diff --git a/FEATURES.md b/FEATURES.md
new file mode 100644
index 0000000..5f7a9d2
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+++ b/FEATURES.md
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+# d.run 产品能力说明书
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+本文档详细介绍了 d.run 平台的核心产品能力，旨在为用户提供全面、高效、安全的一站式 AI 开发与服务体验。
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+## 一、算力服务 (Compute Services)
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+提供稳定、弹性、高效的底层计算资源支持，是 AI 开发的坚实基础。
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+### 1.1 弹性 GPU 算力供给
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+- **秒级弹性**：支持 GPU 资源的秒级快速创建、释放，灵活应对业务负载的波峰波谷。
+- **异构算力**：全面兼容并支持多种类型的 GPU/vGPU，满足不同场景下的算力需求。
+- **资源池化**：通过先进的池化技术，提升资源利用率，降低成本。
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+### 1.2 容器化实例交付
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+- **云原生体验**：所有计算实例均以容器化方式交付，提供轻量、敏捷、一致的开发与运行环境。
+- **JupyterLab as a Service**：内置优化的 JupyterLab 环境，实现开箱即用的交互式开发体验。
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+### 1.3 数据服务一体化
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+- **共享数据卷**：为每个用户提供默认 20GB 的共享数据存储空间，并支持按需扩容（按 GB 定价）。
+- **自动挂载**：数据卷自动挂载到所有容器实例，方便数据的共享与持久化。
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+### 1.4 镜像空间服务
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+- **丰富基础镜像**：提供适配各类 GPU/vGPU 的丰富基础镜像，预装常用 AI 框架和库。
+- **用户自定义镜像**：支持用户上传、管理和保存自定义镜像，实现开发环境的快速复刻与迁移。
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+## 二、算力调度 (Compute Scheduling)
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+构建在 DaoCloud Kubernetes 之上的智能调度系统，实现对异构资源的统一、高效管理与优化。
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+### 2.1 资源池统一管理层
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+- **集群生命周期管理**：提供从创建、扩容到销毁的全生命周期自动化管理能力。
+- **异构节点管理**：无缝纳管不同架构、不同类型的计算节点。
+- **统一 GPU 管理**：
+  - **GPU 拓扑感知**：智能调度任务，减少跨 NUMA/Socket 的数据传输延迟。
+  - **vGPU/MIG 切分**：支持 GPU 的精细化切分与调度，实现多任务隔离与资源最大化利用。
+- **网络及安全管理**：提供统一的网络策略和安全组管理，保障多租户环境下的网络隔离与安全。
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+### 2.2 核心调度引擎
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+- **基于 DaoCloud Kubernetes**：以云原生方式对所有计算、存储、网络资源进行统一编排与调度。
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+### 2.3 底层能力增强与协同
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+- **计算池化及加速**：
+  - **GPU 驱动层 (MACA / GPU Operator)**：自动化管理 GPU 驱动和设备插件，简化运维。
+- **算力通信及优化**：
+  - **互联管理 (MCCL / Spiderpool)**：优化多机多卡通信（NCCL），并协同 CNI 提升网络性能。
+- **存储管理协同**：
+  - **存储管理 (Lustre / Lustre CSI)**：集成高性能并行文件系统（如 Lustre），通过 CSI 插件为应用提供高性能存储。
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+## 三、大模型服务平台 (Large Model Service Platform)
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+提供从模型部署、应用构建到服务分发的全链路 MLaaS 解决方案。
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+### 3.1 一站式 MaaS
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+- **全生命周期管理**：提供从模型训练、部署到推理的全生命周期管理，简化大模型应用开发流程。
+- **企业模型私有化**：支持企业将自有模型部署到私有环境中，确保数据安全和模型资产的独立性。
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+### 3.2 模型仓库
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+- **模型版本管理**：支持模型的多版本管理。
+- **云端模型下载**：支持从云端一键下载开源大模型。
+- **一键部署服务**：简化上线流程，将模型一键部署为服务。
+- **统一推理服务**：支持传统机器学习与大模型。
+- **推理服务弹性伸缩**：按需对推理服务进行扩缩容。
+- **安全认证**：内置安全认证，保障服务调用安全。
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+### 3.3 统一网关与分发
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+- **代理转发**：提供统一的 API 入口，实现大模型服务的代理转发，简化调用。
+- **Token 计费**：支持基于 Token 的计量和计费，实现精细化成本控制。
+- **内部分发**：支持大模型服务在企业内部的分发和共享。
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+### 3.4 企业级智能应用构建
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+- **RAG 引擎**：提供企业级检索增强生成（RAG）引擎，提升大模型在特定领域的应用效果。
+- **应用生命周期管理**：支持智能应用的开发、测试、部署和迭代全生命周期管理。
+- **多模态语料构建**：支持构建和管理多模态语料库，为大模型训练提供丰富数据支持。
+- **精细化检索增强**：通过优化检索策略，提升 RAG 引擎的准确性和效率。
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+### 3.5 数据安全
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+- **全流程保障**：确保大模型训练和推理过程中的数据隐私和安全。
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+## 四、运维、运营与生态 (Operations, Management & Ecosystem)
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+打造一体化的管理与服务体系，确保平台的稳定、高效、合规运行，并构建开放共赢的生态。
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+### 4.1 一体化运维运营控制台
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+- **界面化管理**：提供良好、易用的图形化用户界面（GUI），降低管理复杂度。
+- **算力集群管理**：集中管理和监控所有计算集群的健康状态与资源使用情况。
+- **服务监控**：对平台所有服务和应用进行实时监控、告警和日志分析。
+- **全局业务洞察**：提供多维度的运营数据分析，辅助决策。
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+### 4.2 精细化财务管理
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+- **多维度账单**：提供清晰、详细的费用账单，支持按用户、项目等多维度查询。
+- **第三方即用即付集成**：支持与第三方支付平台集成，实现灵活的按需付费模式。
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+### 4.3 合规与安全
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+- **安全合规**：平台设计遵循业界安全最佳实践和相关法律法规，确保数据和业务的合规性。
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+### 4.4 开放生态与集成
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+- **开放 API**：提供丰富的 API 接口，方便与企业现有系统（如 OA, CRM）进行集成。
+- **支持第三方生态**：积极拥抱并支持第三方工具和服务的集成。
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+### 4.5 企业级服务支持
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+- **专家支持**：提供专业的技术支持团队，快速响应和解决用户问题。
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+### 4.6 开发者友好
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+- **完善的文档**：提供详尽的开发文档、SDK 和示例代码。
+- **活跃的社区**：构建开发者社区，促进知识分享与交流。