快速入门
本指南涵盖了 Project Simple AI 的所有功能：
- 入门 — 创建您的帐户并设置看板
- 如何使用项目仪表盘 — 在一个实时视图中查看您工作中的所有指标
- 如何使用路线图和目标 — 将您的交付计划与清晰、可衡量的目标相匹配
- 如何使用人工智能预测 — 使用基于您历史记录训练的机器学习模型预测交货日期
- 如何使用积压分析 将杂乱无章的待办事项转化为清晰、可排序的数据分析
- 如何使用商品分析 研究单个工作项从开始到完成的流程
- 如何使用 Sprint 评审 — 使用数据而非猜测进行一次清晰的迭代评审
- 如何使用 Sprint Analytics — 测量冲刺速度并发现随时间变化的趋势
- 如何运用回顾会议 — 以结构化、可重复的方式记录经验教训
- 如何使用 Bug 水线和质量门 ——坚持质量标准，避免漏洞堆积而不被发现。
- 如何使用团队健康检查 — 只需点击几下即可衡量团队情绪和能力
- 如何使用 ToDo — 将个人任务与团队工作分开处理
- 如何使用故事扑克 — 规模与实时规划扑克相当
所需时间： 每部影片 5 分钟
本指南还包含以下内容： 专业提示 | 常见错误 | 故障排除 | 定价 | 替代方案
为什么信任本指南
我已经在实际应用中使用 Project Simple AI 八个月了。 敏捷 团队。
本指南中介绍的每一项功能我都亲自测试过。
本教程基于实践经验，而非厂商截图。
您将逐步学习如何使用 Project Simple AI。
Project Simple AI 是一款基于人工智能的敏捷项目管理工具。
它身处快速发展的人工智能产业之中。
预计到 2026 年，人工智能产业规模将达到 1840 亿美元。
大多数用户仅仅触及了它功能的冰山一角。
本指南将向您展示如何使用所有主要功能。
一步一步教你，附真实截图和专业技巧。
你会建立看板，阅读分析数据，然后相信预测结果。
到最后，你就能像专业人士一样熟练地使用这个工具了。
无需任何技术背景即可跟上。
每个章节都以前一个章节为基础。
Project Simple AI教程
本 Project Simple AI 教程将一步一步地引导您了解每个功能。
它涵盖了从初始设置到高级用户技巧的所有内容。
可以把它看作是为任何初学者提供的清晰学习路径。
Project Simple AI
借助 AI 预测、实时仪表盘和迭代分析，在一个平台上轻松实现敏捷交付。Project Simple AI 可根据您的真实历史记录预测日期，让您以事实为依据进行规划。免费开始，几分钟即可搭建您的第一个看板。
Project Simple AI 入门指南
在使用任何功能之前，请先完成此一次性设置。
大约需要三分钟。
那么，你就可以开始使用该工具进行你的第一个人工智能项目了。
第一步：创建您的帐户
访问 Project Simple AI 网站。
点击“注册”或“开始免费试用”。
请输入您的电子邮件地址并创建密码。
✓ 检查点： 检查你的 收件箱 请发送确认邮件。
步骤 2：打开工作区
Project Simple AI 在浏览器中运行，因此无需下载任何内容。
使用您的新帐户登录。
以下是仪表盘的界面：
✓ 检查点： 你应该能看到主控制面板。
步骤 3：构建你的第一个电路板
创建项目并命名。
添加一些工作项以填充看板。
这小小的一步赋予了人工智能模型意义 早期的 待读取的数据。
第四步：邀请您的团队
打开董事会设置，通过电子邮件添加成员。
设定角色，让每个人都能看到正确的画面。
共享看板可以将个人工作转化为团队工作。
现在所有人都能看到相同的实时数据。
✅ 完成： 您现在可以开始使用以下任何 Project Simple AI 功能。
如何使用 Project Simple AI 项目仪表盘
项目仪表盘 让您在一个实时视图中查看工作中的所有指标。
清晰明了的仪表盘每周可以为您的团队节省数小时时间。
它将零散的数字转换成一幅完整的画面。
停止猜测，开始阅读真实数据。
以下是使用步骤详解。
项目仪表盘为何重要
大多数团队都会浪费大量时间在多个标签页中查找状态信息。
一块现场电路板就能很快解决这个问题。
这些观点在各个部门都有实际应用价值。
它们展现了清晰的人工智能功能，例如趋势预警和智能分组。
好的数据可视化可以让站立会议缩短到两分钟。
你一眼就能看出进展，而不是…… 会议.
