DISC 在线测评：一个真正在公网运行的小产品

背景

团队需要一套能规模化发放的 DISC 行为测评，但问卷工具只能”收答案”，出报告、归档、和具体人员匹配全靠人工。我想借此验证一件事：一个没有工程师背景的 TD，能不能独立做出一个真正在线上跑、有数据回流的小产品。

实现路径

• 前端完成几十道题的作答与实时交互，后端实现计分逻辑，部署到边缘平台、公网可访问；
• 提交后自动生成个人行为偏好报告；
• 结果通过接口自动写回多维表格，并按邮箱匹配到对应的人员档案；
• 关键环节加了异常检测，写入失败或数据异常会自动告警，而不是静默丢失；
• 我另外把线上公开的前端界面做了一份带校验值的快照归档，方便留存与复盘；服务端逻辑因部署在内部环境，不对外公开。

我负责设计题目、计分规则和人员匹配逻辑，让 AI 当我的程序员，把前后端代码和接口一点点写出来、跑通。

结果与验证

原来测评的发放、回收、归档、匹配全靠手工台账；现在全流程自动化，真实在公网运行、被真实同事使用。这也是我第一次独立交付一个”产品”而不是一份方案。

它和知识库、关键对话 Lab、可调用的领导力技能是同一批产物，都源自那次主动叫停 —— 我停掉了一个办过三期、反馈良好的重培训项目。当时的判断过程记在《用判断力换确定性》里。

具体思考

过程里体会最深的是异常处理：真正让系统可信的不是顺利的那条路，而是写不进去时它会主动喊。从那以后，我做每一个自动化都会先问自己一句——如果我不盯着，它会不会悄悄坏掉。

说明：该应用服务于内部场景，个人主页不直接外链、不放真实作答数据，上方为匿名化实机演示。