AI 项目交付指南

这个业务问题，到底该不该用 AI 来解？

探索期的工作是用最低成本完成三角验证：技术上 AI 能做、数据上够支撑、商业上算得过来。这一阶段允许、甚至鼓励主动证伪。

怎么把一句"做一个智能客服"翻译成开发团队和评测体系都能接住的规格？

定义期最重要的产出不是 PRD，而是评测集。一个清晰的评测集就是 AI 项目的需求规格说明书。这一阶段还需要前置完成合规扫描和风险登记。

在输出本身就不确定的前提下，怎么推进开发？

构建期最反直觉的一点：评测不能等开发完了再做。开发与评测必须从第一天起并行运行，且有自动化回归。技术路线的选型也在这一阶段锁定。

模型行为有概率性、有边缘案例、有不可预知的对抗输入，怎么确保上线后不出大事？

AI 项目的上线是连续的灰度过程，不是开关动作。合规终审是强闸门，带病上线的代价远超延期。同时必须事先准备回退预案和人工接管流程。

模型会漂移、用户会越界、底层模型会版本更迭，怎么让产品在长尾运营期保鲜？

运营期是传统 PM 经验最容易失效的地方。AI 产品不进入 BAU 维护模式，而是持续演进模式。评测集要持续补充，提示词要持续调优，每次模型升级都要重做回归。