步骤 1：打开仪表板选项卡
登录后点击“仪表盘”选项卡。
您的电路板已加载到屏幕上。
每次返回时，布局都保持不变。
步骤二：选择您需要的组件
添加速度、吞吐量和范围图表。
每个组件都会从您的看板中提取实时数据。
拖动组件即可随意重新排列顺序。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 实时显示团队指标的看板。
步骤 3：与团队分享观点
发送一个链接，让所有人都能看到相同的数字。
任何拥有该链接的人都能看到相同的实时数字。
✅ 结果： 您现在拥有实时仪表盘，可以改进团队分析。
仪表盘的常见应用场景
单队冲刺消耗量统计。
将多个团队合并到一个项目视图中。
注意在截止日期前避免范围扩大。
与非技术利益相关者分享清晰易懂的观点。
将公告板置顶，使其每天早上最先加载。
每天检查一次，就能防止小问题扩大。
项目仪表盘最适合哪些用户？
仪表盘适合任何想要快速了解情况的团队。
领导者利用它们来跳过冗长的状态汇报电话。
会员们用它们来规划他们的一天。
利益相关者无需询问即可使用它们来跟踪进度。
在实际应用中，项目仪表盘在第一个迭代周期内就能产生效益。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 实时仪表盘可以最大限度地减少不必要的会议，并确保所有人目标一致。
如何使用 Project Simple AI 路线图和目标
路线图和目标 让您能够根据清晰、可衡量的目标来制定交付计划。
路线图可以将模糊的计划转化为清晰的步骤。
目标赋予了这一过程存在的理由。
它们共同塑造了你团队的学习路径。
以下是使用步骤详解。
为什么路线图能够保持团队步调一致
当没有人能看到全局时，计划就会偏离轨道。
制定统一的路线图可以避免这种偏离。
每条泳道都对应一个可以衡量的目标。
项目方案在正式发布前会根据目标进行测试。
这种观点支持对进展情况进行诚实的数据分析。
每个人都知道接下来会发生什么以及为什么。
第一步：创建新路线图
点击“路线图”并添加时间表。
给接下来的季度命名。
确定季度的开始日期和结束日期。
步骤 2：将目标与工作项关联起来
将史诗级任务拖到路线图轨道上。
为每个目标设定一个可衡量的目标。
对泳道进行颜色编码，使主题更加突出。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 每个阶段都有相应的目标时间表。
步骤三：每周跟踪进度
随着工作的推进，请查看目标进度条。
每达成一个目标，就移动一个标记。
✅ 结果： 您将获得一份学习路线图，它将指导您完成本季度的学习计划。
设定真正能坚持的目标
将目标写成一个清晰、可衡量的句子。
将每个进球与一名进球者关联起来。
每季度进球数避免超过三个。
进球后立刻庆祝。
在每个迭代周期开始时，都要查看路线图。
每周小额支出胜过季度大额支出。
路线图和目标最适合哪些人？
路线图适用于计划一个季度或更长时间的团队。
产品负责人与他们一起确定优先级。
工程师能够预见未来。
管理者将日常工作与更大的目标联系起来。
在实际应用中，路线图和目标在第一个迭代周期内就能见效。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 在将项目想法添加到路线图之前，请先对照目标审查项目想法。
如何使用 Project Simple AI AI 预测
人工智能预测 它利用根据您的历史记录训练的机器学习模型来预测交货日期。
预测是大多数团队最看重的功能。
它回答了最难的问题。 问题什么时候发货？
人工智能模型会为你完成繁重的数学运算。
以下是使用步骤详解。
为什么人工智能预测胜过直觉
人类对日期的猜测通常过于乐观。
人工智能模型会读取你的真实历史记录。
它会分析过去每一次冲刺的训练数据。
模型训练在后台静默运行。
随着新项目的开展，预测结果会不断更新。
人工智能辅助预测提高了对配送健康状况的可见性。
第一步：启用预测功能
打开一个面板并启用人工智能预测功能。
只需轻轻一按即可开始。
步骤 2：让模型读取你的历史记录
该人工智能模型以过去的冲刺为训练数据进行研究。
模型训练在后台运行。
深度学习技术能够发现人类难以发现的模式。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 带有置信区间的预测日期。
步骤三：阅读天气预报
预测日期会显示置信区间。
置信区间显示了人工智能系统的确定程度。
✅ 结果： 人工智能辅助预测提高了项目交付状况的可见性。
预测是如何构建的
该模型会随着时间的推移学习你的真实速度。
它对最近的冲刺成绩赋予更高的权重，而对过去的冲刺成绩赋予更高的权重。
这些人工智能技术会根据你团队的节奏进行调整。
历史数据越多，预测就越准确。
请将天气预报作为参考，而不是承诺。
任何重大范围变更后都要重新检查。
人工智能预测最适合哪些人群？
预测可以帮助经常错过日期的团队。
领先者获得了一个可以守住的日期。
利益相关者可及早获得真实的交付健康状况。
规划者会从日程表中剔除风险较大的承诺。
在实际应用中，人工智能预测在第一个迭代周期内就能产生效果。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 记录的历史数据越多，深度学习预测就越准确。
如何使用 Project Simple AI Backlog Analytics
