AI 项目

做出一个演示页面以后，项目往往才进入最需要思考的阶段：数据从哪里来，结果怎样判断，别人什么时候需要它，出现问题又该怎么办。选题时先从自己熟悉的场景开始，让第一版完成一件说得清楚的事。

01先找到具体的使用者

第一个问题是：谁会用它，什么时候用？继续把场景写具体：哪类使用者，在什么任务前，需要处理什么信息，现在最费时间的环节是什么。用户与任务越清楚，越容易判断第一版该保留哪些功能。

先让第一版完成一件说得清楚的事。范围小一些，才更容易知道哪里有用、哪里还不顺。

02说明资料从哪里来

第二个问题是：输入从哪里来？列出必要的资料，说明来源、更新方式和使用条件。早期可以选择适合公开使用的样例数据，把数据说明放在容易看到的位置。后续接入实际资料时，再检查完整流程能否继续成立。

03把 AI 负责的那一步说清楚

第三个问题是：AI 负责哪一步？把任务拆成输入、处理、检查和输出，找出适合检索、整理、生成或语义判断的部分。计算与固定校验可以用确定的方法完成；涉及个人信息、重要决定或对外发布的位置，安排必要的确认。

1. 01
   输入

   用户给什么资料，哪些信息是必需的。

2. 02
   处理

   AI 在哪一步帮助检索、整理或生成。

3. 03
   检查

   哪些结果可以自动检查，哪些需要人确认。

4. 04
   输出

   用户最终拿到什么，怎样继续使用。

04让完成和失败都说得清楚

第四个问题是：什么叫完成？为第一版定义一条可以走完的流程：用户提供输入，系统完成处理，输出能够检查；信息缺失或处理失败时，用户知道发生了什么，以及如何继续。保存、提交和成功提示应与实际处理结果一致。

05看看实际省了哪些功夫

第五个问题是：比原来的做法好在哪里？把找资料、整理输入、检查结果和修改返工的时间都算进去，再观察任务是否完成、输出是否能被使用。用同一组任务比较前后过程，会比单看生成速度更有参考价值。

06给下一次使用留好说明

第六个问题是：下次怎样维护？记录数据更新方法、常见问题、人工处理办法和当前限制。模型变化、数据过期或接口失败时，接手的人应能找到原因和处理入口。维护说明也是作品的一部分。

完成这一轮后，留下四样东西：可运行的版本、问题与方案说明、实际测试记录、后续改进清单。别人可以体验核心流程，也能顺着材料理解你作过的选择。下一版从真实使用中遇到的问题继续调整。

资料下载

先下载一份空白模板，填入手边已经有的材料。第一版不必完美，需要回查的地方可以慢慢补齐。