XIAOJUSURVEY 全栈开源，轻量安全的问卷调研系统-低调大师

XIAOJUSURVEY 全栈开源，轻量安全的问卷调研系统

2024-09-25 383

XIAOJUSURVEY是一套轻量、安全的调研系统，提供面向个人和企业的一站式产品级解决方案，用于构建各类问卷、考试、测评和复杂表单，快速满足各类线上调研场景。

一个问卷系统能满足各个领域的调研场景，需要进行繁多复杂的流程和功能设计，这里面更多的是对业务的深入思考和理解。过往的问卷系统在处理复杂流程面临着多种挑战，比如数据收集效率低、分析能力有限、用户体验不佳，同时在灵活性、扩展性和数据安全方面也显示出不足。

面对行业对调研问卷的高诉求、高成本、低选择等现状，XIAOJUSURVEY 正式开源，希望和开发者一起共享经验，促进更多跨行业开发者的共建和技术创新。

丰富的技术栈

Web 端：Vue3 + ElementPlus

Server 端：Nestjs + MongoDB

跨端SDK（C 端多端渲染）：RN建设中

Java版：建设中，欢迎加入共建

国际化问卷：建设中

线上化站点：建设中

智能化问卷：规划中

清晰的官网

内容丰富，包含入门指导、原理分析、发展理念、共建指导等等板块，方便大家上手，详见：https://xiaojusurvey.didi.cn

活跃的社区

活跃的社区和社群，已推出两期活动，多位贡献者参与：分享感恩活动：#430、XIAOJUSURVEY感恩赞扬季❤️：#313

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编者按：传统的基于用户数量的定价模式是否还适用于AI产品？我们今天为大家带来的这篇文章中，作者提出：AI 产品应该采用基于工作量的定价模式，而非传统的基于用户数量的定价方式。传统的基于用户数量的定价模式在 AI 产品中往往会导致资源浪费和成本分配不均。一些员工可能每天都在大量使用 AI 工具，而另一些人可能几乎不碰。这不仅会增加企业的不必要开支，还可能阻碍 AI 工具在整个组织中的广泛应用和创新。作者分享了他们在 AI 产品定价方面的思考和初步尝试。文章探讨了基于工作量定价的优势，同时也坦诚地指出了这种模式可能面临的挑战，如如何界定"已完成的工作"，以及企业预算管理的复杂性等。如果你正在思考 AI 产品的定价问题，期望这篇文章会给你带来新的启发。作者 | Vikram Sreekanti & Joseph E. Gonzalez 编译 | 岳扬给产品定价历来是个难题，我们并不自诩为定价专家。目前，我们还在初步尝试为 RunLLM（runllm.com）找到一个合适的定价模式，这个问题最近一直萦绕在我们的心头。我们觉得，将我们随着与客户互动的深入而逐渐成熟的思考过程分享...

2024-09-26

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2024-09-26

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