17-solution-scoping-方案范围与架构设计

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第 17 课：Problem Scoping + Solution Architecture——把"大需求"收敛成 2 周 MVP

客户说"我们要一个 AI 全自动员工"，你的回话不该是报价，是该砍什么。

系列：AI FDE 20 课 ｜ 主线项目：北岸智造企业 AI Assistant
本课在主线中的位置：把"企业 AI 全自动员工"收敛成 2 周可交付 MVP（先自动处理 30% 客服分类与知识检索）

学习目标

• 能按 Problem → User → Workflow → Pain Point → Data → AI Capability → MVP → KPI → Architecture → Timeline 完整链路，把一句模糊需求填成结构化 scope 文档
• 能用 80/20 收敛法，把"企业 AI 全自动员工"收敛到"先自动处理 30% 的客服分类和知识检索"，并为每个被砍项写明理由和 V2 升级条件
• 能核算 2 周 MVP 的工程容量（人天表），并说明哪些部分复用前序课程的既有资产
• 能为 MVP 设计可测量的 KPI：每个 KPI 都有分母、分子、测量方式和数据来源，且至少一个是业务指标
• 能做 MVP 的 ROI 速算，判断"这个 MVP 值不值得花 2 周"

FDE 场景导入

北岸客服总监王琳在需求会上只说了一句话："给我们一个 AI 全自动员工，分类、答疑、建工单、催办，全都要。"她手下 24 名客服，日均 400 张工单，旺季积压到隔日才能清零。如果照单全收，两周后的 Demo 会变成三个半成品拼在一起，每个都不可靠，验收大概率黄掉。

我带着她做了两件小事。第一件：抽 100 张真实工单看处置流程，发现其中 60% 只需要两步——分好类，把知识库里现成的答案贴给客户；真正需要建工单、查 ERP、走审批的复杂单占四成。第二件：把她的"全自动员工"翻译成可验证的目标——先自动处理 30% 的客服分类和知识检索，其余进 V2 清单，附上升级条件。两周后 MVP 交付：自动处理率 30%，抽检准确率 86%。王琳签了验收，并且主动要了 V2 排期。scope 不是省事的借口，它是用数据换来的客户信任。

核心概念

1. Scope 全链路（Problem → Timeline）
Problem（要解决什么）、User（谁在痛）、Workflow（现在的流程）、Pain Point（痛在哪一步、一天多少次、错一次成本多少）、Data（数据在哪、谁拥有、哪些可信）、AI Capability（AI 具体干什么）、MVP（最小可交付单元）、KPI（什么算成功）、Architecture（组件怎么长出来）、Timeline（两周怎么排）。十个环节是一条推导链：前五个环节是 Discovery 的产物（第 16 课的访谈数据），后五个环节是工程决策。缺任何一环，后面的决策就是在猜。
为什么 FDE 必须懂：客户只会给第一环（“我们要提效”）。FDE 的活儿就是把十环全部填实，并且让客户签认——签的不是文档，是承诺。

图：Scope 十环推导链与签字线

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Problem 问题

User 用户

Workflow 流程

PainPoint 痛点

Data 数据

客户签字线

AI能力 具体做什么

MVP 最小可交付单元

KPI 什么算成功

Architecture 组件推导

Timeline 两周排期

2. 80/20 收敛（Scope 裁剪）
拿数据说话：先抽样看真实流量构成，把"占 60% 流量、只需两步操作"的部分圈出来做，剩下的进 V2 清单。每个被砍的项必须写三样东西：为什么现在不做、升级到 V2 的触发条件、砍掉它省下的容量去哪了。
为什么 FDE 必须懂："企业 AI 全自动员工"是愿景，不是 scope。不收敛的 scope 在 2 周时限下只有两种结局：延期，或者每个功能都半成品。

