AI项目开发流程

# 需求分析清单

## 业务需求
- 项目目标
- 预期效果
- 业务约束
- 时间要求

## 技术需求
- 算法选择
- 性能要求
- 部署环境
- 集成需求

## 数据需求
- 数据来源
- 数据质量
- 数据量
- 数据格式

## 资源需求
- 硬件资源
- 软件资源
- 人力资源
- 预算限制

# 项目计划模板

## 项目概述
- 项目名称
- 项目描述
- 项目目标
- 项目范围

## 时间安排
1. 准备阶段 (2周)
   - 环境搭建
   - 数据收集
   - 需求确认

2. 开发阶段 (4周)
   - 模型设计
   - 代码实现
   - 单元测试

3. 测试阶段 (2周)
   - 集成测试
   - 性能测试
   - 问题修复

4. 部署阶段 (1周)
   - 系统部署
   - 文档编写
   - 培训支持

## 资源分配
- 项目经理
- 算法工程师
- 开发工程师
- 测试工程师
- 运维工程师

## 风险管理
- 技术风险
- 进度风险
- 资源风险
- 应对策略

# 技术选型清单

## 开发框架
- PyTorch/TensorFlow
- Scikit-learn
- OpenCV
- NLTK/SpaCy

## 开发工具
- IDE: PyCharm/VSCode
- 版本控制: Git
- 项目管理: Jira
- 文档工具: Sphinx

## 部署工具
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD: Jenkins
- 监控: Prometheus

## 测试工具
- 单元测试: pytest
- 性能测试: locust
- 代码质量: pylint
- 覆盖率: coverage