现场诊断提问清单
把“想做 AI”拆成值得解决、可验证的业务问题。
01 / RESOURCE LIBRARY
在线阅读,也可下载成自己的工作模板。
从一张问题卡开始,把方法带到现场。
02 / FDE KNOWLEDGE BASE
从角色认知、技术判断到交付方法,
先回答那些工作中反复遇到的问题。
8 条知识
FDE 从业务现场的问题定义开始,参与方案选择、实现、验证与接管。代码只是交付的一部分,还需要判断价值、协调业务与确认结果。
先请用户演示一次真实任务。记录流程、输入、输出、等待和异常,再追问它影响谁、发生多频繁、目前如何处理。
输入稳定、规则明确、流程固定的任务,可以先考虑脚本或工作流。涉及语义理解、动态工具选择和跨步骤判断时,再评估 Agent 的收益与复杂度。
检索能返回内容不等于解决工作任务。需要检查资料质量、引用可信度、答案适用范围,以及入口是否嵌入原有工作流程。
选择完整但有限的一段流程,写清用户、输入输出、成功指标、异常边界和证据。让真实用户完成任务,而不只演示理想路径。
在不确定信息、关键写入和重要业务决策前设置审核,明确谁确认、依据是什么、超时怎么办,以及如何回退。
在业务规则、架构、安全、数据质量或行业限制影响方案时,尽早请相应专家参与。评审应围绕具体证据、决策和未解决问题。
写清问题、基线、你的责任、关键判断、可检查成果和已知限制。保留脱敏证据,并区分实测结果与预计收益。
没有匹配内容,试试其他关键词或选择“全部”。
03 / PRACTICE-LED COURSES
三个模块,连接业务诊断、原型构建与交付验证。
具体开课时间、形式与费用请联系咨询。
适合希望从技术执行走向业务判断的实践者。
实践产出一份问题卡 + 一份试点范围说明
咨询课程安排 ↗适合已有开发基础、希望跑通 AI 业务闭环的实践者。
实践产出一个可运行原型 + 一套任务样例
咨询课程安排 ↗适合准备把原型推进到实际使用的 FDE。
实践产出一份验证报告 + 一份交接计划
咨询课程安排 ↗TAKE THE NEXT STEP