我将按照代码生成场景准则为你构建这个AI职场助手决策逻辑分析程序，以下是完整实现：
一、代码实现（模块化设计）
- 模型定义（ "model.py"）
class DecisionModel: """模拟AI职场助手的决策模型（以任务优先级排序为例）""" def init(self): self.decision_goal = "任务优先级排序" # 决策目标 self.evaluation_dimensions = [ # 评估维度（战略管理核心要素） "紧急度", "重要度", "资源消耗", "战略对齐度" ] self.dimension_weights = { # 维度权重（体现战略优先级） "紧急度": 0.3, "重要度": 0.4, "资源消耗": -0.1, "战略对齐度": 0.2 } self.scoring_criteria = { # 1-5分制评分标准 "紧急度": {"高":5, "中":3, "低":1}, "重要度": {"高":5, "中":3, "低":1}, "资源消耗": {"高":1, "中":3, "低":5}, # 反向评分 "战略对齐度": {"高":5, "中":3, "低":1} } self.decision_rule = "加权总分=Σ(维度得分×权重)，总分越高优先级越高"
def calculate_priority(self, task):
"""计算任务优先级得分（核心决策逻辑）"""
score = 0
for dim in self.evaluation_dimensions:
level = task.get(dim, "中") # 默认中等
dim_score = self.scoring_criteria[dim].get(level, 3)
score += dim_score * self.dimension_weights[dim]
return round(score, 2)
2. 逻辑分析器（ "analyzer.py"）
class DecisionLogicAnalyzer: """提取决策模型关键判断依据的分析器""" def init(self, model): self.model = model
def extract_key_elements(self):
"""提取决策逻辑核心元素（打破黑箱）"""
weight_sum = sum(self.model.dimension_weights.values())
if not (0.99 <= weight_sum <= 1.01):
print(f"警告：权重总和{weight_sum}≠1，可能影响准确性")
return {
"决策目标": self.model.decision_goal,
"评估维度": self.model.evaluation_dimensions,
"维度权重": self.model.dimension_weights,
"评分标准": self.model.scoring_criteria,
"决策规则": self.model.decision_rule,
"权重总和": round(weight_sum, 2)
}
3. 报告生成器（ "report_generator.py"）
class ReportGenerator: """生成可看懂的决策报告（结构化输出）""" @staticmethod def generate_report(analysis_result): report = [ "# AI职场助手决策逻辑分析报告", f"## 1. 决策目标\n{analysis_result['决策目标']}", "## 2. 核心评估框架", f"- 维度：{', '.join(analysis_result['评估维度'])}", f"- 权重总和：{analysis_result['权重总和']}", "- 权重与评分标准：" ]
for dim in analysis_result["评估维度"]:
report.append(
f" - {dim}：权重{analysis_result['维度权重'][dim]}，"
f"评分{analysis_result['评分标准'][dim]}"
)
report.extend([
f"\n## 3. 决策规则\n{analysis_result['决策规则']}",
"\n## 4. 关键判断依据",
"- 核心驱动：**重要度**(0.4)＞**紧急度**(0.3)＞**战略对齐度**(0.2)",
"- 抑制因素：**资源消耗**(-0.1，越少越好)",
"- 验证逻辑：加权总分越高，任务优先级越高"
])
return "\n".join(report)
4. 主程序（ "main.py"）
from model import DecisionModel from analyzer import DecisionLogicAnalyzer from report_generator import ReportGenerator
def main(): # 1. 初始化AI决策模型（模拟职场助手） ai_model = DecisionModel()
# 2. 分析决策逻辑（提取黑箱依据）
analyzer = DecisionLogicAnalyzer(ai_model)
analysis_result = analyzer.extract_key_elements()
# 3. 生成可读报告
report = ReportGenerator.generate_report(analysis_result)
print("=== AI职场助手决策报告 ===\n", report)
# 4. 示例验证（计算任务优先级）
sample_task = {
"紧急度": "高", "重要度": "高",
"资源消耗": "中", "战略对齐度": "高"
}
score = ai_model.calculate_priority(sample_task)
print(f"\n=== 示例任务验证 ===\n任务：{sample_task}\n优先级得分：{score}（越高越优先）")
if name == "main": main()
二、README文件与使用说明
README.md
AI职场助手决策逻辑分析程序
项目简介
用Python模拟AI职场助手的决策逻辑（任务优先级排序），提取关键判断依据并生成可读报告，打破黑箱。结合创新思维与战略管理的加权评分法和**关键成功因素（KSF）**理论。
安装运行
- 环境：Python 3.8+
- 步骤：
- 下载
model.py/analyzer.py/report_generator.py/main.py - 终端运行：
python main.py
- 下载
项目结构
| 文件 | 功能 |
|---|---|
| model.py | 模拟AI决策模型（核心逻辑） |
| analyzer.py | 提取决策依据（打破黑箱） |
| report_generator.py | 生成可读报告 |
| main.py | 整合运行示例 |
使用说明
- 修改模型：如需分析其他场景（如客户分级），调整
model.py的维度/权重 - 查看报告：运行后终端输出结构化报告（含目标/框架/规则/依据）
- 扩展功能：可在
analyzer.py中添加决策树深度分析等新维度
三、核心知识点卡片（ "knowledge_cards.md"）
核心知识点卡片（创新思维+战略管理+Python）
1. 加权评分法（Weighted Scoring）
- 定义：给评估维度分配权重（体现重要性），计算加权总分决策
- 应用：本项目用「重要度×0.4+紧急度×0.3」排序任务
2. 关键判断依据提取
- 定义：从黑箱模型中识别影响决策的核心条件/权重/规则
- 方法：通过
DecisionLogicAnalyzer提取维度、权重、评分标准
3. 战略对齐度（Strategic Alignment）
- 定义：任务与企业战略目标的一致性（本项目核心维度）
- 意义：确保资源聚焦核心战略，避免无效投入
4. 模块化设计（Modular Design）
- 定义：拆分为独立可复用模块（模型/分析/报告）
- 价值：提高可维护性，支持快速扩展新决策场景
5. 可解释AI（XAI）
- 定义：让AI决策过程透明（本项目通过报告实现）
- 目标：让用户理解「AI为什么这么选」
四、运行效果说明
- 运行
"main.py"后，终端将输出：
- 结构化决策报告（含目标、评估框架、规则、关键依据）
- 示例任务验证（计算一个高紧急高重要任务的优先级得分）
- 程序通过模块化设计实现扩展：修改 "model.py"的维度/权重，即可分析新场景（如客户分级、项目选型）
该程序完全遵循代码生成准则：注释清晰、模块化复用、覆盖边界场景（权重校验）、输出可直接运行，同时结合创新思维与战略管理的核心知识点，帮你真正“看透”AI决策逻辑。 关注我，有更多实用程序等着你！
