学了
- 学习 AI 应用的性能监控、成本控制、上下文治理和故障复盘方法
- 学习平台与外部系统在身份、审批、数据方面的协作设计，产品的能力收敛、依赖管理和交付评估方法
做了
- Ship：完成 AI 运行监控与评测能力的阶段性收口，明确性能优化和外部数据接入方向
- Content/DAM：优化内容生产关键页面，推进模型配置、效果数据及外部协作链路的实现与验收；明确本地 AI 营销产品的定位和功能边界，启动安装交付与核心流程验证
- 知识沉淀：整理生产工程可复盘的项目材料和外部宣发素材资料
展望
- Ship：继续完善 AI 应用的性能和可靠性，完成独立复核后再推进后续迭代
- Content/DAM：补齐外部身份、平台服务和真实环境联调，逐步形成素材、审批与发布闭环；继续收敛终端用户界面和能力范围，完善安装、核心流程与本地交付验收
- 完善项目复盘与表达，结合实际项目巩固算法和面试基础