图：80/20 范围裁剪流程

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客户原话 全自动员工

抽样100张真实工单

分析流量构成与操作步数

圈出占比高步骤少的部分

收敛为MVP一句话

剩余部分进V2清单

写明为什么现在不做

写明升级触发条件

写明省下的容量去向

3. MVP 是验证假设的最小单元，不是缩水版全系统
MVP 要回答一个业务假设：“客服愿意采用 AI 给出的分类和答案建议吗？30% 的自动处理率下准确率能稳住 85% 吗？“MVP 里每一项都直接服务于假设验证。反模式是"缩水版全系统”——把 Agent 链路、工单写操作、多租户隔离全塞进来但每项都砍一半，结果是每项都不可验证。
为什么 FDE 必须懂：MVP 验收时客户问的不是"功能齐不齐”，而是"这个假设成不成立、数据怎么说"。

4. KPI 的可测量性设计
每个 KPI 三要素：分母、分子、测量方式，外加一个数据来源和一个责任人。“自动处理 30%”：分母 = ServiceNow 日新增工单，分子 = 系统输出且人工点"采用"的工单，测量方式 = 每日自动统计，来源 = 工单系统时间戳。至少一个 KPI 是业务指标（处理时长、首次响应时长），不能全是技术指标。
为什么 FDE 必须懂：KPI 是验收合同。写不出测量方式的 KPI 就是形容词，上线第一天就会变成扯皮现场。

图：KPI 可测量性四要素

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KPI指标

分母 日新增工单

分子 点采用且24小时未重开

测量方式 每日自动统计

数据来源 工单系统时间戳

责任人 写角色不写人名

口径写进文档

业务方签字锁死

5. 架构由 scope 推导，不是由技术栈推导
组件清单从 MVP 能力反推：分类需要分类器，知识检索需要 RAG，留痕需要日志。每个组件回答"它服务哪条 MVP 能力"，答不上来就砍。14 课画的生产全量架构（API Gateway、Queue、多租户隔离）是 Phase 2 的事，MVP 不背它的成本。
为什么 FDE 必须懂：架构每多一个组件，就多一份开发、测试、运维、讲清楚的负担。"架构漂亮"和"两周内交付"经常是反义词。

6. Timeline = 容量核算，不是甘特图
2 周 MVP 的工程预算大约 5 个工程人天（不含数据准备和评测集标注）。容量表逐项写：交付物、复用了哪课的资产、估算人天。复用率是 MVP 可行性的核心——复用不到一半的 MVP，两周交付就是画饼。
为什么 FDE 必须懂：客户问"凭什么说两周"，你给的不是态度，是一张能逐行核账的表。

技术原理

Scope 决定架构的推导过程。 拿"先自动处理 30% 的客服分类和知识检索"这句话反推：分类 → 稳定 JSON 输出的分类器（第 6 课资产，输入投诉文本，输出 {intent, priority, sentiment, department}）；知识检索 → RAG 管道（第 7/8 课资产，Query Rewrite + Hybrid 检索 + Rerank + Citation）；“建议"而不是"自动回复” → 输出层只需要建议卡片 + 人工点采用，不需要写 ServiceNow 的 API（第 13 课的 OAuth/幂等/重试全部推迟）；留痕 → 每次分类和检索的全量对齐日志。推导完看组件清单：API 服务、分类器、RAG、轻量存储、日志。五个组件，每一项都能指回 scope 里的一个词。反过来检查也成立：清单里没有"工单 Agent"、没有"SAP 集成"、没有"Multi-Agent"——因为它们不在 30% 这个范围里。这个双向检查就是架构评审的全部内容。

2 周 MVP 的容量怎么核。 预算 5 个工程人天，逐项分配：分类器按北岸意图体系调 schema 和 few-shot 样本，1 人天（复用第 6 课全部 Prompt 资产）；RAG 管道把首期知识库从 HR 政策 300 篇换成客服政策 800 篇，切块和参数沿用 07/08 课，0.5 人天；API 端点 2 个（POST /ai/classify、POST /ai/ask），1 人天（复用第 2 课脚手架）；SQLite + 对齐日志表，0.5 人天；100 条 Golden 用例评测脚本，1 人天（复用第 11 课管道）；部署联调 + 缓冲，1 人天（复用第 4 课 Docker 模板）。加总正好 5 人天。核算的关键不是加法，是"复用"那一列——哪一行写不出复用的课程资产，哪一行就是风险源，要么砍要么加钱，没有第三条路。

