AI用例试点简报

要解决什么问题

企业里常见的情况是：业务已经有一个「用 AI 答制度问题」「让 Agent 帮跟单」之类的想法，但开发一开工才发现数据能不能出境、能不能写回 CRM、谁签字、效果怎么量、试点翻车怎么停——这些往往散落在口头讨论里，跨部门评审时各说各话。

本技能把试点开始前该对齐的内容压成一份可共同评审的简报：用例与纳入/排除范围、有证据的现状基线、数据与动作权限（分项拆开）、可执行的人工兜底、评测设计与阈值来源、停止与回退条件，以及责任角色与准备度判断。它只产出评审材料，不代表业务批准、安全合规通过，也不连接系统或动生产。

技能如何工作

对话中你给出业务背景、拟让 AI 做的限定任务、数据来源与系统动作设想、复核与评测约束等；技能按固定流程整理输出，并严格区分三类陈述：

• 已确认：有制度、记录、负责人或测试证据支撑
• 提案/假设：未验证的价值或流程设计，并注明验证方式
• 待确认：缺 Owner、阈值、许可或冲突信息，列出确认角色与所需证据

核心规则包括：数据许可拆成「试点使用 / 传给模型 / 保存期限 / 训练调优 / 写回」五项，不得互相推导；动作权限区分读取、草稿、建议、发送写入与高影响动作，默认高影响仅规划「生成建议 + 人工确认」；人工复核写清触发、角色、可见上下文、允许动作与超时退出；评测样本覆盖正常、边界、冲突、缺信息、敏感与越权场景；无用户确认的阈值一律写「阈值待决」。最终给出准备度三选一：可提交正式评审、补齐条件后提交、暂不具备提交条件——且明确这不等于「已批准可上线」。

适用边界

适合投入开发前梳理受控小范围试点；不适合采购比选、代填安全问卷、汇报已完成实验，或替法务/安全做放行结论。没有基线时写「基线待测」，不用行业均值补数；材料不足时只输出准备度诊断与最小补件清单，不空想填满模板。