选准业务问题
不是先决定要上几个 Agent，而是明确谁会使用结果、现在如何完成、为什么值得改。
拆解目标、资源约束与当前基线，选一个价值清楚且材料可得的场景。
带走的产物机会与范围卡
一起完成的工作
业务负责人说明目标，提供现有样本。
怎样判断这一步有用首份产出的使用者、用途和评价方式明确。
THE FDE PROCESS / FIELD TO CAPABILITY
从一个业务问题，
走到持续可用的能力。
FDE 是深入业务现场的工程交付：理解工作中的判断，接通专业方法与工具，用真实任务证明结果，再让有效方法留下来。
下载独立流程手册一个真实任务 → 一套可运行方法 → 一个可复用能力包根据验证反馈迭代，而非机械走完六步
还原真实工作
沿着一项任务看输入、判断、工具与产出，找到真正依赖经验的地方。
识别事实来源、缺失信息、业务口径、排除规则和常见失误。
带走的产物输入到输出的工作图
一起完成的工作
真实使用者演示一次工作，并解释关键取舍。
怎样判断这一步有用正常路径与例外路径都能被说清。
沉淀专业方法
把专家怎样判断，写成能够被调用、被质疑、被检验的方法。
构建 Skill 的输入要求、判断条件、模板、反例、来源边界和工具依赖。
带走的产物企业 Skill 与验证样本
一起完成的工作
业务专家核对判断方法，补充容易出错的样本。
怎样判断这一步有用不只格式正确，新任务也能检验方法是否成立。
组装完整工作链
Agent 保持目标与上下文，Skill 提供方法，工具完成具体动作。
连接实际数据与工作入口；复杂问题比较多视角，简单任务直接完成。
带走的产物可运行工作链与首份样张
一起完成的工作
提供适用的数据与工具访问范围，参与产出审阅。
怎样判断这一步有用产物可用，缺口清楚，不能把草稿当成执行成功。
用真实任务验证
用同一批材料比较质量、时间、返工和成本，不用演示成功代替业务评价。
约定样本和判定标准，记录证据正确性、业务采用与完整投入。
带走的产物试点评估与改进清单
一起完成的工作
业务人员评价能否使用，并记录实际承接情况。
怎样判断这一步有用有效部分、未达标部分和下一步投入依据明确。
让有效改动留下来
将纠错、反馈和适配结果留下来，让下一次任务从更好的起点开始。
交接能力清单、版本、依赖、样例和维护责任；把通用方法与企业专属配置分开。
带走的产物能力资产与维护包
一起完成的工作
确定维护人与下一轮优先改进项。
怎样判断这一步有用团队知道怎么使用、怎样验证，以及何时需要维护。
WHAT FIELDWORK TEACHES US
真正费功夫的地方， 也是差异产生的地方。
先把数据含义对齐
同名客户未必是同一主体；累计数据未必能相加。先对齐身份、粒度、时间和口径，再谈自动分析。
留下：业务口径卡与验证样本把“看起来不错”拆开
高潜力不等于高确定性。保留证据、分歧和未知项，才能让业务知道什么可以跟进、什么应该核实。
留下：判断规则与证据索引验证完整工作，不只看演示
生成成功不代表发出、被采用或解决了问题。要算上人工修正、等待、工具成本和真实使用。
留下：对照结果与改进清单THE COMPOUNDING OUTPUT
这次解决问题， 下次不再重新解释一遍。
01
业务产物
简报、清单、草稿、分析与建议
02
方法资产
Skill、模板、反例与评价样本
03
工作能力
岗位 Agent、工具配置与工作入口
04
维护约定
来源、依赖、版本与负责人
可复用的通用方法，与企业专属数据、配置及商业信息分别管理；复用不等于带走或公开客户资料。
START WITH ONE REAL PROBLEM
带来一个真实问题。
我们把第一步做具体。
不需要先写完整的 AI 战略。一个反复出现的问题、一份现有样本、一位真正会使用结果的人，就能开启有依据的讨论。
下载试点问题简报还没选好问题？浏览场景可编辑 Markdown · 本地填写 · 不上传数据