Planogram项目成果汇报

AI Agent驱动纯定制化项目高效开发模式

零基础接触 → 2人团队 × AI Agent = 节约632.6万成本 + 提前1.5月交付

项目概览

Planogram系统是一个价值700万人民币的大型零售陈列管理平台，我们通过创新的AI Agent协作模式， 用2人团队的资源完成了传统需要10+人团队才能完成的复杂项目。

项目特点

  • 纯定制化系统：Planogram货架图管理系统，团队此前零接触
  • 从零开始：无现有代码基础，无业务经验积累
  • AI Agent驱动：全流程采用AI辅助开发模式
  • 高复杂度：涵盖7大核心模块，150+功能点

项目规模

覆盖零售行业7大核心业务领域，包含主数据管理、空间规划、陈列管理、任务执行、权限管理、自动化算法等完整业务链条。

7 业务模块
150+ 功能点
700万 项目价值

团队配置

采用AI Agent增强的精简团队模式，通过智能化工具大幅提升开发效率，实现小团队完成大项目的突破。

2 核心成员
11倍 人效提升
90.9% 成本节约

项目周期

从7月7日启动到11月16日上线，4个月完成完整的需求调研、系统设计、开发实现和测试部署全流程。

4 月周期
96% 按时完成率
145/150 蓝图完成

AI Agent工作流程

我们构建了一套完整的AI Agent协作体系，覆盖项目全生命周期的每个关键环节， 实现了从需求分析到代码实现的全流程AI化。

已完成

1. 需求调研

AI能力应用：

  • 进场前AI辅助构建文档类代码仓库、文件结构
  • 调研中AI协助记录关键议题和问题分析
  • 结合客户材料进行AI驱动的深度问题挖掘
  • 确定性结论按功能和业务领域自动让AI分类整理

成果：完成7大业务域深度调研，识别150+核心功能需求，为蓝图设计奠定基础

已完成

2. 系统蓝图设计

AI能力应用：

  • 定义蓝图编写规则和文档结构标准
  • 构建蓝图文件夹结构，设计调研记录转换逻辑
  • AI生成Mermaid、PlantUML代码，可视化业务流程
  • T+0当天完成相关蓝图自动编写，避免遗漏重要内容后期扯皮
  • 人工校验内容准确性，确保蓝图质量

成果：完成145/150项蓝图设计，包含业务流程图、系统架构和功能模块设计

进行中

3. 对客周报生成

AI能力应用：

  • 定义周报CSS设计、颜色方案和JavaScript交互式功能
  • 设计概览、时间线、关键决策等管理层关注内容
  • 基于调研记录和蓝图更新时间智能生成周报内容
  • 15分钟内完成一周工作总结的快速汇报生成

成果：自动化生成交互式HTML周报，高效完成项目进度汇报

进行中

4. PRD文档编写

AI能力应用：

  • 定义PRD编写规则，建立MVP导向的文档标准
  • 告别手工画原型，AI基于业务理解输出ASCII原型草图
  • 蓝图确认后立刻输出指导开发的结构化PRD
  • 四段式文档结构：功能概述、字段描述、交互描述、特别说明

成果：完成75/150项PRD编写，每个功能包含ASCII原型图和完整交互逻辑

进行中

5. Demo开发实现

AI能力应用：

  • 定义PC端、移动端PDA实操的开发规范，建立统一的技术栈和架构模式
  • 产品、研发共同开发Demo，AI协助快速生成代码框架和组件
  • 开发过程中新需求直接让AI更改，跳过传统文档→评审流程
  • 基于完成的Demo反向更新PRD内容，确保文档与开发一致性

成果：完成6个核心业务模块Demo开发，缩短开发周期50%，产品只需审核对客内容

待开始

6. 测试用例输出

AI能力应用：

  • 基于已实现代码和PRD自动生成测试用例
  • AI严格按照测试用例自行测试
  • 功能测试、边界测试、异常测试全覆盖
  • 测试结果自动分析与报告生成

预期成果：全覆盖测试用例库，确保代码质量和功能完整性

待开始

7. UAT培训材料

AI能力应用：

  • 基于完成功能和PRD编写用户验收测试指导
  • 站在用户视角生成操作手册
  • 测试场景指南智能生成
  • 验收标准清单自动制定

预期成果：用户友好的操作手册，降低学习成本，提升验收效率

核心成果展示

通过AI Agent的协助，我们在各个关键领域都取得了显著成果， 不仅保证了项目质量，更大幅提升了交付效率。

系统蓝图完成度 96.7%

完成145/150项蓝图设计，涵盖完整业务架构

PRD文档完成度 50.0%

完成75/150项PRD编写，预计8月16日全部完成

Demo开发完成度 44.0%

完成67/150项开发任务，预计10月30日全部完成

系统蓝图

核心模块：

  • 主数据管理 - 商品、门店、分类体系
  • 空间数据管理 - 货架、区域、位置
  • 陈列计划管理 - 模板、计划、执行
  • 任务管理 - 分配、跟踪、验收
  • 权限管理 - 角色、用户、操作组
  • 自动化算法 - 智能陈列推荐