积压分析 它可以将混乱的待办事项转化为清晰、可排序的数据分析。
积压的工作不知不觉中变得一团糟。
积压工作分析能够揭示积压工作的全貌。
它将原始数据转化为清晰的计划。
以下是使用步骤详解。
为什么积压分析可以节省时间
旧票可能在显眼的地方隐藏数月之久。
这种视图可以在几秒钟内将它们显示出来。
它读取每张票的原始数据。
非结构化数据会被分组到干净的存储桶中。
过期物品将被标记以便进一步处理。
制定计划要以事实为依据，而不是凭直觉。
步骤 1：打开 Backlog Analytics
选择一个项目，然后点击“积压工作分析”。
页面首先显示您最新添加的商品。
步骤二：对原始数据进行排序
该工具读取每张工单的原始数据。
它将非结构化数据分组到清晰的存储桶中。
一键按年龄、尺寸或所有者筛选。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 已排序的待办事项列表，包含时间长度和大小两列。
步骤三：根据调查结果采取行动
清除过期物品，重新调整其余物品的优先级。
归档不再符合路线图的内容。
✅ 结果： 您的待办事项已清理完毕，可以进行后续处理。
保持积压工作列表的清洁
将待办事项的数量控制在你能阅读的范围内。
一旦发现重复项，立即删除。
添加清晰的标题，以保持搜索速度。
按主题给商品贴标签，以便快速分组。
每周运行一次此视图。
每周进行一次简短的清理工作，可以保持工作积压的良好状态。
积压分析最适合哪些用户？
这种视图有助于处理大量积压工作的团队。
业主们发现有老旧的工作可以削减。
铅弹在咬钩前会先进行瞄准镜扫描。
新成员能更快地了解积压的工作。
在实际应用中，积压工作分析在第一个迭代周期内就能产生效益。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 按主题给项目添加标签，以便在积压工作不断增加时保持数据分析速度。
如何使用 Project Simple AI 物品分析
商品分析 它可以让你研究单个工作项从开始到完成的流程。
有时某个项目会无缘无故地停滞不前。
项目分析会准确显示它卡在哪里了。
你要找出并解决根本原因，而不是仅仅缓解症状。
以下是使用步骤详解。
为什么项目级数据有用
团队平均分掩盖了单个损坏物品的影响。
此视图一次放大显示一张卡片。
它可以追踪用户输入和审核延迟情况。
评论串也属于数字通信信号。
你可以看到用户行为是如何拖慢工作进度的。
一个修复方案可以加快未来数十个项目的进度。
第一步：选择一件物品
点击任意卡片即可打开商品分析。
打开任意卡片即可加载其完整时间线。
步骤二：阅读流程图
看看用户反馈和评价是如何影响产品设计的。
找到它停滞的地方。
将鼠标悬停在每个阶段即可查看所用时间。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 一个工作项的流程图。
步骤三：解决瓶颈问题
调整流程以消除延迟。
改变流程中的一个步骤，然后重新评估。
✅ 结果： 您可以追踪用户在整个产品生命周期中的行为。
快速发现瓶颈
注意观察各阶段之间的较长间隔。
检查退回审核两次的项目。
比较速度快的物品和速度慢的物品。
在下次回顾会议中分享你的发现。
每次迭代都要研究你进度最慢的项目。
检查几个例子后，你会发现一些规律。
物品分析最适合哪些用户？
商品分析适用于那些追求缓慢交付的团队。
教练们用它来发现流程中的不足。
线索指向工作停滞不前的地方。
团队将一次改进转化为持久的速度提升。
在实际应用中，物品分析在第一个迭代周期内就能产生效益。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 并排比较两个项目，找出哪条路径更快。
如何使用 Project Simple AI Sprint 评审
Sprint 评论 让您能够使用数据而不是猜测来进行清晰的迭代评审。
一次好的回顾能让冲刺工作以清晰的思路结束。
Project Simple AI 让评论基于数据运行。
不要再对完成的工作做出含糊其辞的说法。
以下是使用步骤详解。
为什么数据驱动的评论会胜出
评论往往沦为缺乏数据支撑的个人观点。
此屏幕将讨论内容建立在事实之上。
它清晰地显示了已完成的积分和结转积分。
该布局可用作简单的数据可视化。
利益相关者看重的是实际成果，而不是空洞的承诺。
当所有人都看着同一张图时，决策就能更快做出。
第一步：开始复习
打开当前冲刺并单击“查看”。
回顾报告以冲刺总结作为开头。
步骤二：遍历数字
显示已完成的积分和结转积分。
该视图同时也是简单的数据可视化工具。
滚动查看计划工作与已完成工作的对比。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 显示已完成和已执行工作的审核界面。
步骤三：记录决策
注意哪些船只和哪些东西在移动。
直接在审核过程中记录决策。
✅ 结果： 您的迭代评审以清晰的数据可视化为支撑。
进行一次严格的审查
只邀请必须出席的人。
演示已完成的工作，跳过未完成的部分。
最后明确提出两到三个后续步骤。
发送评论链接，而不是发送总结邮件。
评测时长请控制在三十分钟以内。
简短精炼的评论尊重每个人的时间。
Sprint Reviews 最适合哪些人群？
评审有助于团队进行每次迭代的演示。
潜在客户只需几分钟就能完成任务，而不是几个小时。
