2025年8月26日星期二

《中小企極低成本 AI 全家桶》專案: 2 界面結構

不同方案的討論過程： 
https://chatgpt.com/share/68ade043-6270-8010-8baf-2a301df7f984

《中小企極低成本 AI 全家桶》專案: 
2 界面結構

把 本地 JS 儀表板升級成「控制中樞」版本，令整個全家桶唔使 API 都可以順滑運作，而且不止 workflow，仲會主動生成逐步指示（上載／貼 Prompt／下載／按邊粒掣），以及處理流程以外的資料交流（例如檔案改名、放邊個資料夾、記錄審核證據、人工審批）。

0) 工程「計算稿」先（極簡）

約束：無 API、只靠手動上載/下載；所有狀態靠 master.json。
目標：用一個本地 HTML/JS 儀表板，編譯出「人類待辦清單（Run Sheet）」+「AI 指令（Prompt Seed）」+「檔案清單」，逐步帶你完成每個子任務，並且寫回狀態、留稽核。
核心物件（文件層）：

  • master.json（全域狀態）

  • jobs/*.card.json（子任務卡）

  • handoff/*.json（交接包：artifacts + prompt_seed + ms_update + human_note）

  • ledger.csv（稽核日誌：時間戳／動作／檔案／校驗）

  • routes.json（路由：path 前綴 → 指示腳本）

  • promptpacks/*.md（可複製的完整 Prompt 模版）

狀態機：todo → ready → running → done/failed，外加 blocked、needs_human。
不變式：每步必有「輸入定位 + 輸出定位 + 驗證摘要 + 交接包」。

1) 儀表板＝控制中樞：頁面與職責

A.「任務總覽」(Home / Kanban)

  • 讀取 master.json（用瀏覽器選檔）→ 顯示 看板（todo/ready/running/done）。

  • 點任務顯示側邊欄：目標、依賴、輸入/輸出 Schema、風險標記。

  • 按鈕：「產生 Run Sheet」、「套用交接包」、「標記 needs_human」。

B.「計劃器」(Planner)

  • 新增/拆分子任務 → 自動產生 jobs/*.card.json 雛形。

  • 設依賴（deps）、容忍度、驗證規則（例如 row_count、一致性檢查）。

  • 一鍵輸出更新後的 master.json + 新的 *.card.json。

C.「執行器」(Runner / Run Sheet)

  • 關鍵：把一個子任務卡 編譯成「逐步指示」。

  • 自動讀 routes.json + *.card.json +（如有）上一個 handoff/*.json，輸出四組內容：

    1. 上載清單：要上載到 OpenAI 的檔（來源資料夾、命名規則）。

    2. 完整 Prompt：可一鍵複製，貼到 ChatGPT/GPT Store。

    3. 下載清單：OpenAI 會輸出乜；要下載到 邊個本地資料夾；要改乜名。

    4. 回寫步驟：下載完喺儀表板按邊粒掣（例如「套用交接包」、「更新狀態」）。

  • 額外：人工核對清單（例如「大表合計＝原始分表總和」）、審批位（打勾即把審批記錄寫入 ledger.csv）。

D.「交接中心」(Handoff Center)

  • 一鍵「讀取 handoff JSON」→ 顯示下一步要用的 artifacts、prompt_seed、ms_update。

  • 「套用交接包」：把 ms_update 寫回 master.json，把 prompt_seed 注入下一步 Run Sheet。

  • 合併多個 handoff（平行步驟收斂）時，給出「衝突視窗」（你決定勝負或延後）。

E.「夜更 Dreaming」(Offline Batch)

  • 批量選 N 個子任務 → 生成 連續 Run Sheets（例如今晚一口氣做 5 步）。

  • 自動插入「次日規則建議」筆記（把常見矛盾聚類，產生新欄位/新規則草案）。

F.「稽核與封存」(Audit & Archive)

  • 顯示 ledger.csv：每次上/下載、校驗碼、誰按咗咩掣。

  • 一鍵封存（zip /out + master.json + 所有 handoff + ledger.csv）。

2) 路由與指示生成（無 API也可自動出指令）

routes.json（例）

[
  {"prefix":"upload:/",  "instruction":"(上載) 在 OpenAI 對話視窗點「Upload files」，選取下列本地檔案：{files}。"},
  {"prefix":"sandbox:/", "instruction":"(下載) 從對話的檔案列表下載這些輸出檔，並存到 {local_out_dir}。"},
  {"prefix":"store:/",   "instruction":"(GPT Store) 打開指定的 GPT，點「Upload」。如需登入請先完成。"},
  {"prefix":"note:/",    "instruction":"(備註) {text}"}
]

儀表板會用呢個路由，把每個 path 轉成中文步驟。例如：

  • upload:/sales_aug.csv →「請上載檔案 sales_aug.csv」

  • sandbox:/out/close_v12.parquet →「請下載輸出檔 close_v12.parquet 到 /project-001/out/」

3) Run Sheet（你每次跟住做的「任務單」）

以「S2：Normalize Schema」為例，儀表板一鍵生成 Run Sheet（你只需照做）：

S2：Normalize Schema — Run Sheet

  1. 上載到 OpenAI

    • 檔案：/project-001/in/sales_aug_region/*.csv

    • 動作：打開 ChatGPT 對話 → 點「Upload files」→ 選以上檔案（如有多區域請全部選取）。

  2. 貼以下完整 Prompt（儀表板提供一鍵複製）

    ROLE: Disciplined Worker
INPUTS: raw CSVs (multi-region). SCHEMA TARGET: close_v12.
TASK: Normalize to close_v12; coerce dates DD/MM/YYYY; currency→GBP; produce one Parquet: close_v12.parquet.
OUTPUT: upload file(s) as usual and PROVIDE handoff JSON with:
  artifacts: [{"path":"sandbox:/out/close_v12.parquet","schema":"close_v12"}]
  prompt_seed: "Reconcile AR/AP using close_v12; threshold £500."
  ms_update: {"S2":"done","S3":"ready"}
  human_note: "If row mismatch >1%, mark needs_human."
VALIDATION: print row_count, gbp_total; fail if missing columns.

