Beta阶段的打分与反馈

项目地址：NewsMind 项目代码仓库

本文档记录了 NewsMind 团队在 Beta 阶段对其他团队项目的评估与反馈。我们认真听取了各团队在课堂上的 Beta 阶段目标与期望实现，经过团队成员的综合评估，为各项目团队打分并提供简要反馈。

📊 项目打分排名

排名	项目名称
🥇 1	大模型新闻推荐
🥈 2	Echo-交互式写作与自我探索
🥉 3	PQ V.Next
4	笔记软件的思维导图
5	汪洁步道
6	AI量化投资
7	笔记软件的推荐算法开发
8	厂房AI租小程序
9	FocusPet：一个集成了待办事项、番茄钟与养成体验的效率工具
10	Photo album for School
11	端到端基因组分析平台
12	三角洲自动剪辑软件/网站

📝 详细项目反馈

🥇 大模型新闻推荐

亮点评价：

作为同类项目，我们对大模型新闻推荐项目给予了高度评价。该项目在 Beta 阶段展现了清晰的改进方向：

UI 优化：计划强化用户界面设计，这将有效提升产品的视觉吸引力和用户体验
推荐算法升级：增加联网功能并优化推荐模型，体现了对核心功能的持续改进
技术前瞻性：结合大语言模型进行新闻推荐，技术路线具有前瞻性

改进建议：

虽然项目在功能规划上表现优秀，但在软件工程实践方面仍有提升空间。建议加强：

建立更规范的软件开发流程（如代码审查、测试覆盖、文档规范等）
完善 CI/CD 流程，提升开发效率
加强团队协作规范，确保代码质量

总体而言，这是一个非常有潜力的项目，期待在后续阶段看到更多工程化方面的提升。

🥈 Echo-交互式写作与自我探索

亮点评价：

交互式写作功能获得了用户的积极反馈，用户表示在写作过程中能够获得灵感，这是一个很有价值的体验。

用户反馈：

✅ 写作时能够提供灵感，体验有趣
❌ 字体设计需要改进
❌ 存在一些冗余功能，部分功能使用率不高

改进建议：

优化字体和界面设计
精简功能，聚焦核心价值
加强软件工程规范，提升代码质量
加快新成员的上手速度，完善团队协作

评价：

创意很好，用户体验有亮点，但需要在工程化和产品打磨方面加强。

🥉 PQ V.Next

亮点评价：

该项目在 Beta 阶段的规划清晰，聚焦于核心功能的优化。

改进方向：

提升演讲者的出题体验，关注用户使用场景
向高质量题目生成方向努力，通过内容质量吸引用户
项目定位明确，有清晰的用户群体

评价：

项目规划合理，目标明确，是一个值得期待的产品。

笔记软件的思维导图

亮点评价：

该插件功能丰富，特别是在处理混乱文档生成思维导图方面表现出色。

Beta 阶段规划：

主要目标是优化混乱内容到整齐导图的转换效果，力求让用户眼前一亮。这个方向很有价值，能够显著提升用户体验。

评价：

功能定位准确，技术实现有亮点，是一个实用的工具类产品。

汪洁步道

亮点评价：

这是一个软硬件结合的优秀项目，针对犬类脚部清洁这一实际需求，具有很强的实用价值。

项目进展：

已完成大体架构设计
已进行实际测试（使用老师的小型宠物）
需求验证：养狗人士的刚需得到确认

待改进：

毛刷密度需要进一步优化
需要进行更严格的洗净效果测试
需要更多实际应用场景的验证

评价：

项目方向正确，软硬件结合有创新性，但需要在工程实现上进一步完善。

AI量化投资

亮点评价：

该项目在用户调研方面做得非常到位。调研对象具有真实的炒股经验，能够更准确地评估项目的实用性与可信度。

用户反馈要点：

AI 辅助决策在清晰的市场环境下能够做出不错的决策
即使在实盘场景中，用户仍认为 AI 能够提供有价值的辅助决策功能
项目定位准确，解决了量化投资中的实际问题

评价：

项目在需求验证和用户价值方面表现突出，技术实现也较为成熟。是一个具有商业潜力的项目。

笔记软件的推荐算法开发

Beta 阶段规划：

聚焦面向开发者的文档完善
建立更合理的开发流程

评价：

规划方向正确，但内容相对简单。建议在 Beta 阶段有更具体和可量化的目标。

厂房AI租小程序

现状：

项目在 Beta 阶段尝试进行优化，但遇到了 Bug 问题，导致演示效果不理想。

评价：

虽然遇到了技术问题，但这是开发过程中的正常现象。建议加强测试流程，确保稳定性后再进行演示。

FocusPet：一个集成了待办事项、番茄钟与养成体验的效率工具

Beta 阶段规划：

团队计划进一步完善统计功能，但用户反馈评分在 6-7 分之间。

评价与建议：

统计功能的完善需要建立在一定的用户体量基础上。目前基本功能已完成，建议：

优先扩大用户体量
收集更多真实用户反馈
在有一定用户基础后再考虑统计功能的深度优化

评价：

产品功能完整，但需要在用户增长和产品迭代节奏上做好平衡。

Photo album for School

亮点：

视频演示效果不错，展现了项目的实际功能。

Beta 阶段挑战：

新成员需要快速上手项目
需要保持项目的持续开发

建议：

加强与工程导师的交流，获得更多指导
建立完善的文档和培训体系，帮助新成员快速融入

评价：

项目有持续发展的潜力，但需要在团队协作和知识传承方面加强。

端到端基因组分析平台

技术优势：

相比 Nature 正刊中的早期软件，在运算速度等方面有显著提升
技术实现较为成熟

挑战：

需要详细的用户手册，上手难度较高
受众群体相对专业，可能限制软件的推广范围

评价：

技术实力强，但需要在用户体验和推广策略上多下功夫。

三角洲自动剪辑软件/网站

现状：

该软件的核心功能已被官方产品捷足先登，因此团队暂时没有公布 Beta 阶段的详细计划。

评价：

由于缺乏明确的 Beta 阶段规划，难以进行深入评估。建议团队重新定位项目方向，寻找差异化竞争点。

💡 总结与思考

通过本次 Beta 阶段的评估与反馈，我们团队深入了解了其他项目的进展和规划。每个项目都有其独特的亮点和挑战，这为我们提供了宝贵的参考和启发。

主要观察

技术实现与用户体验的平衡：许多项目在技术实现上表现优秀，但在用户体验和工程化方面仍有提升空间。
需求验证的重要性：那些进行了充分用户调研的项目（如 AI 量化投资、汪洁步道）在需求定位上更加准确。
工程化实践的必要性：多个项目都提到了需要加强软件开发流程和工程化实践，这是从原型到产品的重要一步。
差异化竞争：在功能被大厂产品覆盖的情况下（如三角洲自动剪辑），需要寻找独特的价值点。

对我们的启发

作为 NewsMind 团队，我们也从这些反馈中反思了自身项目的不足：

需要持续优化推荐算法和用户体验
加强软件工程实践，建立规范的开发流程
重视用户反馈，不断迭代改进

这些观察和思考将帮助我们更好地规划后续的开发工作，提升项目的质量和用户体验，让 NewsMind 真正成为解决新闻过载问题的优秀产品。