制造业AI就绪度评估

解决什么问题

制造业团队在 AI 落地前，往往靠一份临时拼凑的自评表判断「我们准备好了没有」。更常见的问题是：问卷内容每次重写、评分规则各人算各的、Excel 表和在线问卷两份数据对不上，评估结果没法复现，也没法归档进团队知识库。

这个技能把「制造业 AI 就绪度问卷」的整套打法固化成一条可复用流程：生成 → 算分对齐 → 双平台落袋，保证前端采集和后端评估用的是同一把尺子。

核心能力

• Excel 评分表生成：build_excel_scorecard.py 产出含三个工作表的自评表——评分表（30 题，D 列 1-5 分下拉）、自动算分（实时算五维分、总体分、L1-L4 等级）、填写说明。
• 题库与算分严格对齐：题项为中越双语，与 ai_readiness_assessment.py 的 30 题 100% 一致；算分公式阈值也与脚本相同：维度分 = 均值/5×100，等级分 L1(0-30)/L2(31-50)/L3(51-75)/L4(76-100)。
• 在线问卷模板：smartcanvas_template.md 提供可直接粘进 create_smartcanvas_by_mdx 的 MDX 模板。
• 双平台归档：dual_platform_sync.md 记录腾讯文档与乐享的同步 Runbook，含 move/import、upload/建页的实测 ID 与坑点。
• 唯一基准：questions_30.md 是三语（中英越）题库、维度映射、等级门槛三处对齐的唯一基准。

标准工作流

1. 离线或车间场景：跑 python build_excel_scorecard.py --output 制造业AI就绪度自评评分表.xlsx。
2. 在线分发：用 MDX 模板调 mcp__tencent-docs__create_smartcanvas_by_mdx 生成问卷。
3. 对齐校验（推荐）：同一组分数分别跑 Excel 公式和 ai_readiness_assessment.py --input，确认维度分、总体分、等级零误差一致。
4. 双平台同步：按 Runbook 把问卷与 Excel 推到腾讯文档「ViVo X 成果存档」和乐享「ViVo X 成果沉淀」。
5. 收尾：把四个落点链接回给用户，并在 daily log 记一笔。

适用边界与注意点

• 这个技能只负责问卷/评分表的生产与归档，不做量化评估。真正的评分计算在 manufacturing-ai-learning-toolkit：把评分表导出的 answers.json 喂给 ai_readiness_assessment.py --input answers.json --output report.md [--chart radar.png] 才出报告和雷达图。分工是：本技能做前端采集，toolkit 做量化评估。
• Excel 生成依赖 openpyxl；各脚本均支持 --help。
• 题库是中越双语。只跑中文版没问题，翻译列不影响算分，但不要改题号——题号即 answers.json 的键，改了会和上游脚本对不上。