  3. 下載輸出檔

    • 由對話右側下載：close_v12.parquet → 存到：/project-001/out/

    • 由對話複製：handoff/S2->S3.json 內容 → 儀表板「交接中心」→ 貼上並套用。

  4. 按儀表板按鈕

    • 點「套用交接包」→ 自動更新 master.json（S2=done, S3=ready），寫入 ledger.csv。

    • 點「下一步 Run Sheet」→ 自動生成 S3 的 Run Sheet。

  5. （如有紅字）

    • 若 Validation 顯示「row mismatch >1%」→ 在儀表板點「標記 needs_human」，系統把此異常寫入 log，暫停 S3。

以上全部由儀表板自動編譯；你只係上載、貼 Prompt、下載、按掣。

4) 儀表板生成的四類產物（除咗 Run Sheet）

  1. 交接包（handoff/*.json）：由 OpenAI 輸出，你貼回儀表板一鍵套用。

  2. 更新後的 master.json：按你按掣結果回寫（含 log）。

  3. 審核紀錄 ledger.csv：時間戳、動作、檔名、checksum、誰按咗咩掣。

  4. Prompt Pack：把你常用 Prompt 存為模版（promptpacks/*.md），Run Sheet 自動引用。

5) 工作以外的「資料交流」由儀表板統一處理

  • 命名規則與搬檔：提供「重命名／歸檔」按鈕，將下載檔批量改名（yyyy-mm-taskid-…）並移到 /out。

  • 校驗碼：上載前生成 checksum（MD5/SHA1）清單，下載後比對，確保沒漏檔／沒錯檔。

  • 人工審批：針對高風險步驟（例如容忍度超標），儀表板要求輸入備註與簽名，再放行下一步。

  • 證據歸檔：能把 Chat 截圖 / 關鍵輸出文字貼入「證據區」，與 handoff 一同封存。

  • 多人協作：鎖檔提示（載入 master.json 時給出「由 A 使用中」標記），避免同時覆蓋。

  • 夜更排程（手動批次）：一次生成 N 張連續 Run Sheets（S1→S5），你逐張完成；儀表板逐張核對與回寫。

6) 錯誤與回滾

  • 檔案缺失／格式錯：Runner 會顯示「未找到 close_v12.parquet」，並提供「回到上一步」按鈕與檢查清單。

  • 驗證失敗：自動把任務標為 failed，並產生「補救 Run Sheet」（例如：放寬容忍度或請求人手審查）。

  • 回滾：儀表板允許把 master.json 回復上一個快照（每次「套用交接包」前自動備份）。

7) 兩個即用模板

(a) Job Card 模板

{
  "task_ref": "T-XXXX#Sx",
  "goal": "一句話說清楚要達成啲乜",
  "inputs": [{"path":"upload:/...","schema":"raw_v1"}],
  "outputs": [{"path":"sandbox:/out/...","schema":"norm_v2"}],
  "validation": {"row_count":"=sum(inputs.rows)","columns":["a","b","c"]},
  "next_hint": "Sy",
  "status": "ready"
}

(b) Handoff 模板

{
  "from": "Sx",
  "to": "Sy",
  "artifacts": [{"path":"sandbox:/out/...","schema":"norm_v2"}],
  "prompt_seed": "下一步要點做（完整句子）",
  "ms_update": {"Sx":"done","Sy":"ready"},
  "human_note": "需要人決策的情景與閾值"
}

一句總結

  • 無 API 版都可以好順：本地 JS 儀表板變成控制中樞，幫你編譯出「清晰的 Run Sheet」：

    • 告訴你上載邊啲檔、貼邊段 Prompt、下載咩輸出、擺去邊個資料夾、之後按邊粒掣。

  • 工作流程以外嘅「資料交流」（命名、搬檔、校驗、審批、封存）亦由儀表板處理。

  • 整套框架可以覆蓋到多個大系統的 70% 功能；將來想自動化，加 API/Actions 只係把 routes.json 多加幾條路由，即可無痛升級。



 © 2025 Danny Yeung. All rights reserved. 版权所有 不得转载

 

Disclaimer

This book is the product of a collaboration between the author and OpenAI's GPT-5 language model. While every effort has been made to ensure accuracy, clarity, and insight, the content is generated with the assistance of artificial intelligence and may contain factual, interpretive, or mathematical errors. Readers are encouraged to approach the ideas with critical thinking and to consult primary scientific literature where appropriate.

This work is speculative, interdisciplinary, and exploratory in nature. It bridges metaphysics, physics, and organizational theory to propose a novel conceptual framework—not a definitive scientific theory. As such, it invites dialogue, challenge, and refinement.


I am merely a midwife of knowledge.

 

 

发帖者 时间：

没有评论:

发表评论

订阅： 博文评论 (Atom)