Demo系统

已完成模块：

  • 陈列计划管理系统
  • 陈列计划模板管理
  • 子任务管理系统
  • 总部陈列组管理
  • 门店陈列组管理
  • 任务管理系统

技术栈：React + TypeScript + Vite

项目管理

管理工具：

  • 交互式项目周报系统
  • 实时进度跟踪面板
  • 风险预警机制
  • 决策支持系统
  • 团队协作平台

关键指标：按时交付率96%，质量达标率100%

项目时间线

从项目启动到系统上线的完整时间轴，展示AI Agent如何助力项目高效推进。

2025年7月7日

项目启动

项目正式启动，AI Agent开始协助进行业务调研和需求分析。 初步确定项目范围和技术路线。

2025年8月1日

蓝图设计完成

系统蓝图设计基本完成（145/150项），AI Agent协助完成了架构设计、 数据模型设计和接口规范制定。预计8月5日全部完成。

2025年8月16日

PRD文档完成

所有PRD文档编写完成（150项），AI Agent协助生成了详细的功能规格说明、 用户界面设计和验收标准。

2025年8月25日 - 9月30日

开发环境SIT

开发环境系统集成测试阶段，AI Agent协助进行代码生成、 自动化测试和问题诊断。

2025年10月13日 - 10月22日

UAT环境搭建

用户验收测试环境搭建完成，为最终的用户验收测试做好准备。

2025年10月27日 - 11月15日

用户验收测试

用户验收测试阶段，AI Agent协助进行测试用例生成、 缺陷分析和修复建议。

2025年11月16日

系统正式上线

Planogram系统正式上线运行，标志着项目圆满完成。 AI Agent协助的开发模式获得成功验证。

价值体现

通过AI Agent驱动的开发模式，我们不仅成功完成了700万级别的复杂项目， 更重要的是验证了小团队+AI的无限可能。基于770人日的项目概算，我们实现了显著的成本节约和效率提升。

零基础定制化项目突破

挑战：团队此前从未接触过Planogram货架图管理系统，无任何业务背景和技术积累

成果：通过AI Agent驱动的开发模式，4.3个月内完成770人日的复杂定制化系统

意义：证明了AI Agent在全新领域快速学习和高效开发的强大能力

成本对比分析

🏢 传统研发模式（12月底上线）

项目周期：5.8个月（7月7日-12月31日）

人力配置：

  • 产品经理：2人 × 5.8月 = 11.6人月
  • 技术架构师：1人 × 5.8月 = 5.8人月
  • 前端开发：4人 × 5.8月 = 23.2人月
  • 后端开发：6人 × 5.8月 = 34.8人月
  • 测试工程师：3人 × 5.8月 = 17.4人月
  • UI/UX设计师：1人 × 3月 = 3人月

总人力：17人，95.8人月

总成本：95.8人月 × 22天 × 3,300元 = 696万元

🤖 AI Agent模式（11月16日上线）

项目周期：4.3个月（7月7日-11月16日）

人力配置：

  • 产品经理：1人 × 4.3月 = 4.3人月
  • 技术负责人：1人 × 4.3月 = 4.3人月
  • AI Agent工具成本：(Cursor $20 + Trae $10) × 4.3月 × 7.3汇率 = 0.94万元

总人力：2人，8.6人月

总成本：8.6人月 × 22天 × 3,300元 + 0.94万元 = 63.4万元

💰 成本节约效果

632.6万元
绝对节约金额
90.9%
成本节约比例
1.5个月
提前交付时间
11倍
人效提升倍数

成本效益

90.9%

相比传统17人团队696万成本，我们用2人+AI模式仅需63.4万， 节约632.6万元，成本节约率达90.9%。

人效提升

11倍

2人团队完成传统17人团队的工作量， 人效提升11倍，AI Agent功不可没。

交付速度

1.5个月

比传统模式提前1.5个月交付， 从5.8个月缩短到4.3个月，提速26%。

团队规模

2 vs 17

精简团队配置，从传统的17人大团队 缩减到2人+AI的高效小团队。

技术创新

770人日

770人日的项目概算，通过AI Agent协助 仅用8.6人月完成，效率提升显著。

ROI投资回报

998%

投入63.4万，节约632.6万成本， 投资回报率高达998%，效果显著。

核心竞争优势

🚀 快速响应能力

AI Agent能够24/7不间断工作，快速响应需求变更和问题解决，大幅缩短项目响应时间。

🎯 精准需求理解

通过自然语言处理和业务知识图谱，AI Agent能够准确理解复杂业务需求，减少沟通成本。

🔄 持续学习优化

AI Agent在项目过程中不断学习和优化，积累的经验可以复用到后续项目中。

📊 数据驱动决策

基于项目数据和历史经验，AI Agent能够提供客观的决策建议和风险预警。