产品NBA Chat
HoopMind
基于AI Agent的NBA智能问答Demo项目，支持逐回合关键球查询、球员数据对比、球星故事科普等功能，采用Claude Code与DeepSeek多模型协作开发
时间轴 (近 90 天)
10月12日
HoopMind（NBA Chat）项目的绝大部分编码由Claude Code主代理完成，并辅以DeepSeek V4 Flash子代理分工
待验证50%
10月12日
HoopMind项目采用清单驱动开发，先输出RFC需求文档，明确可量化目标：事实准确率大于95%、多数响应控制在2秒以内、敏感话题100%拦截
待验证50%
10月12日
即便没有大模型API密钥，项目也做了一套完整的Mock演示模式，零配置即可运行
待验证50%
10月12日
团队编写自动化验收脚本，针对关键球查询、事实陷阱题、敏感拦截、多轮对话共63个用例全部跑通，并支持一键回归测试
待验证50%