在「垂直行业」类工具里，LandingAI 的定位是：面向工业视觉检测的 AI 平台。

这篇写给行政与助理：围绕会议安排与纪要、通知公告和差旅与采购比价这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

行政与助理的三个高频用法

1. 会议安排与纪要

在 LandingAI 中可以这样提：

根据参会人的空闲时间安排一次 1 小时会议，给出 3 个备选时间，并写一封会议邀请：议题、时间、地点或链接、需要准备的材料。

把关：备选时间无冲突。

2. 通知公告

在 LandingAI 中可以这样提：

写一则公司通知：【事项】，包含生效时间、适用范围、具体要求和咨询联系人，语气正式简洁。

把关：通知要素齐全。

3. 差旅与采购比价

可直接复制到 LandingAI 里修改：

对比这 3 家供应商的报价单，按价格、交付时间、售后条款列表，指出报价中含糊或缺失的项目。

把关：缺失项被标出。

也可以试试：标注规范制定

这是「垂直行业」类工具的通用任务，行政与助理同样用得上。

根据这些样例写一份标注规范：每个类别的定义、正反例描述、边界情况怎么处理，以及标注员之间不一致时的裁决规则。

边界与合规

员工个人信息与内部文件按权限管理。

  • 产出由行政与助理本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；LandingAI 的同类还有 Roboflow、Cognex。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 LandingAI 纳入日常流程。

延伸练习

数据集划分与评估

输入：已经标注好的数据集。

把数据集按训练、验证、测试划分，说明划分原则（避免同一来源同时出现在训练和测试中），并列出评估时要看的指标和每类样本数量。

检查点：测试集与训练集没有泄漏。

合规清单

准备材料：一项业务流程。

针对这项流程列出需要关注的合规检查点，每项注明依据类型（法规 / 行业标准 / 内部制度）以及需要向谁确认。

验收标准：注明了确认对象。

常见问题：从业者担心责任问题

明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。

常见问题：数据合规审批卡住

提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。

常见问题：客户误以为是专业意见

在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。

概念补充：数据驻留

数据存储在指定地区，满足行业或地区监管要求。

概念补充：领域模型

针对特定行业数据训练或调优的模型。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 LandingAI 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 LandingAI 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 LandingAI 的数据处理条款，再决定能否使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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