把复杂业务流程，变成可控、可验收的AI 工作流

资料分散、缺项难查，补件沟通与项目问答缺少统一依据。

本地资料目录、完整度看板，以及资料检查、客户待补清单和项目问答三类结构化任务包。

任务包交给外部 AI 处理；返回建议经校验后展示，由人工采纳、修改或拒绝，资料状态不自动变更。

项目分散在不同目录与 AI 工具中，状态容易失真，暂停后难以快速恢复现场。

项目进度视图、唯一下一步任务、可恢复的上下文快照，以及供不同 AI 工具接手的项目记录。

AI 辅助需求拆解、实现、测试与证据整理；项目事实、冲突选择、写入确认和完成判断始终由确定性规则与人工把关。

学习过程缺少结构化记录，薄弱知识点与复习节奏难以持续追踪。

本地课程导入与资料库、阅读上下文和单词预览；复习与长期记忆链路持续开发中。

AI 用于需求拆解、学习工作流设计与辅助开发；学习事实需经过明确来源和用户确认。

审核标准分散在个人经验中，交付遗漏、责任不清与验收返工难以及时暴露。

需求到复盘的五阶段流程原型、三类审核清单，以及资料模板、任务与责任追踪方法。

AI 负责文档审查、结构化与遗漏提醒；关键判断、责任归属和客户验收保持人工决策。