AI 能力选型的任务分解。 把"AI 全自动员工"拆成原子任务：文本分类（第 6 课已验证）、知识问答（07/08 课已验证）、多步任务编排（第 9/10 课 Agent）、跨系统写操作（第 13 课集成）。MVP 只取前两个已验证的，Agent 和写操作全部推迟。规则：新能力在 MVP 里不超过一个，其余必须是从前序课程直接搬的资产。这条规则不是保守，是把"技术不确定性"这个最大的延期变量摁死在零。

KPI 的可测量性设计细节。 “自动处理 30%“的分子判定规则必须提前写死并让客户确认：系统给出分类 + 答案，客服点"采用"且 24 小时内未重开，计为自动处理。口径不锁死，上线第一周就会有人问"为什么我明明采用了不算”。另外 KPI 要分两档：MVP 期（2 周试跑）用"抽检准确率 ≥85%、建议采用率有基线”，生产期（第 18 课）才承诺"自动处理率 ≥30% 稳态"。MVP 期不敢承诺稳态值，因为流量还没过完整周期。

范围蔓延的防御机制。 V2 清单本身就是防御：所有新需求（“能不能顺便加个自动建单”）一律先进 V2 清单，走"替换规则"——要加可以，从 MVP 里等量换掉一个项，客户自己选换哪个。通常他们选完就发现"好像也没那么急"。这条机制的价值不在于挡需求，在于把"要不要加"的决策成本从 FDE 的口头承诺变成客户的手动签字。

架构图

北岸客服 AI MVP（2 周目标态，从 scope 反推出来的最小架构）：

北岸客服 AI MVP —— 2 周目标态（Scope 推导架构）
┌──────────────────────────── 数据源（现有系统，不改动）───────────────────────────┐
│ ServiceNow 工单队列（24 名客服，日均 400 张） Confluence 知识库 │
│ 工单文本 → 分类输入；工单时间戳 → KPI 分母 首期客服政策 800 篇（全库 100,000+）│
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓（工单文本） ↓（离线建库：Loading → Chunking → Embedding）
┌────────────────────────────── MVP 服务 ──────────────────────────────────────────┐
│ POST /ai/classify POST /ai/ask │
│ 分类器（第 6 课资产） RAG（07/08 课资产） │
│ 输入：投诉文本 Query Rewrite → Hybrid 检索 │
│ 输出：{intent, priority, → Rerank top5 → Parent 展开 │
│ sentiment, department} → LLM（M1 档）+ Grounding + Citation 校验 │
│ 准确率门槛 ≥85%（100 条 Golden 用例） 答案附 [n] 引用，点开即原文 │
│ │
│ Model Gateway（M1 档为主：分类 + 检索生成都用便宜快稳的档位） │
│ 对齐日志：每条工单的 分类结果/检索 top-k/客服是否点采用 → SQLite │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
客服工作台（建议卡片：分类 + 答案草稿 + 引用；客服点"采用" → 人工回写 ServiceNow）
↓
KPI：自动处理率（采用/分母，目标 30%）· 抽检准确率 ≥85% · 首响时长基线

MVP 明确不做（V2 清单）：
✗ Agent 自动建工单/回写 ServiceNow（写操作 → 第 13 课集成，Phase 2）
✗ SAP/ERP 查询（复杂单占 40%，不在 30% 范围内）
✗ Multi-Agent（Supervisor/Worker 架构，Phase 2）
✗ 多租户完整隔离与 API Gateway（14 课生产架构，Phase 2）
升级条件：试跑期对齐日志显示 分类准确率 ≥90% 且 采用率 ≥50%，才启动写操作

