问题
外国旅客难以把线上行程转化为在中国可靠的线下行动。
产品愿景
行程规划已经商品化；在中国落地执行还没有。
VisePanda 聚焦行程生成之后最困难的部分：支付、网络接入、语言、本地交通、预订阻力、紧急协助，以及带来源依据的旅行事实。
方案
以 AI 为原生能力的执行礼宾服务，结合 Copilot 规划、离线工具、知识事实和人工回退。
证据规则
每项主张均关联仓库证据，或明确标记为“需要核验”。
投资人看板
投资人十分钟内可核验的内容
2026-05-22 至 2026-07-08
2026-07-08 至 2026-07-13
已合入 VP-Codex-Final
android-v0.3.22
已接受的 VP-Final 决策
已披露生产缺口
研发时间线
从原型实验走向受治理的 V2 执行平台
Go2China 与早期旅行智能体实验
项目从中国旅行智能体原型开始，包含 Python/Next 实验、供应商流程、翻译、酒店与知识库工作。
VP-Codex-Final 归档 · 已核验快照Trip Canvas 与聊天工作区成形
产品聚焦于持续存在的 AI 管家聊天与实时旅行画布配合，把自由规划转成结构化行程状态。
VP-Codex-Final 文档 · 已核验快照V1 整合与多客户端经验沉淀
十六个早期仓库被合入一个历史归档，显露出 Web、Android、iOS、Trae、Claude、Codex 与 Hermes 并行实验的成本。
VP-Codex-Final main · 已核验快照V2 绿地架构基线冻结
团队确定 TypeScript 单体仓库、模块化单体、供应商中立的模型路由、schema 优先领域包、知识飞轮、商业账本和 AI 可追溯性。
VP-Final 文档 · 已核验快照生产仓库成为唯一 V2 主线
VP-Final 成为唯一的 V2 仓库；VP-Codex-Final 转入收尾与历史保留，减少投资人与工程团队未来的决策漂移。
VP-Final README · 已核验快照可信演示骨架审计
产品达到可演示的 Web/Ops/server 骨架，但仓库明确阻止就真实认证、供应商、支付、RBAC、可观测性和法律页面作出生产级主张。
VP-Final 文档索引 · 已核验快照运行时、知识、追踪与检索加固
Phase 0 从产品外壳转向信任基础设施：明确运行模式、受限供应商适配器、事实准入、检索引用与最小化智能体追踪。
VP-Final 提交历史 · 已核验快照Demo Copilot 流程与治理关卡
近期工作接入模型路由执行、Copilot 对话及独立架构审查关卡。产品叙事已具备成为投资人研发平台所需的证据密度。
VP-Final 提交历史 · 已核验快照研发历程文章
为投资尽调而写的里程碑记录
为何 VisePanda 放弃第一代多客户端架构
- 背景
- 历史仓库显示曾分别进行 Web、Android、iOS、Trae、Claude、Codex 与 Hermes 实验。
- 决策
- V2 转向 TypeScript 优先的单体仓库，采用 Next.js、Expo、共享领域 schema 和模块化单体。
- 失败与代价
- 并行原生与 Web 路线带来持续的数据字段一致性和审查成本。
- 经验
- 单一语言让一个智能体或工程师可同时修改产品行为、契约与测试。
- 当前方案
- VP-Final 将 packages/domain 冻结为真相源，原生移动端作为 Phase 1 触发项而非初始赌注。
为何将 AI 当作类型化信封，而非可信写入者
- 背景
- 旅行规划涉及实时用户状态、支付、合作伙伴与对安全敏感的执行事实。
- 决策
- Copilot 响应是经 zod 验证的信封；行程变更通过确定性的 TripPatch 应用。
- 失败与代价
- 早期智能体式设计可能让模型输出直接成为产品状态。
- 经验
- 投资人应同时看到 AI 能力与运营纪律；幻觉控制是产品护城河。
- 当前方案
- 模型在成为用户可见动作前，需要经过供应商抽象、引用、评测与智能体追踪元数据。
为何路线图由触发条件而不是日历驱动
- 背景
- 产品具备可信演示骨架，但生产就绪度仍依赖外部验证。
- 决策
- Phase 1 移动端等待真实活跃用户或人工任务需求，而非等待日历日期。
- 失败与代价
- 在信任与变现证据之前扩展更多产品面，会增加成本却无法证明需求。
- 经验
- 每个阶段都设可观察关卡，因此路线图可被投资人阅读和验证。
- 当前方案
- Phase 0 聚焦 Web MVP、北京/上海知识、人工任务、外发遥测、Ops 与 SEO。
技术架构
面向投资人的系统地图
当前架构刻意保持紧凑：单一语言、单一领域真相源、明确服务边界、类型化 AI 输出，以及诚实披露的发布阻断项。
前端Next.js Web 产品、Ops 控制台、未来的 Expo 移动端外壳
后端具有明确服务接口的 TypeScript 模块化单体
领域packages/domain zod schema、TripPatch 与确定性规则
AI 层供应商中立模型路由、提示词配置、输出校验与评测
数据Supabase Postgres、Drizzle、pgvector、事件溯源行程与知识事实
运营人工任务队列、知识编辑、商业账本与遥测
挑战与经验
现实反推后，哪些地方发生了改变
对创始人主导的 MVP 而言，多智能体与多服务设计过重。
影响: 更高延迟、重复的评测面和运营负担。
方案: 使用一个具有提示词配置的 Copilot 流程与模块化单体。
结果: 架构保持可拆分性，同时避免过早承担微服务成本。
缺少外部供应商配置可能造成虚假的产品就绪感。
影响: 若将演示行为误认为生产行为，投资人信任会下降。
方案: 运行模式诚实失败；仅运营方可执行的动作被独立追踪。
结果: 当前系统区分演示、本地、测试、预发布与生产证据。
旅行执行事实会随城市、语言和供应商而失效或变化。
影响: 错误引用可能比缺少答案更糟。
方案: 知识事实需要准入、来源、置信度、复审与缺口追踪。
结果: 知识会成为复利资产，而不是静态内容堆。
AI 模型演进
供应商策略本身就是风险控制层
Qwen / DeepSeek 类低成本分类与本地语言任务低成本路由候选需要真实供应商核验
GPT / Claude 类复杂规划与高强度推理基线中的强档回退组合需要路由级成本与延迟证据
Kimi / GLM / 豆包类国内部署与中文知识实验被列为可能的模型家族需要仓库支持的基准证据
确定性回退离线工具卡、静态 Explore 与诚实的降级状态保障演示流程安全为信任边界而选择
GitHub 自动化
自动化研发日志系统
新的 VP-Timeline 仓库包含定时工作流与本地脚本，用于刷新当前仓库与历史仓库的 GitHub 演进数据。
每日 GitHub Action 抓取分支、标签、提交与改动文件摘要。
脚本将原始提交转换为包含技术与商业影响字段的投资人更新卡。
不清晰的商业影响标记为“需要核验”，不做编造。
生成的 JSON 会提交回仓库，并由看板呈现。
最新生成的投资人更新格式
当前 V2 快照：未观察到 Git 标签
本轮迭代正在追踪模型路由、Copilot 对话、文档治理和架构审查的生产加固工作。在获得真实用户或收入证据前，除可信度与就绪度以外的商业影响均标记为“需要核验”。