1. Overview (项目背景)

随着生成式 AI 的迅速普及，HappyCampus 面临着必须对其原有的“以销售者为中心”的内容流通模式进行根本性重新检视的局面。

由于 AI 写作工具的广泛应用，传统的报告与文档内容的竞争力逐渐削弱。随之而来的用户流失、收益下降以及销售者流失，开始对服务的整体质量和公信力产生负面影响。特别是由于销售者流失导致的内容供应减少，成为削弱服务差异化的关键因素。事实证明，仅凭现有模式已难以有效应对市场变化。

在此背景下，HappyCampus 启动了本项目，目标并非简单的功能增加，而是旨在通过技术驱动重塑服务价值，并实现业务模式的战略转型。

推进背景 / 问题定义

• 生成式 AI 的快速普及： 市场环境发生剧变。

• 用户数与营收下降： 现有增长动力减弱。

• 销售者流失导致内容质量下降： 核心资产受到威胁。

• 传统内容模式的差异化局限： 竞争力遭遇瓶颈。

• 长期视角下的业务模式重塑需求： 迫切需要寻找新的增长曲线。

目标定义

短期目标 | 驱动技术服务优化

• 应用生成式 AI 技术： 将尖端技术整合至现有服务体系。

• 革新用户体验： 为用户提供区别于传统的写作体验，并交付即时价值。

中期目标 | 强化现有业务竞争力

• 提供专业化内容体验： 聚焦专业领域，提升内容产出的深度与质量。

• 活跃社区并恢复信任： 增强社区互动，重建用户对平台的品牌信任度。

长期目标 | 业务模式战略转型

• 挖掘 AI 驱动的新型收益模式： 探索基于人工智能的多元化盈利渠道。

• 确立可持续的服务架构： 构建能够灵活应对内容市场变化的持续性业务结构。

2. Solution (解决方案)

MegazoneCloud 紧密结合 HappyCampus 的业务方向与目标，设计并构建了以“基于生成式 AI 的文档初稿自动生成服务”为核心的新型服务架构。我们的核心战略并非简单的 AI 应用，而是通过建立“迭代式优化架构”来提升实际用户体验与服务的完成度。

主要组成要素

1. 构建 AI 写作服务系统

• 针对报告、读后感等 HappyCampus 的核心内容类型，实现利用生成式 AI 自动生成文档初稿的用户服务。

2. 按文档类型分离专用 API 与提示词 (Prompt)

• 构建反映报告、读后感等不同文档类型特征的专用 API。

• 通过分离设计针对文档目的优化的提示词，实现：

  • 产出结果的准确性

  • 文档结构的连贯性

  • 用户满意度的提升

3. 基于三次反馈的质量高步化 (Quality Enhancement)

• 基于实际用户反馈，运营共计三轮的改进循环。

• 持续优化文档逻辑流、重复语句、不自然表达等影响质量的因素。

4. 应用数据清洗逻辑

• 自动剔除文档生成过程中产生的随机字符串、不必要的特殊符号等。

• 通过应用基于正则表达式 (Regex) 的数据清洗逻辑，确保：

  • 文档完成度的提升

  • 易读性与公信力的保障

3. Result (成果)

通过本项目，HappyCampus 为实现以技术为中心的服务转型奠定了坚实的实务基础。

主要成果

1. 奠定用户体验创新的技术基础

• 提供基于生成式 AI 的写作体验。

• 成功实现从传统的“以内容消费为中心”的服务，向“用户直接创造价值”的参与型服务架构转型的可能性。

2. 确保文档质量与产出结果的一致性

• 通过三轮深度的优化工作：

  • 剔除了不必要的重复语句。

  • 稳定了文档的目录及逻辑结构。

  • 大幅提升了 AI 生成文档的完成度与公信力。

3. 确立业务模式重塑的实质性起点

• 超越单纯的内容流通，成功交付了基于技术的差异化价值。

• 在剧变的内容市场环境中，为转型为可持续发展的业务模式提供了跳板。

3. Result (成果)

通过本项目，HappyCampus 为实现以技术为中心的服务转型奠定了坚实的实务基础。

主要成果

1. 奠定用户体验创新的技术基础

• 提供基于生成式 AI 的写作体验。

• 成功实现从传统的“以内容消费为中心”的服务，向“用户直接创造价值”的参与型服务架构转型的可能性。

2. 确保文档质量与产出结果的一致性

• 通过三轮深度的优化工作：

  • 剔除了不必要的重复语句。

• 稳定了文档的目录及逻辑结构。大幅提升了 AI 生成文档的完成度与公信力。

3. 确立业务模式重塑的实质性起点

• 超越单纯的内容流通，成功交付了基于技术的差异化价值。

• 在剧变的内容市场环境中，为转型为可持续发展的业务模式提供了跳板。

后续扩展及优化建议

HappyCampus 基于生成式 AI 的服务旨在顺应技术趋势及 AI 发展速度，具备可持续扩展的架构设计。

• 长文本输出升级 (Long Output Upgrade)
  探讨将目前 4K Token 的限制向上扩展。

• 多模型策略 (Multi-Model Strategy)
  根据服务水平及用户需求实现模型的多元化配置。

• 多语言支持 (Multi-Language Support)
  具备生成多语言报告的能力，确保全球化扩张的可能性。

• Web 搜索联动
  通过基于元搜索 (Meta Search) 的资料搜集，进一步提升报告生成的深度。

• 交互式报告推荐

  • 基于学科、科目、主题及关键词。

  • 提供聊天机器人形式的交互式报告生成体验。