 | 专业知识平台＋教学应用 | 专业知识整理、课程资源建设、行业问答、数字内容生产及特色人才培养 |
+
+## 建议采用的产品架构
+
+### 一、产教融合平台
+
+服务学校、学院与企业联合培养人才，覆盖：
+
+- 专业和课程共建；
+- 企业项目进入教学；
+- 学生实训和作品管理；
+- 校内教师与企业导师协作；
+- 学习过程与项目成果评价；
+- 产业学院运营数据管理。
+
+这条线承担统一账号、组织、课程、项目、资源和数据管理，适合作为基础平台。
+
+### 二、AI 课程生产工具
+
+将已有录播课加工为结构化教学资源。建议明确输入与输出：
+
+**输入：**
+
+- 录播视频或音频；
+- 已有教案、教材和课件；
+- 课程标准及教学要求；
+- 经审核的课程思政材料；
+- 教师授权的形象与声音素材。
+
+**输出：**
+
+- 课程大纲和章节结构；
+- 知识点及教学目标；
+- PPT 初稿；
+- 教案、讲义和题目初稿；
+- 课程思政建议及引用位置；
+- 数字人讲解视频；
+- 字幕、摘要和资源标签。
+
+产品表述建议使用“辅助生成”和“教师审核后发布”。课程思政内容、专业结论、引用来源和评价题目不能未经审核直接进入正式课程。
+
+### 三、知识库与个性化应用
+
+面向不同学校、专业和机构进行配置或定制，包括：
+
+- 校级、院级和专业级知识库；
+- 教材、教案、制度、案例和行业资料入库；
+- 基于授权资料的检索与问答；
+- 面向教师、学生和管理人员的不同入口；
+- 个性化学习建议；
+- 专业术语词典和引用溯源；
+- 权限、版本、审计与内容更新；
+- 与现有教学平台或业务系统对接。
+
+产品化部分应尽量沉淀为统一知识库平台；客户特有的数据治理、接口和工作流作为定制项目交付。
+
+### 四、宴席与越剧垂直方案
+
+这两个方向建议分别建设，避免合并为一个模糊的“文化产品”。
+
+#### 宴席方向
+
+如果这里指宴席设计、餐饮文化或烹饪教育，可以围绕：
+
+- 宴席菜单和菜品知识；
+- 原料、工艺与成本核算；
+- 地方饮食文化；
+- 宴席主题与场景设计；
+- 实训课程和案例库；
+- 食品安全与操作规范；
+- 面向师生的专业问答。
+
+#### 越剧方向
+
+建议先从“越剧教学知识平台”切入，再评估生成式唱腔能力：
+
+- 剧目、唱段和流派资料库；
+- 越剧字音、唱词和术语检索；
+- 板式、行当和流派教学；
+- 音视频切分、字幕和唱词对齐；
+- 教学课件与课程资源生成；
+- 经授权的数字人讲解；
+- 唱腔分析、音高曲线和跟唱练习；
+- 授权数据条件下的实验性唱腔合成。
+
+越剧唱腔生成不宜在早期直接承诺为成熟产品。模型效果取决于授权录音、流派标注、越剧字音、音素边界、实际音高和演唱技法数据。更现实的首期产品是**知识库＋教学资源生产＋唱段分析**。
+
+## 四条线之间的关系
+
+```text
+产教融合平台
+├─ AI课程生产工具
+│  ├─ 录播解析
+│  ├─ 教纲与教案
+│  ├─ PPT与题目
+│  ├─ 课程思政辅助
+│  └─ 数字人课程
+├─ 专业知识库
+│  ├─ 文档治理
+│  ├─ 检索问答
+│  ├─ 内容溯源
+│  └─ 个性化应用
+└─ 垂直专业方案
+   ├─ 宴席专业
+   └─ 越剧专业
+```
+
+其中：
+
+- **产教融合平台**负责组织、课程、项目和教学过程；
+- **AI 课程工具**负责内容加工；
+- **知识库**负责专业资料沉淀和可信问答；
+- **宴席、越剧**是平台与工具在具体专业中的落地方案。
+
+## 更简洁的对外表述
+
+> 面向职业院校和专业学院，提供产教融合平台、AI 课程生产工具与专业知识库服务。平台覆盖校企协作、课程建设、项目实训和成果评价；AI 工具将已有录播和教学资料加工为教纲、课件、教案、题目及数字人课程；专业知识库支持授权资料的检索、问答和个性化教学。宴席、越剧等特色专业采用垂直方案建设，结合专业资源、教学流程和行业实践配置具体应用。
+
+## 建议优先级
+
+1. **先做录播转 AI 课程工具**：输入输出明确，容易形成可演示产品。
+2. **同步建设知识库底层能力**：为教纲、PPT、问答和垂直专业应用提供统一事实来源。
+3. **将工具接入产教融合平台**：形成课程建设、项目实训和评价的完整业务流程。
+4. **选择一个垂直专业做样板**：如果已有越剧学院、教师和授权资料，优先做越剧；如果宴席专业的数据和课程更完备，则先做宴席。
+5. **唱腔生成放在研究或联合实验室阶段**：首期避免把实验能力写成正式交付承诺。