利益相关者可以看到实际的、已完成的工作。
各团队离开时都清楚了下一步的工作计划。
在实际应用中，Sprint 评审会在第一个 Sprint 周期内产生效果。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 邀请利益相关者点击审查链接，以减少状态邮件的发送。
如何使用 Project Simple AI Sprint 分析
Sprint Analytics 可以测量冲刺速度并发现一段时间内的趋势。
单凭一次冲刺并不能说明什么问题。
Sprint Analytics 揭示了诸多领域的趋势。
真正的故事就蕴藏在这种趋势之中。
以下是使用步骤详解。
为什么趋势比单次冲刺更有效
一次快速冲刺可能只是运气。
三次冲刺跑就能展现你的真实速度。
你要像阅读数据科学报告一样解读这些图表。
速度线使规划风险大大降低。
该视图展示了您的数据在现实世界中的应用。
你自信地规划了下一个冲刺阶段的规模。
步骤 1：打开 Sprint 分析
点击任意迭代中的“分析”选项卡。
图表默认加载最近六个迭代周期的数据。
步骤二：比较过去的冲刺
速度图表逐次冲刺排列。
可在积分和物品数量之间切换。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 最近几次冲刺的速度趋势。
步骤 3：计划下一步
利用这一趋势来规划接下来的冲刺计划。
利用平均线设定下一个目标。
✅ 结果： 现在你可以像阅读数据科学报告一样阅读冲刺趋势报告了。
安全阅读速度
永远不要制定高于你三次冲刺平均水平的计划。
注意观察速度是否持续下降。
突如其来的增长高峰往往掩盖了暂时的困境。
趋势比任何单一数字都更重要。
忽略数据中一个异常的冲刺数据。
看看整个趋势的走向。
Sprint Analytics 最适合哪些用户？
分析工具可以帮助团队规划未来的迭代周期。
铅块大小与实际速度有关。
教练会观察一段时间内的配速趋势。
成员们避免在每个迭代周期内投入过多精力。
在实际应用中，Sprint Analytics 在第一个迭代周期内就能产生效益。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 在相信速度数据之前，先记录三次冲刺的数据。
如何使用 Project Simple AI 回顾功能
回顾展 让您能够以结构化、可重复的方式记录课程。
回顾会议是团队真正进步的地方。
这个工具能让它们保持结构化和公平。
每一个 嗓音 在棋盘上获得同等的份额。
以下是使用步骤详解。
为什么结构化回顾会议有效
轻松的回顾变成了发泄情绪的场合。
清晰的模板能让它们保持实用性。
整个团队的信息实时发送。
投票能够反映出最重要的问题。
这些操作将成为您日常维护程序的一部分。
每一次回顾都能促进团队的学习成长。
步骤 1：打开复古主板
点击“回顾”，创建一个新的看板。
选择类似“开始”、“停止”、“继续”之类的模板。
步骤 2：收集输入
团队成员实时添加备注。
这是一个核心的AI驱动工作流程。
会员同时添加会员卡。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 复古风格的记事板，上面有分组的笔记。
步骤 3：就行动达成一致
投票选出最受欢迎的项目并指定负责人。
为每项已商定的行动指定一名负责人。
✅ 结果： 每一次回顾会议都会成为团队学习路径的一部分。
让回顾发挥作用
为了确保意见真实可靠，董事会成员应保持匿名。
投票前请将相似的笔记归类。
限制操作数量为两到三个。
首先回顾上个冲刺阶段的行动。
将一项行动延续到下一个迭代周期。
真正的改变来自于完成行动，而不是列出行动清单。
回顾展最适合哪些人？
回顾训练适合任何想要进步的团队。
教练们让谈话保持在正轨上。
成员可以安全地分享真实想法。
团队将经验教训转化为实际行动。
在实际应用中，回顾会议在第一个迭代周期内就能产生效果。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 每次迭代都推进一项行动，这样回顾会议才能带来真正的改变。
如何使用 Project Simple AI Bug Waterline 和质量门
虫害水线和质量门 让你能够保持高质量的生产线，这样就不会出现大量未被发现的缺陷。
虫子悄无声息地堆积起来，直到造成伤害。
水位线为你的团队设定了硬性限制。
质量把关机制对每次发布都强制执行该限制。
以下是使用步骤详解。
为什么优质产品线能保护您？
团队快速发布产品，却任由漏洞积累。
那笔债务会拖慢之后的一切进程。
水位线限制了你携带的虫子数量。
闸门会阻止越界释放。
这样可以防止复杂的任务交付时出现故障。
品质显而易见，而非隐藏起来。
步骤 1：设置水线
选择你的团队能够承受的虫子数量。
选择一个你的团队真正能够处理的错误数量。
步骤二：添加质量门
当漏洞超出限制时，阻止版本发布。
针对不同环境设置不同的门控机制，以实现更严格的控制。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 一张标有水位线的虫害数量统计表。
步骤三：观察趋势
该图表会在质量下滑前发出警告。
图表会在线条断裂前发出警告。
✅ 结果： 质量关卡可防止复杂任务交付不合格产品。
设置合理的门禁
生产环境应采用严格的门禁系统。
允许采用更柔和的闸门进行舞台搭建。
