立正做个人主页时，把分工说得很清楚：他定主页给谁看、看完要做什么，定哪些事实能写、哪些不能编，也定审美和上线时机；AI 负责把方向落成代码、数据管线、搜索和路由这些能上线的东西，并且每轮给他看改动和截图，他点头才上线⁠1。放到公司内部托管 AI 生成的 HTML，这套分工同样成立：先写清这个页面服务哪个岗位、看完希望对方做什么动作，再让 AI 生成。反馈和聊天功能也属于“目的”的一部分，需要先想清楚收集反馈是为了改哪一处，聊天是替代答疑还是补充说明，否则 AI 很容易生成一个功能齐全但没人用的页面。

关于 Jobright 的那篇文章提到，AI 改简历真正难的地方是每个人对简历的偏好不同，价值在于持续记住用户反馈、学习每个人的口味，而不是给所有人套一个模板⁠2。内部工具也是同理：如果反馈只是页面底部一个笼统的评分，很难判断该改什么；更值得收集的是具体场景下的意见，比如某个部门觉得生成的页面缺了哪块信息、聊天回答在哪类问题上不准。这样反馈才能变成下一轮生成和修改的依据。

那篇 Jobright 文章还引述了一个判断：从零到一的东西不要期望太高，真正好用通常发生在几个月之后，前提是团队对方向有把握并愿意持续打磨⁠2。所以不必一开始就追求全公司可用的完整系统，可以先选一个真实的小场景，把 AI 生成的 HTML 托管起来，加上反馈入口和聊天，观察同事是否真的会用、反馈是否指向具体问题。这能帮你判断需求是否成立，再决定要不要投入更多工程资源。