代码示例

Python 为主。两段代码：① Scoping 检查表（把 10 环链路变成可校验的结构）；② MVP ROI 速算（判断值不值得花 2 周）。

① Scoping 检查表（Scope Chain Checklist）

# scope_checklist.py —— 把 10 环链路填成结构化文档，并校验完备性
# 用法：按 SCOPE_CHAIN 的字段逐项填值，跑 check_scope()；全部过关才允许画架构

SCOPE_CHAIN = {
"problem": "客服工单处理效率低，旺季积压到隔日",
"user": "客服坐席（24 人）+ 客服主管（看积压与时长）",
"workflow": "收单 → 人工判类(5min) → 翻知识库找答案(10min) → 回复(10min)",
"pain_point": "找答案最慢，日均 400 张单 × 10min；旺季积压跨日",
"data": "ServiceNow 工单文本与时间戳；Confluence 客服政策 800 篇（全库 100,000+）",
"ai_capability": "① 工单文本分类 {intent, priority, sentiment, department} ② 政策知识检索问答（带引用）",
"mvp": "先自动处理 30% 的客服分类和知识检索（建议卡片 + 人工点采用）",
"kpi": [
"自动处理率 30% = 点采用且 24h 未重开 / 日新增工单（来源：ServiceNow 时间戳）",
"抽检准确率 ≥85%（来源：100 条 Golden 用例 + 人工抽检 50 张/周）",
"首响时长较基线下降 ≥30%（来源：ServiceNow 首响时间戳）",
],
"architecture": ["API 服务", "分类器", "RAG", "SQLite+对齐日志", "建议卡片 UI"],
"timeline": "2 周：D1-D3 分类器调优 / D3-D7 RAG 建库 / D5-D9 评测 / D10-D14 试跑+修正",
"v2_backlog": [
("Agent 自动建工单", "试跑期分类准确率 ≥90% 且采用率 ≥50%"),
("SAP 订单/库存查询", "30% 自动处理率稳态运行 4 周"),
("Multi-Agent 架构", "单 Agent 工具调用失败率 <5%"),
],
}

def check_scope(scope: dict) –> list[str]:
"""完备性校验：缺环、KPI 不可测量、V2 无升级条件，都会报错"""
errors = []
for key in ["problem", "user", "workflow", "pain_point", "data",
"ai_capability", "mvp", "kpi", "architecture", "timeline"]:
if not scope.get(key):
errors.append(f"缺环：{key} 未填")

if not scope.get("mvp"):
errors.append("MVP 必须写成'先自动处理 X% 的哪些环节'，而不是'全系统缩小版'")

for kpi in scope.get("kpi", []):
if not any(m in kpi for m in ("来源：", "分母", "%", "≥", "≤")):
errors.append(f"KPI 缺测量方式或数据来源：{kpi}")

for item, condition in scope.get("v2_backlog", []):
if not condition:
errors.append(f"V2 项缺升级条件：{item}")

return errors

if __name__ == "__main__":
errs = check_scope(SCOPE_CHAIN)
if errs:
print("Scope 未通过检查：")
[print(f" – {e}") for e in errs]
else:
print("Scope 检查通过，可以进入架构推导。")
print("MVP：", SCOPE_CHAIN["mvp"])
print("V2 项：", [item for item, _ in SCOPE_CHAIN["v2_backlog"]])

FDE 视角：v2_backlog 里每项带升级条件不是排版洁癖——两周后客户问"为什么不能顺便自动建工单"，你翻出来的是"试跑期分类准确率 ≥90% 且采用率 ≥50% 才启动"，而不是"来不及了"。前者是工程判断，后者是工期借口，客户对两者的信任度完全不同。