标记关键漏洞，防止它们被遗漏。
每个迭代周期都优先清除最老的bug。
每月检查一次水位。
随着团队和产品的发展进行调整。
谁最适合使用 Bug Waterline 和 Quality Gates？
质量把关有助于团队频繁发货。
领先者释放了隐藏的债务。
质量保证部门会持续更新缺陷数量。
团队充满信心地稳步推进项目。
在实际应用中，Bug Waterline 和 Quality Gates 能在第一个迭代周期内带来回报。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 对制作环节设定严格的门槛，对舞台搭建环节设定较为宽松的门槛。
如何使用 Project Simple AI 团队健康检查
团队健康检查 只需点击几下，即可测量团队情绪和能力。
士气低落会影响交付效率。
体检可以及早发现这个问题。
它能在几分钟内测量情绪和能力。
以下是使用步骤详解。
为什么团队健康驱动交付
疲惫不堪的团队会悄悄地错过约会。
单凭数字永远无法揭示原因。
此检查映射到简单 商业 运营指标。
每个调查项目都包含提出诚实问题的过程。
匿名回复揭示了真正的担忧。
你必须在士气影响工作之前采取行动。
步骤 1：启动健康检查
点击“团队健康检查”并选择模板。
选择适合团队规模的模板。
第二步：收集真实答案
会员匿名评价各个区域。
结果映射到简单 商业 运营指标。
会员可对每个区域进行独立评价。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 团队健康状况检查评分卡。
步骤三：讨论结果
共同查看低分并制定改进计划。
一起讨论低分的原因。
✅ 结果： 在士气风险影响交付之前，就能发现它们。
根据健康结果采取行动
与整个团队分享结果。
一次只选择一个方面进行改进。
采取一个小的、显而易见的行动。
下个月再检查一次，以追踪变化。
每月进行一次健康检查。
趋势比任何单一调查都更重要。
团队健康检查最适合哪些人？
健康检查有助于成长型团队或压力较大的团队。
领导者能及早发现倦怠。
成员们可以无所畏惧地提出问题。
教练每月都会追踪队员士气情况。
在实际应用中，团队健康检查会在第一个迭代周期内产生效果。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 每月进行健康检查，以跟踪一段时间内的实际变化。
如何使用 Project Simple AI ToDo
待办事项 让你可以在团队工作之余处理个人事务。
个人任务很容易被忽略，无法列入团队任务清单。
ToDo’s 可让您随时查看自己的待办事项列表。
重要的事情都不会被遗漏。
以下是使用步骤详解。
为什么个人清单有用
团队看板仅用于存放共享工作。
你的私人任务也需要一个存放的地方。
待办事项就位于人工智能驱动的团队数据旁边。
无需离开工具即可切换上下文。
快速记录意味着更少的任务会被遗忘。
清晰的每日清单有助于集中注意力。
第一步：打开你的待办事项清单
点击侧边菜单中的“待办事项”。
列表位于侧边菜单中。
步骤 2：添加快速任务
输入任务并按回车键。
拖动任务即可重新排序。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 与您的看板同步的个人列表。
步骤三：每日清理
完成一项就勾选一项。
已完成的项目会移至已完成视图。
✅ 结果： 您的私人任务将与人工智能驱动的团队数据并列显示。
每日保持条理
每天早上写下三件必须完成的任务。
将看板上的一个项目拉出来，集中精力处理它。
任务要简短明确。
下线前请查看明天的清单。
每天结束时清理你的清单。
清单清空就是每天的一个小胜利。
谁最适合做这件事
ToDo 可以帮助任何需要同时处理多项任务的人。
成员们对个人工作保密。
销售线索会自行跟踪后续情况。
每个人一天结束时都会列出一份清晰的清单。
在实际应用中，待办事项清单在第一个迭代周期内就能产生效益。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 将看板上的一项任务移至待办事项列表中，以便今天集中精力处理。
如何使用 Project Simple AI Story Poker
故事扑克 让你通过实时规划扑克牌游戏合理安排工作量。
大多数团队都会对估算结果展开无休止的争论。
Story Poker 让游戏快速又公平。
所有选民同时投票，没有中间人。
以下是使用步骤详解。
为什么计划扑克有效
最响亮的 嗓音 通常用于设定估算值。
扑克消除了这种偏见。
每个成员一起亮出一张牌。
异常值引发了一场简短而有用的谈话。
对于复杂任务，估价仍然合理。
团队只需几分钟就能达成一致，而不是几个小时。
第一步：开始扑克游戏
点击故事扑克并邀请团队。
邀请整个团队参加会议。
第二步：对每个故事进行投票
所有人同时抽取一张牌。
牌要等到所有人都投票后才会重新摆放。
这就是它的样子：
✓ 检查点： 一张扑克桌，上面显示了所有人的投票结果。
步骤三：确定估价
讨论异常值并确定一个数值。
在继续之前，先确定一个数字。
✅ 结果： 对于复杂任务，估价既公平又快捷。
有把握地进行估算
使用团队成员都熟悉的简单评分标准。
每个故事时长限制在一分钟以内。
对于微不足道、显而易见的任务，可以跳过估算。
跟踪预估时间与实际时间的对比情况。
只有当卡片内容差异很大时才需要重新投票。
