团队头脑风暴创意收集与自动评级程序Brainstorm Idea Collector Feasibility Filter这是一个典型的✅「用工程方法提升创新实验效率」✅「把主观创意变成可量化资产」的项目范例。一、实际应用场景描述真实可落地在创业实验、课程项目或企业内部创新活动中常见流程是- 组织一次头脑风暴- 产出几十条创意- 讨论热烈但后续无人整理- 创意停留在白板或聊天记录里- 缺乏统一标准判断“先做什么”本程序定位为✅ 轻量级创意收集与评级工具✅ 批量录入创意✅ 按“可行性 / 成本 / 价值”自动分级✅ 输出优先级排序辅助决策二、引入痛点工程 创新双视角痛点 技术映射创意分散、难沉淀 结构化数据建模评价标准不一致 规则化评分体系决策靠拍脑袋 可复现排序算法创意过多无从下手 自动分级筛选工具过重 CLI 本地 JSON 问题本质不是“创意不够”而是缺乏可执行的筛选机制。三、核心逻辑讲解工程视角1️⃣ 输入层- 创意描述- 三个维度评分1–5- 可行性- 预期价值- 实施成本反向2️⃣ 评分模型综合得分 可行性 × 0.4 价值 × 0.4 -成本 × 0.23️⃣ 分级规则- ≥ 4.0优先推进- 2.5–4.0待评估- 2.5暂缓或淘汰4️⃣ 存储与输出- 本地 JSON 保存- 按得分排序输出四、代码实现模块化 清晰注释 项目结构brainstorm-rater/├── main.py├── config.py├── collector.py├── scorer.py├── storage.py├── data/│ └── ideas.json└── README.md✅ config.py评分权重与等级定义WEIGHTS {feasibility: 0.4,value: 0.4,cost: 0.2}LEVELS {priority: (4.0, 5.0),review: (2.5, 4.0),hold: (0.0, 2.5)}✅ collector.pydef input_idea():收集单个创意及其评分print(\n--- 新创意 ---)idea {title: input(创意名称),description: input(简要说明),feasibility: int(input(可行性1-5)),value: int(input(预期价值1-5)),cost: int(input(实施成本1-55 表示最难))}return idea✅ scorer.pyfrom config import WEIGHTSdef calculate_score(idea):计算综合得分return (idea[feasibility] * WEIGHTS[feasibility] idea[value] * WEIGHTS[value] -idea[cost] * WEIGHTS[cost])def classify(score):根据得分划分等级if score 4.0:return ✅ 优先推进elif score 2.5:return ⚠️ 待评估else:return ❌ 暂缓或淘汰✅ storage.pyimport jsonimport osfrom datetime import datetimeDATA_FILE data/ideas.jsondef ensure_file():if not os.path.exists(DATA_FILE):with open(DATA_FILE, w, encodingutf-8) as f:json.dump([], f)def save_idea(idea):ensure_file()idea[created_at] datetime.now().isoformat()with open(DATA_FILE, r, encodingutf-8) as f:data json.load(f)data.append(idea)f.seek(0)json.dump(data, f, ensure_asciiFalse, indent2)✅ main.pyfrom collector import input_ideafrom scorer import calculate_score, classifyfrom storage import save_ideadef main():print( 团队头脑风暴创意评级工具\n)idea input_idea()score calculate_score(idea)level classify(score)idea[score] round(score, 2)idea[level] levelsave_idea(idea)print(\n 评级结果)print(f综合得分{idea[score]})print(f建议{level})if __name__ __main__:main()五、README 与使用说明README.md# Brainstorm Idea Rater## 简介一个用于团队头脑风暴的创意收集与自动评级工具通过结构化评分帮助筛选高可行性创意。## 特点- 本地运行无数据上传- 规则透明可自定义权重- 适合课程实验与小型团队## 使用方法1. 安装 Python 3.92. 运行python main.py3. 按提示输入创意信息## 数据存储所有创意保存在data/ideas.json## 输出说明- 综合得分- 创意等级优先 / 待评估 / 暂缓六、核心知识点卡片类别 内容Python 基础 字典、函数、I/O工程思维 模块化、配置解耦决策模型 加权评分、分级规则创新方法 结构化头脑风暴数据沉淀 JSON 本地存储团队协作 统一评价语言七、总结工程师视角这个程序不是“帮你产生创意”而是帮你把创意变成可管理的资产。真正的创新瓶颈通常不是灵感而是✅ 有没有办法把想法留下来✅ 有没有统一标准判断优先级✅ 能不能让团队在同一张地图上讨论用工程方法服务创新过程比单纯追求“更酷的创意”更重要。利用AI解决实际问题如果你觉得这个工具好用欢迎关注长安牧笛
开发团队头脑风暴创意收集评级程序,批量收集创意,按照可行性自动分级筛选。