② MVP ROI 速算（判断值不值得花 2 周）

# mvp_roi.py —— 立项前的粗算：30% 自动处理能否覆盖 2 周投入
# 注意：这是立项级估算，参数来自 16 课 Discovery 的客户数据，不是拍脑袋

def mvp_roi_quick(monthly_tickets=12000, # 月工单量（400 张/日 × 30 天，客户给的数据）
handle_minutes=25, # 人工单均处理时长（16 课实测抽样值）
auto_rate=0.30, # MVP 目标：30% 自动处理（分类+检索建议被采用）
saved_minutes_ratio=0.60, # 被采用单中，人工环节实际省下的时间占比
labor_cost_per_hour=45, # 客服综合时薪（含社保，客户 HR 确认）
engineering_cost=22500, # 2 周 MVP 工程投入（5 人天 × 人天成本）
monthly_token_cost=900, # M1 档估算：分类+检索的月度 Token 费用
monthly_infra_cost=600, # 服务器+向量库+存储，月度
monthly_ops_hours=8) –> dict: # 运维/监控月度投入工时
"""返回立项级 ROI：月净收益与回本周期（月）"""
labor_hour_cost = labor_cost_per_hour # 每 1 小时人力的成本
minutes_saved_per_month = (monthly_tickets * auto_rate * handle_minutes
* saved_minutes_ratio)
gross_monthly = minutes_saved_per_month / 60 * labor_hour_cost
monthly_ops_cost = monthly_ops_hours * labor_hour_cost
net_monthly = gross_monthly – monthly_token_cost – monthly_infra_cost – monthly_ops_cost
payback_months = engineering_cost / net_monthly if net_monthly > 0 else float("inf")
return {
"月省时（小时）": round(minutes_saved_per_month / 60),
"月毛收益（元）": round(gross_monthly),
"月净收益（元）": round(net_monthly),
"回本周期（月）": round(payback_months, 1),
}

if __name__ == "__main__":
r = mvp_roi_quick()
print("立项级 ROI 速算（参数全部来自 Discovery 数据）：")
for k, v in r.items():
print(f" {k}: {v}")

FDE 视角：这份脚本在 16 课访谈结束当晚就该跑一遍——如果回本周期算出来是"永不"，MVP 根本不该立项，先回去改 scope 或换场景。脚本里每个参数的来源都要写在注释里，19 课会把它升级成正式的 ROI 测算表，到那时候参数要能经得起客户 CFO 的追问。

图：MVP ROI 速算链路

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月工单量

乘 自动处理比例

乘 单均处理时长

乘 省时占比

月毛收益

减 Token月度费用

减 基础设施月度费用

减 运维工时成本

月净收益

除以 一次性工程投入

回本周期 以月计

立项判断 值不值得花两周

企业案例

把场景导入里的推导展开成完整的 scope 文档（就是这份文档拿去让王琳签字的）：

• Problem：客服工单积压，旺季隔日未清零；坐席 60% 的时间花在判类和翻知识库。
• User：24 名客服坐席（执行者）、客服主管（看积压、首响时长、重开率）。
• Workflow：收单 → 人工判类（约 5 分钟）→ 翻 Confluence 找答案（约 10 分钟）→ 组织回复（约 10 分钟）→ 回写 ServiceNow。
• Pain Point：翻知识库最慢且质量不稳（新人命中率低）；判类依赖老客服经验，旺季新人上岗后错分率上升。
• Data：ServiceNow 工单文本、时间戳、处置记录（谁拥有：IT 部，客服数据只读）；Confluence 客服政策 800 篇（全库 100,000+，客服政策归口在客服知识库空间）。
• AI Capability：① 工单分类 {intent, priority, sentiment, department}；② 政策问答（RAG + 引用）。
• MVP：先自动处理 30% 的客服分类和知识检索——建议卡片 + 人工点采用，不做写操作。
• KPI：自动处理率 30%（点采用且 24 小时未重开 / 日新增工单）、抽检准确率 ≥85%、首响时长降 ≥30%（对比试跑前 2 周基线）。
• Architecture：五组件（API 服务 / 分类器 / RAG / SQLite 对齐日志 / 建议卡片 UI），复用第 2/6/7/8 课资产。
• Timeline：2 周，容量表 5 工程人天 + 数据准备 2 人天 + 评测集标注 2 人天（客户侧配合，IT 部出工单样本、客服主管出标注）。

