LandingAI 是一款在线服务：面向工业视觉检测的 AI 平台。

这篇写给小店老板：围绕门店宣传物料、顾客评价回复和进销存与排班这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

小店老板的三个高频用法

1. 门店宣传物料

在 LandingAI 中可以这样提：

为我的【店铺类型】写一张周末活动海报文案：活动内容【内容】、时间、地址，主标题不超过 12 字，副标题一句话说明优惠。

把关：活动信息与实际一致。

2. 顾客评价回复

提示词示例：

帮我回复这条顾客差评：先道歉并说明具体改进措施，邀请顾客再次光临，不要提供我没有授权的补偿。

把关：没有承诺未授权补偿。

3. 进销存与排班

可直接复制到 LandingAI 里修改：

根据下周的预计客流（周末较忙）和 5 名员工的可上班时间，排一张班表，每个时段至少 2 人，每人每周不超过 5 天。

把关：排班满足人数和天数约束。

也可以试试：上线前现场测试

这是「垂直行业」类工具的通用任务，小店老板同样用得上。

设计一份现场测试方案：不同光照、角度、遮挡条件各采集一批样本，记录漏检和误检，低于预设标准时不上线。

边界与合规

价格和活动信息以实际为准，顾客电话等信息不要随意上传。

  • 产出由小店老板本人负责，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。

更多可以试的用法

标注规范制定

准备材料：一批待标注的图片样例。

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。

交付前确认：边界情况有明确规则。

质检与识别

准备材料：一批现场图片或数据。

根据标注好的样例识别这批图片中的缺陷类型，输出置信度，低置信度的样本交给人工复核。

验收标准：低置信度交人工。

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：输出引用了不存在的条款或文献

只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。

常见问题：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

概念补充：环境感知文书

在征得同意后记录对话并自动生成专业记录。

概念补充：审计日志

记录谁在何时用 AI 处理了什么数据。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 LandingAI 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 LandingAI 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

使用提醒

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。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 LandingAI 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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