01
先描述工作，不先描述工具
从谁在什么情况下完成哪项工作开始，写清输入、输出和异常情况。只有工作边界能够被复述，团队才能判断 AI 应该参与哪一步。
02
判断是否能够人工复核
首个场景应当保留明确的人工检查点。负责人需要知道什么结果可以接受、什么情况必须退回，以及出现异常时由谁处理。
03
用价值、可行性和风险排序
不要只比较想象中的收益，还要同时检查数据是否可用、流程是否稳定、责任人是否明确，以及失败是否会带来不可接受的业务风险。
04
缩小第一个实施范围
把首个场景限制在一个具名团队、一组已授权输入和一个清晰输出中。范围越容易复述，越容易发现依赖、例外和需要保留的人工判断。
05
写下继续或停止的条件
在投入实施前，约定需要通过哪些测试、哪些结果不可接受，以及出现什么情况应当停止。这个决定让团队能够根据证据推进，而不是根据演示印象扩大范围。
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