V2 清单（每项带升级条件）：① Agent 自动建工单/回写——条件：试跑期分类准确率 ≥90% 且采用率 ≥50%；② SAP 订单/库存查询——条件：30% 自动处理率稳态运行 4 周；③ Multi-Agent 架构——条件：单 Agent 工具调用失败率 <5%；④ 多租户与生产网关——条件：接入第二部门。

这份文档的写法有个讲究：Problem 到 Data 六环全部来自 16 课访谈记录，FDE 没有添加任何"客户没说的需求"；AI Capability 到 Timeline 四环是 FDE 的工程决策，每一环客户都要签字。签字线画在中间，责任就分清了。

常见错误

错误 1：MVP 做成"缩水版全系统"
→ 后果：分类、RAG、Agent 建单、多租户全塞进来，每项都砍一半。两周后 Demo 每个环节都能跑一步、每个环节都会在真实数据上翻车，验收变成"我们还需要更多时间"的拉锯。
→ 正确做法：MVP 围绕一个业务假设设计（“30% 自动处理率下准确率能否稳住 85%”），写操作和复杂集成全部进 V2 清单并附升级条件。新能力在 MVP 里不超过一个。

错误 2：Scope 文档只有 AI Capability，没有 Workflow 和 Data
→ 后果：跳过"现在的流程是什么、数据在哪、谁拥有"，直接画架构。分类器的意图体系拍脑袋定的，和客户真实工单分布对不上；RAG 建库发现目标文档分散在三个空间且无权限。返工两周，MVP 变四周。
→ 正确做法：10 环前六环必须由 Discovery 访谈数据填实（16 课），FDE 只负责后四环。文档里每个数据源写清"系统 + 归口部门 + 访问方式"。

错误 3：KPI 写成形容词，没有分母分子和来源
→ 后果：写"自动处理率提升 30%“，上线第一周双方对"哪些单算自动处理"理解不一致——客服认为"看了建议再改的"也算采用，系统口径是"点采用且 24 小时未重开”。数据打架，验收悬置。
→ 正确做法：每个 KPI 锁死四要素（分母、分子、测量方式、数据来源），口径在 MVP 启动前写进文档并让业务方签字。试跑期口径和生产期口径分开写（MVP 期只承诺基线，不承诺稳态值）。

错误 4：V2 清单是空的，或者没有升级条件
→ 后果：两周后客户问"能不能加个自动建单"，你没有预先写好的答案，当场拍胸脯说"加吧"，MVP 范围蔓延；或者硬顶回去，客户觉得你不配合。无论哪种，scope 边界从此靠吵架维持。
→ 正确做法：V2 清单在 scope 签字时一并签，每项带升级条件（数据触发，不是时间触发）。新需求一律"替换规则"：要加可以，等量换掉 MVP 里一项，客户自己选。

错误 5：架构先行——先画全量生产架构，再往里塞 MVP
→ 后果：14 课的完整生产架构（API Gateway、Queue、多租户隔离、Model Gateway 全套）全进 MVP，两周容量里一半花在客户根本不需要的组件上，核心能力（分类准确率）反而没调够。
→ 正确做法：架构从 scope 反推，每个组件回答"服务哪条 MVP 能力"；生产架构作为 Phase 2 的独立章节放进方案，和 MVP 章节分开、分开报价、分开排期。

Workshop

课堂 30 分钟：把"企业 AI 全自动员工"收敛成 2 周 MVP。

材料（每组一份）：

• 客户需求原话：“我们想要一个 AI 全自动员工，客服那边分类、答疑、建工单、催办全都要，最好下个月就能用。”
• 100 张抽样工单的处置记录（含处置类型、耗时、涉及系统）——已统计：60% 仅需"分类 + 知识库答案"两步；30% 需查订单/库存；10% 需建工单或走审批
• 16 课的客户数据卡：24 名坐席、日均 400 张、单均处理 25 分钟、客服综合时薪 45 元

