求助：想面字节的ai产品实习生，第二个项目选哪个方向
本人985大三，希望面字节的ai产品实习生。现在在做第二个项目，但是方向有点纠结，有没有大佬来分析一下哪个好。
第一个已经完成的项目：基于ComfyUI 的 AIGC 虚拟 IP 全流程孵化系统
第二个项目方向
一：AIGC 商业化短视频工作流搭建与投放效能验证
针对广告素材制作成本高的问题，搭建“热门脚本拆解-LLM 批量生成-AI 视频流-剪映合成”的标准化工作流。整合 ChatGPT 与 Runway/Veo/Kling 等工具，将单条短视频素材生产周期缩短xx%
二：“AI 决策型产品”：面向业务的 AI Copilot
AI 电商选品 Copilot
输入：历史销量、价格、评价、竞品数据
输出：
选品优先级评分
风险提示（价格战 / 复购低）
选品理由（可解释）
核心不是模型，而是：
指标定义（GMV？利润？周转？）约束条件（库存 / 现金流）决策逻辑（规则 + 模型混合）
三：基于 RAG 的垂直领域 AI 知识助手（侧重“逻辑与文本”）
关键词： RAG（检索增强生成）、知识库管理、B2B/B2C SaaS、效率工具
项目背景： 目前的通用大模型（如 ChatGPT）在处理私有数据或特定专业领域时存在幻觉。企业或个人需要一个能“读懂”内部文档并给出准确回答的助手。
产品概念： 做一个**“AI 研报/论文速读与分析助手”** 或 “企业合规文档审查助手”。
核心功能： 用户上传 PDF/Word 文档 -> 系统自动向量化存储 -> 用户提问 -> AI 基于文档内容回答并标注引用来源 -> 生成思维导图或摘要。
四：侧重“Agent 智能体与自动化” (C端/创新型 PM 首选)
项目名称：多智能体协作 (Multi-Agent) 的自媒体全自动运营系统
- 项目定位： 真正展示你懂 Agent 和 Workflow 的区别。
- 核心痛点： 一个人做号太累，需要策划、写文、配图、回复评论。
- 你做了什么：设计了一个 Multi-Agent 架构，包含三个独立的角色：选题官 (Agent A)： 每天自动联网搜热点，根据热度打分，选出 Top 3 选题。主笔 (Agent B)： 根据选题，模仿特定大 V 的风格写稿。审核员 (Agent C)： 扮演“风控”角色，检查文章是否有违禁词，是否符合人设。
五：侧重“数据洞察与 NLP” (策略/数据型 PM 首选)
项目名称：基于 NLP 的用户之声 (VoC) 情感洞察系统
- 项目定位： 利用 LLM 进行 文本挖掘 和 数据分析。
- 核心痛点： 电商或 App 每天有成千上万条评论，人工看不过来，不知道用户到底在骂什么、夸什么。
- 你做了什么：数据获取： 用 Python (Pandas) 抓取某产品（如京东某款手机、App Store 某应用）的 5000 条评论。智能分析： 调用 LLM API 进行 情感分类（正面/负面/中性）和 观点聚类（用户在吐槽“电池”，还是“屏幕”？）。可视化看板： 用 Excel 或 Python 做出图表，输出结论（例如：“虽然评分高，但 30% 的用户都在吐槽物流，建议优化...”）。
