智能帮助：把“会用平台”这件事产品化
量化平台的学习成本通常不在某一个按钮，而在跨模块知识：策略、回测、运行、风控、运维文档分散，用户常常“知道问题在哪类，但不知道去哪找答案”。
结论先行：EasyQuant 的智能帮助不是聊天玩具，而是把文档检索、场景问答、诊断解释与脚本辅助统一到控制台入口，降低上手成本和排障沟通成本。
一、为什么智能帮助对 B 端平台是刚需
在团队协作中最常见的成本是：
- 新成员学习曲线陡，靠口口相传
- 同一个问题在群里反复问
- 诊断结论很难标准化沉淀
智能帮助的价值在于把“人的经验”转成“可检索、可复用、可引用”的平台能力。
二、产品层能力（对外宣传建议）
| 能力 | 解决的问题 |
|---|---|
| 文档问答 | 不知道去哪看文档 |
| 场景化解释 | 不清楚某个报错/阻塞原因是什么意思 |
| 脚本辅助（如公式/规则生成） | 从需求到可执行表达太慢 |
| 引用与可追溯 | 答案不透明、团队不敢用 |
三、与策略工作流的结合点
智能帮助在策略链路最有价值的触点通常是：
- 因子公式编辑与校验前
- 高级 Groovy 脚本编写阶段
- 运行中心出现异常时的原因解释
这意味着它不是独立页面，而是嵌入“用户最容易卡住”的操作节点。
结语
智能帮助真正提升的不是“回答速度”，而是团队协作效率。
当知识可检索、结论可复用、问题可解释，平台的规模化交付能力才会稳定提升。
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