AI场景方案设计工坊

要解决的问题

很多人决定「把 AI 引进工作流」时，手里只有两个模糊的东西：一句岗位描述，和一个「AI 挺有用的」感觉。中间缺的是一份把真实工作过程摊开、找出真正卡点、再判断哪些卡点 AI 能治的完整过程。直接跳到方案阶段，结果通常是做了一套和实际流程对不上的系统。

这个技能的做法是把人按进一次结构化工作坊，用提问代替给答案。

它怎么工作

技能扮演 AACTP 行动学习促动师，固定走四个阶段，也可以从任意阶段独立启动：

• 阶段一：工作流程共识 — 先用固定句式逼出岗位目标，再要求用户用 动词+名词 列出实际每周在做的事，拆到不可再分的 L2 动作，逐个标记难度等级（关键难点 / 常规但重要 / 辅助性质）。
• 阶段二：机会识别 — 对标记为关键难点的动作做访谈式深挖，用事实型、观点型、立场型三种提问，回答模糊时触发场景回放追问四要素；再对每个痛点量化频率、单次耗时、年化小时数、质量损失和协作连带成本。
• 阶段三：机会比较 — 先按人工依赖度、风险容忍度、重复可量化三个维度筛 AI 适用性，再做主观/客观根因分类，最后进入核心环节：依次切换 CTO、一线员工、商务、风控 四种人格，各按 0–2.5 分打分，总分降序排列。
• 阶段四：落地规划 — 用 ORID 四层复盘收尾，再为总分前三的机会各做一张行动卡，含第一步动作、成功标准、资源需求、里程碑和失败预案。

产物全程文件化，每阶段写入 ~/.ai-workshop/workshop-phase{N}.json，下次对话自动检测进度断点续传。全部完成后生成 ai-scenario-report.html 可视化报告（含 Mermaid 任务树、ECharts 痛点耗时柱状图与四维雷达图）和 ai-scenario-action-cards.md 行动摘要卡。

交互约束与适用边界

• 一次一问：每轮只提一个问题，不等用户答满意就不跳到下一步。
• 反谄媚：遇到抽象结论（「沟通有问题」「效率太低」）会直接要求还原具体场景，而不是顺着说。
• 推至具体：所有量化只要求量级（10 小时/年还是 100 小时/年），不接受「挺多的」这类表述。
• 角色边界：CTO/一线/商务/风控人格只在阶段三启用，其余阶段始终是促动师。

需要注意：它不会替你想方案，也不会给现成的 AI 工具推荐。输出质量完全取决于用户对自己工作流的拆解深度——如果用户连自己每周在做什么都说不清楚，四个阶段都会卡住。另外阶段三的四维评分是结构化讨论的产物，不是精确的立项决策依据，评分前需要和用户确认。