Baklib + MCP AI 工作台
Baklib + MCP 模式是生产力引擎。开发者只需要在本地熟悉的 AI IDE 中使用任意框架编写 AI Skills，通过 baklib-mcp-server 一键同步至 Baklib 生产环境，实现“研发在本地，发布在全球”。从内容建模到模板定制，再到站点/机器人等体验端发布，形成完整闭环。
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为什么是“AI 生产力引擎”
把 AI 能力和企业内容生态打通，让研发与发布链路更短、迭代更快、交付更可靠。
研发在本地
继续使用熟悉的 IDE、框架、工具链，不被低代码黑盒平台限定。
发布在全球
通过 baklib-mcp-server 同步到生产，站点/机器人/应用多端一致发布。
内容即服务
把知识、资源、结构化数据纳入内容中台治理，支持版本/协作/多语言。
MCP 协议赋能
统一 Tools/Skills/Agent 的接入与编排，降低锁定风险，增强可移植性。
从 AI IDE 到体验端的闭环
本地开发（IDE/MCP）→ 内容中台（Baklib）→ 业务体验端（站点/机器人），用同一套内容与能力实现持续交付。
统一编排
在工作台中把 Skills/Agent/内容流组合成可复用的业务能力单元。
可观测与治理
基于内容中台的版本、权限与协作机制，保证输出一致性与可追溯。
多端发布
站点、机器人、企业 Wiki、小程序等渠道统一消费能力与内容。
能力清单
围绕“数字体验应用搭建、内容建模、模板定制、Agent、Skills 安装与平台初始化”，提供从搭建到发布的全流程能力。
应用搭建
从门户、产品站到活动页与业务微应用，统一内容与能力输出。
内容建模
用 Schema 管理结构化内容，支撑多业务、多场景与多语言输出。
定制模板
用 Liquid/主题组件快速交付品牌一致的页面与内容呈现。
Agent
把任务拆解、工具调用与内容执行流程封装成可复用的业务 Agent。
Skills 安装
将本地 Skills 一键同步并安装到工作台，形成可交付的能力包。
平台初始化
初始化站点、权限、空间、内容结构与发布流程，快速进入交付节奏。
通用模型 API + 业务 Skills/Agent
以豆包 / DeepSeek 等通用模型 API 作为智能底座，以企业自有内容、工作流与工具封装为 Skills/Agent，形成可控、可演进、可交付的 AI 能力体系。
内容生成/翻译/打标：在治理后的内容库上批量生产与结构化增强。
企业知识问答：站点与机器人统一接入同一套知识与权限。
数字体验应用：把 AI 能力嵌入页面、表单、内容流与业务微应用。
交付原则
可控
私有化与权限体系保证数据边界，内容与能力可审计、可回滚。
可迭代
把能力当作工程资产管理，持续发布，持续优化。
可交付
从本地到生产同步与安装链路标准化，缩短交付周期。
AI 业务场景列表
从真实业务需求出发，快速找到可落地的 AI 场景与解决方案。
数据分析
AI Ready
AI-Ready Data是指专为人工智能应用程序而处理和准备的高质量数据。这些数据经过严格的清洗、整理和标注，以确保其准确性、完整性和一致性。
独立部署与私有化
Baklib 的私有化是通过 Docker 容器化技术实现的，可以在本地或者服务器上部署 Baklib 服务。 独立部署在您的公共云、私有云或本地服务器上。
DXP 数字体验平台
技术文档规范与梳理
统一文档格式与版本管理，提升可读性与协作效率。
培训与考核提效
自动生成培训课件与题库，配合在线学习辅助，提升培训覆盖与效果。
内部知识库建设与问答
分部门知识库 + 7×24 智能问答，降低跨部门咨询成本。
销售与客户管理
客户画像分析、方案生成与跟进提醒，提升销售转化效率。
专业翻译与术语管理
多语言翻译与术语一致性校验，降低专业翻译歧义。
开始构建你的 AI 工作台闭环
用 Baklib 把内容治理、AI 能力与数字体验应用连成一条交付链路。
