數據工作流

把標註、複核、訓練、匯出和交付串成一個可重用的數據工作流

TjMakeBot 把專案入口、AI 預標註、人工複核、訓練匯出和交付摘要放在同一條閉環裡，讓團隊不再靠零散工具拼接流程。

AI 預標註人工複核節點訓練 / 匯出交接交付摘要

工作流頁應該承載哪些能力

重點不是再展示一個標註介面，而是明確整個數據閉環如何被組織、重用和交付。

上傳、專案入口和標籤規則保持同一條主線

AI 預標註結果直接進入人工複核和返工

訓練、匯出和交付摘要共享同一份專案上下文

不同團隊成員能在統一鏈路裡看到當前階段和下一步

閉環結果可以回到下一次版本迭代，而不是每次重新搭流程

需要把標註、複核和交付約束放進標準化流程，而不是靠手工溝通。

需要讓數據生產和訓練交接保持穩定，不因場景切換反覆中斷。

需要在同一頁面向甲方或內部說明當前流程在哪一步、誰負責什麼。

不只要有結果，還要有版本、摘要、下載入口和後續迭代說明。

工作流頁最好清楚展示從專案啟動到交付確認的主要階段，而不是只強調單點功能。

先定義目標、標籤規則和交付要求，再把影像、影片或點雲數據導入專案。

讓 AI 先覆蓋基礎工作，再通過人工複核和返工把品質穩定下來。

把通過複核的數據接到訓練匯出，最終生成可分享的交付頁面和下載入口。

把驗收意見和邊界案例帶回專案，讓下一輪版本從上一次結果繼續演進。

減少上傳、複核、訓練、匯出之間的交接斷點

讓 AI 入口和人工品質把關保持在同一個產品面裡

讓交付頁面天然具備版本、下載和復盤資訊

更容易把單次專案沉澱成可重用模板和標準流程

數據工作流

如果官網要承接更高價值專案，工作流頁應該成為解釋平台組織能力的主入口。