01
LANDING BLUEPRINT
落地蓝图
把场景拆成业务触发、数据输入、AI 执行、人工决策与业务产物五个可实施模块。
业务触发当“推送策略优化”任务启动、业务资料更新或进入固定复盘周期时触发。
→数据进入与“推送策略优化”直接相关的业务记录和历史样本 / 企业现行规则、指标口径、权限与审批链 / 目标范围、时间周期、输出格式和最终责任人
→AI 执行收集“推送策略优化”所需的代码、日志、配置、需求和质量规则；执行确定性检查，再用模型补充语义分析和风险说明
→人工决策架构选型、代码合并和生产发布由工程师决定
→业务产物“推送策略优化”的结构化处理结果 / 判断依据、异常项与待人工确认清单
适用岗位
开发/测试/运维/架构师
适用范围
互联网、软件、科技、金融、制造等所有有研发团队的行业
输入数据
- 与“推送策略优化”直接相关的业务记录和历史样本
- 企业现行规则、指标口径、权限与审批链
- 目标范围、时间周期、输出格式和最终责任人
交付成果
- “推送策略优化”的结构化处理结果
- 判断依据、异常项与待人工确认清单
- 责任人、截止时间和后续行动记录
- 可用于复盘的质量、效率与业务指标
02
EXECUTION SEQUENCE
AI 怎么做这件事
先把流程顺序讲清，再选择模型、工具和系统集成方式。
收集“推送策略优化”所需的代码、日志、配置、需求和质量规则
AI接收触发信号与必要数据：与“推送策略优化”直接相关的业务记录和历史样本、企业现行规则、指标口径、权限与审批链、目标范围、时间周期、输出格式和最终责任人。
执行确定性检查，再用模型补充语义分析和风险说明
AI按照企业规则、权限和上下文完成本步骤，并保留过程记录。
按严重程度整理问题、证据、影响范围和修改建议
AI按照企业规则、权限和上下文完成本步骤，并保留过程记录。
由工程师复核结论，完成测试后决定合并、发布或回退
AI按照企业规则、权限和上下文完成本步骤，并保留过程记录。
记录处置结果并把误报、漏报反馈到规则与提示词中
OUTPUT生成业务产物并进入人工确认、系统回写或下一业务环节。
03
CHINA SKILL STACK
推荐中国 Skill 组合
以下能力组合用于判断实施方向，进入部署前需结合企业系统、数据和权限完成校准。
正在匹配中国 Skill 与本土能力…
04
RESPONSIBILITY MATRIX
AI 做执行，人承担责任
人机协同不是一句原则，而是一张能进制度和验收表的责任矩阵。
工作环节AI 责任人的责任留痕要求
结果审核整理资料、执行规则、生成建议架构选型、代码合并和生产发布由工程师决定记录输入、版本、审批人与结论
关键节点 2整理资料、执行规则、生成建议安全漏洞、权限和隐私问题由安全责任人处理记录输入、版本、审批人与结论
关键节点 3整理资料、执行规则、生成建议AI 生成的代码必须通过测试、评审和回滚检查记录输入、版本、审批人与结论
05
VALUE CASE
试点值不值得做
用业务价值、标准化程度、数据基础、系统适配和风险可控性形成一张决策底稿。
综合成熟度82/ 100B级 · 1-2周
建议验证的价值方向01 02 03 这些是试点价值方向，不是固定收益承诺；应以上线前后的同口径数据计算结果。
缩短分析与检查时间，并提高工程交付的可追溯性
减少遗漏、返工和跨人员交接成本
保留依据、审批与修改记录，便于复盘和问责
06
PILOT READINESS
上线前的四项确认
勾选只是自检，不代表已经满足条件；最终应由流程负责人和数据责任人共同确认。
自检完成度0%