组织风洞 · ORGANIZATIONAL WIND TUNNEL

交付风洞

Delivery Wind Tunnel — AI 管理规则仿真系统
管理制度，先模拟，再落地。
组织风洞 · 更多仿真环境
同一套「先模拟，再落地」方法，扩展到更多组织场景
交付风洞 软件项目交付 · 变更审批与协作 当前演示
销售协同风洞 销售团队协同 · 线索分工与升级 规划中 招聘流程风洞 招聘协作 · 面试关卡与决策权 规划中
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核心闭环 SIMULATE → COMPARE → PILOT
把管理制度转化为机器可执行的规则，让 LLM 驱动的虚拟团队在受控环境中反复运行项目——真实落地之前，先在风洞里吹一吹。
01

制度结构化

上传现有制度文档，解析为触发条件、权限、审批与 SLA 的可执行规则。

02

虚拟团队仿真

LLM 扮演客户、PM、产品、研发、测试，在规则约束下协作交付。

03

压力测试

注入需求风暴、人员离职、上线危机等极端事件，测试制度韧性。

04

批量实验

多随机种子 × 多制度方案批量运行，避免把偶然当规律。

05

对比 & 试点

输出 Pareto 前沿与可解释建议，生成 SOP 进入真实小范围试点。

仿真实验室 SIMULATION LAB · 演示用例：需求变更审批机制
选择一套需求变更制度方案，叠加压力场景，观察虚拟团队 60 天交付一个项目的全过程。事件像风一样从左侧吹来，消息在角色之间流动，制度决定团队如何承受这阵风。

① 选择制度方案

方案 A · 严格审批
所有变更均需交付负责人审批。质量稳，但审批排队，等待时间长。
方案 B · 分级审批
小变更 PM 直批，中变更上级审批，大变更进委员会。速度与风控折中。
方案 C · 变更预算池
预算内 PM 自主决策，响应极快；预算耗尽后强制升级，质量风险偏高。
可执行规则包 仿真将执行下列条款

② 叠加压力场景（可多选）

需求连续变更
核心人员离职
上线前严重缺陷
客户长期不响应

③ AI 增强（可选）

未配置
就绪

凭据写在 js/ai/config.js。指标仍由引擎决定；LLM 只做写实化与解释。可开关「AI 叙事」。

WIND·TUNNEL SIM-VIEW · CRT-84
LIVE
虚拟交付办公室 · Virtual Delivery Office
进度 / DAY
0/60
交付进度
0%
质量分
100
客户满意度
100
管理成本
0

// 仿真轨迹日志 —— 每个动作可追溯：角色、规则、成本、后果

制度贡献分析 引擎统计 · 零 LLM · 回答「排队来自哪条规则」
规则 触发 累计等待 返工 缺陷 违规
运行单次仿真后显示
实验结果分析 150 次仿真 · 多目标对比 · 不确定性显式呈现
同一制度在不同随机种子下表现不同——系统展示的是分布而非单点，输出 Pareto 前沿而非唯一答案，最终选择权在管理者手中。

多目标能力雷达

五维均值 · 越靠外越好（成本与周期已反向归一）

Pareto 前沿 · 周期 vs 质量

每个点是一次仿真运行 · 左上方为优

交付周期分布

均值 ± 波动 · 关注最差 10% 而不仅是平均

综合得分 & 硬约束违规

多目标加权总分 · 违规（如带重大缺陷上线）计惩罚