<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Roadmap on All about Raspberry Pi</title><link>https://hugozhu.site/tags/roadmap/</link><description>Recent content in Roadmap on All about Raspberry Pi</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://hugozhu.site/tags/roadmap/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>悟空技巧十三：AI 协作成熟度模型，从个人玩具到企业基础设施的演进路径</title><link>https://hugozhu.site/post/2026/228-wukong-prompt-maturity-model/</link><pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hugozhu.site/post/2026/228-wukong-prompt-maturity-model/</guid><description>&lt;p&gt;你的团队引入悟空（或企业级 AI 平台）已经半年了。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;现状是：少数极客员工能用 AI 写出惊艳的代码和方案，效率提升 300%；但 80% 的员工依然只把 AI 当作「高级搜索引擎」或「翻译工具」，偶尔让它润色一下邮件。更糟糕的是，由于缺乏统一标准，大家各自为战，Prompt 散落在聊天记录里，Token 账单失控，甚至发生了两次 Prompt 注入导致的数据泄露事故。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;CTO 问你：「我们现在的 AI 落地到底处于什么水平？下一步该重点投什么资源？怎么制定未来 6 个月的 Roadmap？」&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;你发现，虽然团队学了一堆 Prompt 技巧，但&lt;strong&gt;缺乏一张全局的演进地图&lt;/strong&gt;。不知道当前水位，就不知道下一步该补什么；没有分级标准，就无法制定合理的落地节奏。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;在前面的十二篇文章中，我们构建了从 &lt;a href="https://hugozhu.site/post/2026/211-wukong-prompt-clarification-technique/"&gt;需求澄清&lt;/a&gt;、&lt;a href="https://hugozhu.site/post/2026/219-wukong-prompt-step-by-step-execution/"&gt;流程控制&lt;/a&gt;、&lt;a href="https://hugozhu.site/post/2026/223-wukong-prompt-systematization/"&gt;工程化封装&lt;/a&gt;、&lt;a href="https://hugozhu.site/post/2026/224-wukong-prompt-multi-agent-orchestration/"&gt;多 Agent 编排&lt;/a&gt; 到 &lt;a href="https://hugozhu.site/post/2026/226-wukong-prompt-security-and-compliance/"&gt;安全与成本治理&lt;/a&gt; 的完整技巧体系。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;今天，我们推出系列的&lt;strong&gt;压轴之作（技巧十三）&lt;/strong&gt;：&lt;strong&gt;如何通过「AI 协作成熟度模型」，为团队定位当前水位、识别核心瓶颈、制定可落地的演进路线图，实现从「个人玩具」到「企业基础设施」的系统化跃迁。&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>