按照详细设计方案，分模块编写代码并进行系统集成。在开发过程中，注重模块间接口设计的规范性，确保数据流畅交互。定期进行代码审查，遵循代码编写规范，提高代码质量。完成集成后，开展全面测试，包括功能测试验证各模块是否正常运行，性能测试评估系统响应速度、资源占用情况，确保系统满足设计要求。通过收集实际使用数据和用户反馈，对作品进行性能评估。针对模型预测准确率低、系统运行缓慢等问题，运用模型优化技术如模型蒸馏、剪枝，优化算法逻辑，采用分布式计算等方式提升系统处理能力。同时，优化用户界面布局，简化操作流程，提升用户在使用 AI 辅助社交媒体运营系统时的体验。总结课程设计中涉及的人工智能技术知识点，如自然语言处理中的文本分类、序列生成技术，机器学习中的聚类算法、推荐算法，数据处理中的特征工程方法等。阐述这些技术在 AI 辅助社交媒体运营项目中的具体应用场景和作用，强化对人工智能技术基础理论与实际应用结合的理解。