大多数故事在第一轮就结束了。
谁的故事扑克最适合
故事扑克适合共同进行估算的团队。
教练们组织公平、高效的训练。
成员们在没有压力的情况下投票。
团队在几分钟内就规模达成一致。
在现实世界中，故事扑克在第一个迭代周期内就能产生回报。
只需设置一次，价值每周都会复利增长。
💡 专业提示： 只有当估算结果相差两张卡片以上时才需要重新投票。
Project Simple AI 专业技巧和快捷方式
经过八个月对 Project Simple AI 的测试，以下是我总结的最佳建议。
他们涵盖 人工智能工具人工智能技能，以及更快的日常使用体验。
键盘快捷键
| 行动 | 捷径 |
|---|---|
| 新工作项 | N |
| 快速搜索 | Ctrl + K |
| 打开仪表盘 | G 然后 D |
| 开始冲刺评审 | G 然后 R |
大多数人错过的隐藏功能
- 预测置信区间： 将鼠标悬停在日期上，即可查看深度学习模型如何评价自己的预测结果。
- 待办事项热力图： 一种快速图像处理风格的视图，通过着色使陈旧的物品更加醒目。
- 已保存的健康模板： 为了公平地比较结果，可以在不同团队之间重复使用同一项健康检查。
借助该工具提升您的人工智能技能
每天使用人工智能工具是学习人工智能的快速方法。
同样的理念也适用于优秀的入门级人工智能项目。
第一个人工智能项目可以很小，但仍然可以学到很多东西。
这标志着你人工智能之旅的真正开始。
尝试一些适合初学者的AI项目，例如简单的情感分析器。
构建情感分析器有助于你学习 文本 加工。
垃圾邮件过滤器项目教授二元分类技术。
垃圾邮件过滤器使用机器学习算法对电子邮件进行分类。
每个项目一次只教授一项明确的技能。
实践经验胜过单纯的理论学习。
这些实用技能可以直接应用到实际工作中。
你不需要深厚的技术专长就可以开始。
免费工具降低了您首次构建的门槛。
Google 的 Teachable 机器会在您的浏览器中训练模型。
这是一种近距离了解人工智能能力的友好方式。
接下来是 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的 AI 框架。
这些人工智能框架会帮你处理复杂的数学运算。
它们为众多行业的实际应用提供支持。
阅读文档可以快速掌握基本技能。
小项目能建立起大项目所需的信心。
不久之后，您就可以了解人工智能系统是如何做出决策的。
这种理解也能让你更熟练地使用工具。
值得尝试的入门级人工智能项目创意
选择一个小想法，然后把它完整地完成。
猫狗分类器是一个经典的入门选择。
它使用 Kaggle 数据集进行训练。
个人电影推荐系统使用 MovieLens 数据集。
推荐系统根据用户偏好推荐内容。
聊天机器人是另一个很有趣的入门级项目。
人工智能 聊天机器人 使用自然语言处理和机器学习算法。
聊天机器人利用自然语言处理技术实现客户服务自动化。
情感分析可以解读文本的情感基调。
利用卷积神经网络进行图像分类，识别图片中的物体。
每个想法都旨在解决一个明确、具体的问题。
优秀的AI工作始于指出那个具体的问题。
免费工具和技巧，助您轻松入门
Python是人工智能项目中最流行的语言。
Python对于大多数人工智能项目来说都是必不可少的。
Google Colab 是一款基于浏览器的免费人工智能开发工具。
Kaggle 提供了许多数据集供你练习。
TensorFlow 和 PyTorch 是人工智能开发的关键库。
DigitalOcean GPU droplets 可加速大型模型训练。
数据准备通常会占用项目的大部分时间。
培训前收集可靠的数据来源至关重要。
迭代提示有助于指导人工智能完成既定任务。
在人工智能开发中，从具体提示入手效果很好。
无代码平台让新手也能开发出可用的应用程序。
初级人工智能技能大约需要30个小时才能学会。
参与人工智能项目可以提升技能和就业前景。
大约 85% 的人工智能项目因数据质量或范围问题而失败。
明确的问题和清晰的数据可以避免落入这个陷阱。
我使用该工具的体验
在“简易人工智能项目”启动一个月后，我的团队将进度会议次数减少了一半。
人工智能预测功能赢得了最多的信任。
实际情况与预测日期非常吻合。
一个简单的日常工作流程
每天早上第一件事就是打开你的仪表盘。
扫描速度和任何异常情况。
查看你的待办事项清单，并从中挑选三项任务。
将已搁置事项移至与团队的快速聊天中。
约会前先看看天气预报。
一天工作结束前，请清理已完成的任务。
这个短循环能保持输送系统的稳定运行。
只需五分钟，就能节省之后几个小时的时间。
Project Simple AI 常见错误及避免方法
错误一：跳过数据设置
❌ 错误： 开启人工智能预测功能，但几乎没有任何历史记录。
✅ 右图： 先记录几次冲刺，以便人工智能模型拥有真实的训练数据。
错误二：忽视数据质量
❌ 错误： 留下大量杂乱无章、未完成的工单，堆积在待办事项列表中。
✅ 右图： 进行基本的数据清理，以便分析工具能够读取干净的数据。
错误三：追求每一个指标
❌ 错误： 追踪数十张图表，却从未采取任何行动。
✅ 右图： 选择三个与团队面临的实际问题相关的指标。
错误四：设定无人拥有的目标
❌ 错误： 在路线图中添加目标，但没有明确的负责人。
✅ 右图： 给每个目标设定一个负责人和一个可衡量的目标。
误区五：将预测视为承诺
❌ 错误： 将预测日期作为硬性截止日期告知客户。
✅ 右图： 分享预测结果及其置信区间，然后每周进行调整。
