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RoadAI

接送运营平台（MVP，试点准备中）：司机应用、调度控制台，以及带人工审核的 LLM 单据信息提取。

案例分析（应用代码为私有）

问题

接送公司需要在机场与酒店之间运送乘客。公开的案例分析描述了它要解决的问题：司机需要手工重新录入纸质单据、没有送达记录、无法了解车辆使用情况。

我做了什么

我负责产品定义、架构和规格说明，审查代码与设计的安全性，并在真机上测试。技术栈为 FastAPI、Flutter、React 和 PostgreSQL。Claude Haiku 视觉模型从单据照片中提取结构化数据，并且在保存之前有人工审核步骤，司机可以修改结果。

方法

  • 测试套件：469 项后端检查、145 个 Flutter 测试和 32 个控制台测试，共 646 项自动化检查。
  • 在第一次整夜真机测试中，应用只保存了很少的定位记录。我通过手机自身的日志，追查到 HyperOS 的 GNSS 省电行为，并调整了定位设计来绕开这个问题。该修复的真机复测仍待进行。

结果

三套测试共 646 项自动化检查，以及一份关于 HyperOS GNSS 问题的调查记录。代码为私有；案例分析中不含代码或客户数据。

局限

  • 尚无正式生产用户；与一家接送公司的试点正在准备中。
  • 提取准确率尚未测量。
  • 修复后的真机复测仍待进行。

AI 辅助说明

大部分代码由 Claude Code 根据我的规格说明并在我的审查下编写。决策、测试计划和真机调查由我完成。