文旅数据分析 Agent
用 Vibe Coding 做出面向文旅场景的数据洞察与问答助手。
这是一个面向文旅场景的数据分析 Agent，我负责从业务目标、问答链路、指标设计到交互原型的完整闭环，并通过 Vibe Coding 独立完成核心功能验证。
- 围绕文旅运营问题组织指标、知识和问答路径
- 把结构化数据查询与自然语言分析整合到同一体验
- 用快速原型验证管理者对 AI 辅助决策的接受度
Background
项目背景
这是一个面向文旅场景的数据分析 Agent。
项目围绕文旅运营中的数据洞察、追问分析和管理决策支持展开。
Problem
核心问题
文旅业务的问题往往跨越活动、客流、转化和区域对比，传统报表难以支持临场追问。
如果只做自由问答，数据准确性和分析结构很容易失真。
管理者需要的是可追溯、可比较、能继续追问的分析体验，而不是一次性答案。
Role & Scope
我的角色与范围
角色：产品负责人 / AI 方案设计 / 独立开发。
负责从业务目标、问答链路、指标设计到交互原型的完整闭环。
通过 Vibe Coding 独立完成核心功能验证。
Solution
解决方案
围绕文旅运营问题组织指标、知识和问答路径。
把结构化数据查询与自然语言分析整合到同一体验。
把高频问题抽象为可复用的分析模板，而不是完全自由问答。
优先设计数据可信度反馈，让用户知道答案来自哪些指标与上下文。
将管理视角和执行视角拆成不同入口，降低首次使用门槛。
Implementation
实施过程
定义问题分类、指标结构和回答框架。
设计分析卡片、追问路径和结果摘要形式。
通过 Vibe Coding 快速完成数据查询、问答与展示原型。
Outcomes
结果与收获
证明垂直场景 Agent 可以把报表阅读成本转化为对话式分析效率。
沉淀出一套适合行业 Agent 的产品设计方法。
Next Steps
下一步思考
为后续扩展活动复盘、客群分析和区域比较提供统一骨架。
垂直 Agent 的关键不是把模型接进去，而是把领域问题结构、可追溯数据和用户决策动作组织成顺畅链路。
先把高频问题做深，比一开始追求万能问答更能建立信任。