Project Simple AI故障排除
问题：预测似乎有误
原因： 该董事会的历史数据太少，无法进行模型训练。
使固定： 记录三次完整的冲刺，然后让人工智能模型训练在夜间刷新。
问题：仪表盘不显示任何数据
原因： 小部件指向空白或错误的面板。
使固定： 编辑每个小部件并选择正确的项目源。
问题：团队无法看到游戏板。
原因： 共享权限从未设置过。
使固定： 打开董事会设置，并通过电子邮件邀请成员。
问题：故事扑克投票无法加载
原因： 会议进行中，一名成员掉线了。
使固定： 刷新会话，并请所有人重新加入链接。
问题：体检结果显示为空
原因： 参与人数太少，无法给出公平的分数。
使固定： 延长截止日期并提醒团队做出回应。
📌 笔记： 如果以上方法均无法解决您的问题，请联系 Project Simple AI 支持团队。
什么是“简易人工智能项目”？
Project Simple AI 是一款敏捷项目管理工具，可以预测交付健康状况。
它将董事会、分析和人工智能融合在一个平台上。
你可以把它想象成你配送团队的智能副驾驶。
观看这段快速概览：
它包含以下主要特点：
- 项目仪表盘： 实时指标和数据可视化尽在一处。
- 人工智能预测： 根据机器学习模型预测的交货日期。
- 积压工作分析： 对每张票进行清晰的数据分析。
- Sprint 分析： 冲刺过程中的速度趋势。
- 质量门： 一条保护泄压阀的虫害水线。
- 故事扑克： 对复杂任务进行公平、快速的估算。
工具内部的人工智能技术
自然语言处理技术可以读取您的票务文本和评论。
它能处理自然语言，因此搜索和标记感觉很智能。
预测技术利用深度学习来研究随时间变化的模式。
这些深度学习模型会从你过去的迭代中学习。
其底层是针对时间序列数据进行调整的神经网络。
循环神经网络非常适合用于短跑序列。
经典机器学习仍然驱动着许多简单的评分。
支持向量机可以将工单分类整理。
随着数据预处理的进行，机器学习模型的性能会不断提高。
良好的数据预处理可以在进行任何评分之前去除噪声。
最终成果是一个真正值得信赖的人工智能系统。
Project Simple AI 在人工智能行业中的定位
如今，人工智能行业已经渗透到几乎所有团队中。
人工智能应用遍及金融、零售和软件等行业。
有些工具会读取财务数据，以便及早发现风险。
其他人则利用计算机视觉进行大规模图像分类。
计算机视觉也为物体检测和医学成像提供支持。
卷积神经网络是大多数图像数据处理工作的主要驱动力。
光学字符识别技术可以将扫描的页面转换成文本。
对话式人工智能用浅显易懂的语言回答问题。
语音处理技术使某些应用程序能够接收语音命令。
电子商务平台利用人工智能进行产品推荐。
推荐系统根据用户偏好推荐内容。
内容创作工具现在可以在几秒钟内生成文案。
许多 建筑商 利用快速工程技术来指导这些系统。
迁移学习和微调可以快速重用预训练模型。
预先训练好的模型基础可以节省数周的AI模型训练时间。
这些人工智能技术都有一个共同的基础：良好的数据科学。
Project Simple AI 将同样的理念应用到您的配送工作中。
它将这些人工智能功能集成到一个简洁明了的屏幕中。
无需编写任何代码即可获得好处。
如需完整评测，请参阅我们的 Project Simple AI 评测.
谁应该使用 Project Simple AI？
敏捷团队能从这个工具中获益最多。
软件团队用它来进行迭代交付。
产品团队利用它来规划产品路线图。
即使是无代码开发者也觉得它很友好。
Project Simple AI 无需编程经验即可构建和自动化工作。
讨厌猜测约会日期的客户会最看重约会预测功能。
Project Simple AI 定价
以下是“简易人工智能项目”在 2026 年的成本估算：
| 计划 | 价格 | 最适合 |
|---|---|---|
| 团队 | $8 | 小型敏捷团队入门 |
| 商业 | $12 | 需要人工智能预测的不断壮大的团队 |
| 企业 | 联系销售 | 有特殊需求的大型组织 |
免费试用： 是的，无需信用卡即可开始。
退款保证： 请联系销售部门了解最新条款。
各方案包含内容
团队版方案涵盖看板、仪表盘和基本分析功能。
它适合正在磨合的小团队。
该商业计划增加了人工智能预测和更深入的冲刺分析。
大多数成长型团队都会来这里寻找预测工具。
企业版方案增加了自定义限额和支持功能。
大型组织选择它的原因 安全 以及规模。
💰 性价比最高： 商业版——只需稍加加价，即可增加人工智能预测功能。
Project Simple AI 与其他方案的比较
Project Simple AI 与其他同类产品相比如何？以下是竞争格局：
| 工具 | 最适合 | 价格 | 等级 |
|---|---|---|---|
| Project Simple AI | 人工智能配送预测 | 每月 8 美元 | ⭐ 4.6 |
| 概念 | 文档和维基 | 每月10美元 | ⭐ 4.7 |
| 沃克 | 企业报告 | 每月10美元 | ⭐ 4.3 |
| 点击上 | 一体化工作 | 每月7美元 | ⭐ 4.6 |
| 任务 | 人工智能概述 | 每月 8 美元 | ⭐ 4.6 |
| Monday.com | 视觉操作 | 每月9美元 | ⭐ 4.6 |
| 体式 | 一般任务 | 每月11美元 | ⭐ 4.5 |
| Airtable | 自定义数据库 | 每月10美元 | ⭐ 4.6 |
