jim800121chen fb7da5d180 chore(autoflow): migrate .autoflow/ 共享層文件至 docs/autoflow/

依 autoflow-agent workspace v2 設計把 PRD / 設計 / 架構 / 交付類
共享文件從個人層 .autoflow/（ignored）搬到 docs/autoflow/（進 git），
讓團隊可共享產品與架構文件，個人層只留 progress / review / testing 等
per-branch 筆記。

- 02-prd/        21 個檔（PRD、features、market-analysis 等）
- 03-design/     18 個檔（design-spec、wireframes、flows 等）
- 04-architecture/ 31 個檔（TDD、design-doc、ADR×14、API 規格等）
- 07-delivery/   3 個檔（project-summary、phase-0.6-handover、stage-deployment-setup）

合計 73 檔。原檔已從 .autoflow/ 移除（migration 工具執行 git mv，
但因 .autoflow/ 在 .gitignore 中、git 將此操作視為新增、無 rename history）。

2026-05-04 16:55:55 +08:00

7.8 KiB

Raw Permalink Blame History

visionA Cloud — 產品需求文件（PRD）索引

項目	內容
產品名稱	visionA Cloud
產品代號	visionA-frontend / visionA-backend
文件版本	v0.1（Phase 0 雛形規劃）
最後更新	2026-04-21
狀態	三方聯合討論中（PM / Design / Architect 平行）
主要負責人	PM Agent
相關專案	`local-tool/`（離線版，不動）、`edge-ai-platform`（POC，要轉正）

文件結構

本 PRD 採用模組化結構，PRD.md 為索引檔，各章節拆成獨立子檔案。

.autoflow/02-prd/
├── PRD.md                          ← 本檔（索引 + 各章節一句話摘要）
├── strategy.md                     ← 第 1 章：產品策略
├── product-positioning.md          ← 第 2 章：產品定位（visionA Cloud vs local-tool vs POC）
├── market-analysis.md              ← 第 3 章：市場分析
├── user-research.md                ← 第 4 章：用戶研究（Persona、旅程）
├── user-stories.md                 ← 第 5 章：User Stories（RICE 排序）
├── features/                       ← 第 6 章：功能規格（按功能拆分）
│   ├── feature-device-management.md
│   ├── feature-model-management.md
│   ├── feature-inference.md
│   ├── feature-pairing.md          ← 新增：Pairing 流程
│   ├── feature-cluster-inference.md
│   ├── feature-dashboard.md
│   ├── feature-workspace.md
│   ├── feature-auth.md             ← 雛形 TODO
│   ├── feature-converter-integration.md  ← 轉檔整合 TODO
│   └── feature-billing.md          ← 未來 TODO
├── nonfunctional.md                ← 第 7 章：非功能性需求
├── interface-contracts.md          ← 第 8 章：介面契約（重要，給 converter 團隊等）
├── success-metrics.md              ← 第 9 章：成功指標
├── roadmap.md                      ← 第 10 章：開發範圍與階段（Phase 0 / 1 / 2）
└── risks.md                        ← 第 11 章：風險與相依

章節摘要

1. 產品策略

visionA Cloud 是把 edge-ai-platform POC 升格的正式雲端產品，定位為「Kneron 邊緣 AI 裝置的雲端操作平台」，讓開發者透過瀏覽器遠端操作自己筆電 / 現場機上的 Kneron 裝置（KL520 / KL720），支援單裝置與多裝置叢集推論。與 local-tool（離線版）共享相同 UI 與核心功能，差別在前端連的是雲端 API，而非 localhost。

核心價值主張：「不用打開筆電，也能管你的 Kneron 裝置。」

目標受眾：Kneron FAE（內部）、Kneron 生態系開發者（外部）、做 PoC 的系統整合商。

2. 產品定位

釐清 visionA Cloud 在 Innovedus 產品線中的位置：

local-tool（離線版）：現場 demo、網路鎖死的客戶場景 → 完全不動
visionA Cloud（本專案）：遠端協作、多人共用、長駐叢集 → Phase 0 雛形
edge-ai-platform（POC）：已完成歷史使命，逐步 deprecate

兩種模式用「同一套前端」加上不同 API base URL 決定，不做模式切換 UI。

3. 市場分析

邊緣 AI 開發工具市場簡要分析，競品如 NVIDIA Triton Inference Server、Edge Impulse Studio、SenseCraft AI、AWS IoT Greengrass。差異化聚焦「Kneron 專用 + 雲端遠端存取 + 低延遲 tunnel + 叢集推論」的組合，這是現有競品都沒有單一提供的。

4. 用戶研究

主要 Persona：

阿哲 — Kneron 客戶 FAE：常出差做 demo，需要遠端查看現場客戶機台的推論狀態。
Sarah — SI 系統整合商：在多個客戶端佈署 Kneron 裝置，需要統一介面管理。
Mike — AI 應用開發者：寫應用 A/B test，要叢集跑多裝置比對效能。

用戶旅程涵蓋「認知 → 註冊 → Pairing → 首次推論 → 日常使用」。

5. User Stories（RICE 排序）

所有 User Story 按 RICE 評分排序，P0（雛形必做）、P1（Phase 1）、P2（未來）。重點 stories：

作為開發者，我要在瀏覽器註冊登入，看到我名下所有裝置。
作為開發者，我要把我筆電上的 local agent 配對到 visionA Cloud 帳號。
作為 FAE，我要選一個遠端裝置 + 模型 + 來源，按「開始」就看到即時推論結果。
作為 SI，我要把多個裝置組叢集，做加權 round-robin 推論。

6. 功能規格

按功能拆成獨立檔，每個功能含描述、使用者行為、驗收條件：

功能	優先級	檔案	狀態
裝置管理	P0	feature-device-management.md	搬自 local-tool，走 remote-proxy
模型管理	P0	feature-model-management.md	7 預設 + 上傳，走 S3 介面
推論操作	P0	feature-inference.md	Camera / Image / Video / Batch
Pairing 流程	P0	feature-pairing.md	新增，取代 POC 的 MAC 寫死
工作區	P0	feature-workspace.md	裝置 → 模型 → 來源
叢集推論	P1	feature-cluster-inference.md	從 POC 搬，加權 RR
儀表板	P1	feature-dashboard.md	搬自 local-tool
會員系統	P2（TODO）	feature-auth.md	雛形只定介面
轉檔整合	P0（Phase 0.8 MVP）	feature-converter-integration.md	upload→轉檔→半自動處理；converter / FAA / MC 已就緒
Billing	P2（TODO）	feature-billing.md	未來