复盘：Ai来了，为啥创作热情却低了！

复盘报告

本项目复盘使用 GRAI 复盘法，主要在于回顾公众号创作热情为何降低。

参会人： 木讷大叔

会议时间： 2025年4月12日

会议地点： 书桌

项目情况 ：Ai来了，为啥创作热情却低了！

时间线

2024年7月

云计算开源产业联盟发布《中国AIOps现状调查报告（2024）》，关于大模型采用计划，根据调查近半数（45.81%）受访者所在企业计划尝试少量运维场景与生成式 AI 结合，并且已有 31.75%的受访者所在企业已经开始行动，正在尝试建设一些场景。已有少部分企业已成功实现一些场景应用，占比 11.07%，如：运维知识问答、运维智能体等。

彼时，智能运维AIOps的定义还在于将大数据、机器学习和其他技术相结合，来增强和辅助主要的 IT 运维工作。对于大模型的在运维领域的应用还仅限于尝试阶段。

2024年8月

这是一个疯狂的8月，因为《黑神话：悟空》 正式上线开启全球发售。当大家还沉浸在这波泼天富贵的热点时，为了让星球话题内容更好的展示，我探索了下Ai+PPT的搭配，网络上免费的实现方式有限：

• Gamma ppt
• Kimi + PPT助手

彼时，我们的想法是如何让Ai赋能办公场景，来给牛马们减负！

2024年第四季度

这是一个大模型井喷的季度，同时也是最令人焦虑的季度。视频号、公众号等自媒体平台被Ai获客、数字人、智能体等内容霸屏，面对这些信息你不得不去了解下Ai生态。

彼时，Ai在线平台、API调用平台、Ai搜索工具、Ai文本优化工具、Ai生图/视频工具、Ai生成PPT工具等多种类型工具集迅速占领我们日常的各个场景。

2025年第一季度

智能运维年度报告工作组发布《中国智能运维实践年度报告（2023-2024）》，AIOps 与GPT结合的趋势。GPT模型通过预测故障、自动修复、提供智能客服、进行系统优化和安全威胁检测等方式，显著提高了运维效率和系统性能，同时降低了人工干预的需求，为 AIOps 领域的未来发展打开了新的可能性。

根据此报告，我们再来看各种一体化运维平台的厂商都能在积极引入Ai大模型的能力，但是距离正式上线会在后续几个季度。

回顾目标 Goal

项目目标

• 目标1：运维十载，走过的弯路太多，终有所得:"工作的目标除了解决眼下问题，避免未来入行的心如还要做自己今天在做的事！"
• 目标2：践行 "老兵不死，笔耕不辍" 的信念，持续分享运维路上自动化运维体系建设。

期望结果

• “老兵不死，笔耕不辍”，稳住心态，持续创作；
• “始于实践，终于应用”，从实践中梳理思路，做有态度、有始有终的建设分享；
• “高山流水觅知音”，思想、思路、信息、工具等跨越位置的分享与讨论；
• “日积月累，水到渠成”，不要轻易受外界影响，保持好心态；

评估结果 Result

分析原因 Analysis

成功因素

1. 原创性：内容以原创为主，涵盖了运维领域的多个方面，文章深入浅出，既有理论探讨，也有实践经验分享，能够为读者提供有价值的信息和启发。
2. 实用性：文章注重实用性，很多内容都是针对运维工作中常见的问题和挑战，提供了具体的解决方案和操作步骤。
3. 多样性：除了技术文章，公众号还发布了一些关于运维团队建设、职业发展、行业趋势等方面的内容，帮助读者从多个角度理解和应对运维工作。

传统运维领域，当我们还在按部就班的进行虚拟化到云原生、双机房建设、运维一体化建设过程中，在此期间积累了大量的实践素材，这让我们更能接地气的分享！

失败因素

嘉为蓝鲸：为了实现 AI 驱动的 IT 运维管理流程改进，运维工具需在数据质量、集成能力、智能化支持等方面达到更高要求。

1. ITSM 平台：流程引擎、数据处理与分析、用户交互与可视化；
2. 监控工具：数据覆盖率与准确性、多源数据整合，实时性与低延迟；
3. CMDB：数据准确性、关系关联性、实时更新能力、数据标准化、API访问；
4. 自动化工具 ：自动化执行能力、与Ai集成能力、数据反馈机制；

智能运维领域，当我们还在追求Ai赋能的同时，是否跨过了运维管理能力建设这座大山？跳过实践、应用两个环节，让我似乎失去了分享的底气！“前人栽树，后人乘凉”，现在我们成了栽树的人，是否会更有一份责任感呢？

总结规律 Insight