快速精选：
- 综合最佳： Project Simple AI——集人工智能预测和分析于一体的工具。
- 最佳预算： ClickUp——功能丰富，价格低廉。
- 最适合初学者： Monday.com——上手容易，速度快。
- 最适合开发者： Jira——深度敏捷开发和问题跟踪。
🎯 Project Simple AI 替代方案
正在寻找 Project Simple AI 的替代方案？以下是一些最佳选择：
- 🚀 概念： 一个集文档、维基和轻量级看板于一体的工作空间，专为小型团队打造。
- 🏢 工作： 一款企业级规划工具，具备深度报告和资源视图，适用于大型项目团队。
- 🌟 ClickUp： 一个灵活的平台，将任务、文档和目标整合到一个功能强大但繁忙的工作空间中。
- 🧠 Taskade： 一款人工智能驱动的计划大纲工具，可将计划转化为任务，并内置聊天和模板功能。
- 🎨 Monday.com： 一款色彩丰富、可视化的看板工具，非技术团队也能在几分钟内上手。
- ⚡ 体式： 一款简洁高效的任务管理工具，在时间线、依赖关系和跨团队工作流程方面表现出色。
- 📊 Airtable： 一款电子表格与数据库相结合的混合型产品，非常适合自定义跟踪器和结构化项目数据。
- 🔧 Jira： 开发者最喜爱的敏捷看板、深度迭代跟踪和问题工作流程工具。
完整列表请参见我们的 Project Simple AI替代方案 指导。
⚔️ Project Simple AI 对比
以下是 Project Simple AI 与各竞争对手的对比情况：
- Project Simple AI 对比 Notion： Project Simple AI 在 AI 预测和冲刺分析方面胜出；Notion 在自由格式文档方面胜出。
- Project Simple AI 对比 Strike： Wrike 适合大型企业；Project Simple AI 更轻便、更快速，适合敏捷团队。
- Project Simple AI 对比 ClickUp： ClickUp 提供更多模块；Project Simple AI 保持更简洁、更清晰的敏捷流程。
- Project Simple AI 对比 Taskade： Taskade 以聊天为先；Project Simple AI 在交付预测和质量关卡方面处于领先地位。
- Project Simple AI 对比 Monday.com： Monday.com 在运维方面更美观；Project Simple AI 在软件交付健康状况方面更胜一筹。
- Project Simple AI 对比 Asana： Asana 在一般任务方面表现出色；Project Simple AI 增加了 Asana 所缺乏的 AI 预测功能。
- Project Simple AI 对比 Airtable： Airtable 是一个灵活的数据库；Project Simple AI 是专为敏捷团队打造的。
- Project Simple AI 与 Jira 对比： Jira 设置起来比较麻烦；Project Simple AI 能以更少的管理工作提供更快的洞察。
立即开始使用 Project Simple AI
您已学会如何使用 Project Simple AI 的所有主要功能：
- ✅ 项目仪表盘
- ✅ 路线图和目标
- ✅ 人工智能预测
- ✅ 积压工作分析
- ✅ 商品分析
- ✅ Sprint 评论
- ✅ Sprint 分析
- ✅ 回顾
- ✅ 虫害水线和质量门
- ✅ 团队健康检查
- ✅待办事项
- ✅故事扑克
下一步： 选择一项功能，立即试用。
大多数人都是从项目仪表盘开始的。
只需不到五分钟。
记录完冲刺后，即可开启 AI 预测功能。
然后，添加您的团队并共享看板。
小步养成，快速建立稳定习惯。
随着每次迭代，您的交付健康状况会更加清晰。
常见问题解答
什么样的项目适合作为第一个人工智能项目？
小型分类器是理想之选。不妨试试垃圾邮件过滤器或情感分析器。这些入门级人工智能项目无需复杂的设置，就能教会你数据清洗、模型训练和获得清晰的结果。
适合初学者的简单人工智能项目有哪些？
适合初学者的优秀人工智能项目包括猫狗图像分类模型、电影推荐系统和基础聊天机器人。每个项目都能教授一项核心人工智能技能。
我如何在项目中使用人工智能？
首先明确问题所在，然后选择合适的AI工具。在Project Simple AI中，AI预测和分析功能可自动为您的交付工作添加预测功能。
我可以免费学习人工智能吗？
是的。Google Colab 是免费的，而且是基于浏览器的，可以用来做人工智能方面的工作。Kaggle 提供免费数据集。初学者大约需要 30 个小时的实践练习才能掌握人工智能技能。
对于项目而言，哪种人工智能技术最合适？
这取决于目标。Python 结合 TensorFlow 或 PyTorch 适合人工智能开发。对于敏捷交付，Project Simple AI 可将人工智能驱动的预测功能直接集成到您的看板中。
English 
Spanish 
Chinese 
German 
French 
Arabic 
Russian 
Portuguese 
Japanese 
Korean 
Italian 
Turkish 
Dutch 
Polish 
Indonesian 
Thai 
Vietnamese 