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docs/追问.md

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+第二阶段 · AI 的角色（AI 到底改变了什么）
+4. AI 价值 — AI 创造了什么新价值、带来了什么新问题？如果没有 AI 这个问题是否成立？你的方法、流程、工具是什么？
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+AI 创造的新价值：
+1） AI 文案整理，之前收集到的问卷、归纳总结我自己人工来干，每个月耗时一天，全程online，现在30分钟，可以离线并行。
+2）2024、5，AI Copilot && AI 工具提效，引入行程设计、标题、商品详情优化、知识库答疑，需要和当前系统进行交互；
+3）2026，AI Agent && 商家使用习惯库，Agent 自主规划调用工具，现有系统改造升级收集行为习惯，带来新的产品交互形式（贴合AI、无侵入当前系统）
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+我的方法、流程、工具：
+1）问卷清洗 skills， 在skills中调用MCP工具，从NPS收集系统中抓取问卷数据，产出可被产品参考的需求文档。
+2）AI Copilot，分治式抽象沉淀单个工具（标题优化、商详优化、图片优化...），借助范式（COT、ReAct、CALM）设计 Copilot 原生。
+3） AI Agent，类Claude 式，自主调度工具设计，多工具循环调用。 
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+5. AI 边界 — 依赖什么数据和知识？需要接入哪些系统、什么权限必须隔离？AI 在哪里需要人工复核或兜底？
+1）答疑工具，依赖客服和行业运营数据，发品工具，依赖当前系统的用户数据和平台规则数据
+2）接入系统，首页、商品发布、订单管理。权限隔离包括用户级私有数据权限隔离。AI 在用户提问、问题意图澄清时需要人工复核
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+第三阶段 · 验证证据（光说"能跑"不够，要业务证据）
+6. 案例呈现 — 一个真实的落地案例，可以录一段 Demo 操作视频辅助说明
+7. 价值验证 — 时效（关键周期缩短了多少）、人效（单位产出/质量/返工变化）、成效（收入/成本/客户/风险的变化，且证明是 AI 造成的）
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+第四阶段 · 复盘与推广（从"一个案例"到"可复制的能力"）
+8. 经验总结 — 踩过什么坑、做对了什么、还需迭代什么？下一轮最值得验证的方向是什么？
+9. 组织落地 — 谁是业务 Owner？复制需要哪些前提（流程/数据/角色/系统）？以什么阈值决定 Go 或 No-Go？
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