发布时间:2026/5/23 21:31:08
团队头脑风暴创意收集与自动评级程序Brainstorm Idea Collector Feasibility Filter这是一个典型的✅「用工程方法提升创新实验效率」✅「把主观创意变成可量化资产」的项目范例。一、实际应用场景描述真实可落地在创业实验、课程项目或企业内部创新活动中常见流程是- 组织一次头脑风暴- 产出几十条创意- 讨论热烈但后续无人整理- 创意停留在白板或聊天记录里- 缺乏统一标准判断“先做什么”本程序定位为✅ 轻量级创意收集与评级工具✅ 批量录入创意✅ 按“可行性 / 成本 / 价值”自动分级✅ 输出优先级排序辅助决策二、引入痛点工程 创新双视角痛点 技术映射创意分散、难沉淀 结构化数据建模评价标准不一致 规则化评分体系决策靠拍脑袋 可复现排序算法创意过多无从下手 自动分级筛选工具过重 CLI 本地 JSON 问题本质不是“创意不够”而是缺乏可执行的筛选机制。三、核心逻辑讲解工程视角1️⃣ 输入层- 创意描述- 三个维度评分1–5- 可行性- 预期价值- 实施成本反向2️⃣ 评分模型综合得分 可行性 × 0.4 价值 × 0.4 -成本 × 0.23️⃣ 分级规则- ≥ 4.0优先推进- 2.5–4.0待评估- 2.5暂缓或淘汰4️⃣ 存储与输出- 本地 JSON 保存- 按得分排序输出四、代码实现模块化 清晰注释 项目结构brainstorm-rater/├── main.py├── config.py├── collector.py├── scorer.py├── storage.py├── data/│ └── ideas.json└── README.md✅ config.py评分权重与等级定义WEIGHTS {feasibility: 0.4,value: 0.4,cost: 0.2}LEVELS {priority: (4.0, 5.0),review: (2.5, 4.0),hold: (0.0, 2.5)}✅ collector.pydef input_idea():收集单个创意及其评分print(\n--- 新创意 ---)idea {title: input(创意名称),description: input(简要说明),feasibility: int(input(可行性1-5)),value: int(input(预期价值1-5)),cost: int(input(实施成本1-55 表示最难))}return idea✅ scorer.pyfrom config import WEIGHTSdef calculate_score(idea):计算综合得分return (idea[feasibility] * WEIGHTS[feasibility] idea[value] * WEIGHTS[value] -idea[cost] * WEIGHTS[cost])def classify(score):根据得分划分等级if score 4.0:return ✅ 优先推进elif score 2.5:return ⚠️ 待评估else:return ❌ 暂缓或淘汰✅ storage.pyimport jsonimport osfrom datetime import datetimeDATA_FILE data/ideas.jsondef ensure_file():if not os.path.exists(DATA_FILE):with open(DATA_FILE, w, encodingutf-8) as f:json.dump([], f)def save_idea(idea):ensure_file()idea[created_at] datetime.now().isoformat()with open(DATA_FILE, r, encodingutf-8) as f:data json.load(f)data.append(idea)f.seek(0)json.dump(data, f, ensure_asciiFalse, indent2)✅ main.pyfrom collector import input_ideafrom scorer import calculate_score, classifyfrom storage import save_ideadef main():print( 团队头脑风暴创意评级工具\n)idea input_idea()score calculate_score(idea)level classify(score)idea[score] round(score, 2)idea[level] levelsave_idea(idea)print(\n 评级结果)print(f综合得分{idea[score]})print(f建议{level})if __name__ __main__:main()五、README 与使用说明README.md# Brainstorm Idea Rater## 简介一个用于团队头脑风暴的创意收集与自动评级工具通过结构化评分帮助筛选高可行性创意。## 特点- 本地运行无数据上传- 规则透明可自定义权重- 适合课程实验与小型团队## 使用方法1. 安装 Python 3.92. 运行python main.py3. 按提示输入创意信息## 数据存储所有创意保存在data/ideas.json## 输出说明- 综合得分- 创意等级优先 / 待评估 / 暂缓六、核心知识点卡片类别 内容Python 基础 字典、函数、I/O工程思维 模块化、配置解耦决策模型 加权评分、分级规则创新方法 结构化头脑风暴数据沉淀 JSON 本地存储团队协作 统一评价语言七、总结工程师视角这个程序不是“帮你产生创意”而是帮你把创意变成可管理的资产。真正的创新瓶颈通常不是灵感而是✅ 有没有办法把想法留下来✅ 有没有统一标准判断优先级✅ 能不能让团队在同一张地图上讨论用工程方法服务创新过程比单纯追求“更酷的创意”更重要。利用AI解决实际问题如果你觉得这个工具好用欢迎关注长安牧笛