Operations Dashboard · AI Coding2026Sanitized case

X Ops Dashboard

面向多账号 X 运营的本地数据看板,统一账号、帖子、外部回复、指标快照与采集健康。

StatusCompany confidential → Sanitized case study
X Ops Dashboard 使用脱敏演示数据的运营总览界面
SANITIZED PRODUCT INTERFACE公开镜像 · 演示数据,不代表真实业务结果

Overview

项目是什么,以及我在其中负责什么。

The problem

跨账号运营数据散落在平台页面和手工表格中;缺失值、任务失败与采集延迟若没有明确状态,很容易被误读成真实的零。

The response

建立本地优先的数据链路,用快照、聚合、健康状态和明确的数据语义支撑复盘;真实数据、会话与业务规则保持在作品集边界之外。

My role

从运营需求和数据口径出发,负责产品结构、使用流程与 AI Coding 落地;本案例仅展示重新整理的通用模型。

System design

把 AI 判断与确定性规则放在各自合适的位置。

Operational Automation
Data Contracts
Quality States
AI-assisted Engineering
Human Decision Support
Tools & systems
FastAPISQLAlchemySQLitePythonHTML / CSS / JS

Operating loop

从问题开始,用判断、验证和反馈推进,而不是一次生成后结束。

  1. 定义问题
  2. 形成假设
  3. 实现方案
  4. 验证行为
  5. 收集反馈
  6. 进入迭代

Evidence

只展示能够被当前项目证据支持的结果。

0 ≠ NULL数据语义原则
Local-first运行与存储边界
Sanitized作品集展示方式

Code & systems

关键代码直接展开,说明产品判断如何进入系统。

Sanitized data contractMetric Semantics CODE VISIBLE
Purpose

防止采集缺失被错误解释为真实的零。

type MetricValue =
  | { state: "observed"; value: number }
  | { state: "missing"; reason: string }
  | { state: "partial"; value?: number; reason: string };
What it solves

让运营人员区分已确认的 0、当前缺失与部分可用数据,避免错误复盘。

从业务语义重新整理,不包含公司源码或真实接口。