要求：

产出物格式（每组一页 scope 卡）：

MVP 一句话：先自动处理 __% 的____和____
10 环检查表：（Problem → Timeline，每环一行）
砍掉的项及升级条件：①____ ②____ ③____
容量表：交付物 / 复用资产 / 人天（总计 ≤5 人天）
ROI 速算结论：回本周期 __ 月，__（值得 / 不值得，理由一句话）

Lab 实战

90 分钟：为北岸 MVP 写出可签字的 scope 文档

目标：产出一份完整的 scope 文档（10 环 + V2 清单 + 容量表 + KPI 口径表），达到"拿去给客服总监签字"的完整度。

步骤：

• 用代码示例①的 SCOPE_CHAIN 结构起步，把 10 环按企业案例的素材填完（素材已给，但 KPI 的分子判定规则要自己写死）
• 给 3 个 KPI 各补一张口径表：指标 / 分母 / 分子 / 测量方式 / 数据来源 / 责任人（责任人写角色不写人名）
• 写 V2 清单：至少 4 项，每项"升级条件"必须是可测量的数据触发（禁止写"视情况"“后续考虑”）
• 画容量表：5 工程人天 + 客户侧配合项（数据准备、标注），每项标"复用资产来源（课号）"
• 跑 check_scope()，把报错全部修掉；再跑 mvp_roi_quick()，确认回本周期 <6 个月，否则回去调 scope
• 预演签字：自己当客服总监，提三个刁钻问题（“30% 怎么算的？”“为什么不能顺便加自动建单？”“准确率 85% 怎么验证？”），把答案写进文档的 FAQ 节
• 互审：和邻组交换文档，按"KPI 能否从 ServiceNow 里直接查出来"“升级条件是否可测量”"容量表每行是否有复用来源"三条标准挑刺

验收标准：

• 10 环无空缺，check_scope() 零报错
• 3 个 KPI 的口径表完整，且至少 1 个是业务指标（首响时长）
• V2 清单 ≥4 项且全部有可测量的升级条件
• 容量表总计 ≤5 工程人天，每行有复用来源
• FAQ 三个刁钻问题有书面答案

实操

问题思考

Q1：客户要求"两周上线一个 AI 全自动员工"，你怎么回答？
答题要点：不直接拒绝，也不直接答应。先要数据：抽样工单/请求的处置分布，找出"占比最高、所需步骤最少"的部分，把它翻译成"先自动处理 X% 的哪些环节"（北岸案例：30% 的客服分类和知识检索）。剩下的进 V2 清单，每项带可测量的升级条件。关键是把"做不做"变成"数据上先做哪块、什么条件做下一块"——客户拒绝的是工期，通常不会拒绝数据。

Q2：MVP 的 KPI 应该怎么设计才算"可验收"？
答题要点：每个 KPI 四要素——分母、分子、测量方式、数据来源，外加判定规则提前锁死并让业务方签字（比如"自动处理 = 点采用且 24 小时未重开"）。至少一个 KPI 是业务指标而非技术指标（处理时长、响应时长）。MVP 期和稳态期的目标分开：试跑期只承诺基线和抽检准确率，不承诺稳态比例。答不出"分子判定规则"是面试里的红灯。

Q3：客户在 MVP 进行到第 10 天说"加个自动建工单"，你怎么办？
答题要点：不临场拍板。走 V2 清单机制：这项本来就在 V2 清单里，升级条件（如分类准确率 ≥90% 且采用率 ≥50%）还没触发；如果客户坚持，走"替换规则"——从 MVP 里等量换掉一项（换掉什么客户自己选），工期相应顺延，白纸黑字。同时检查技术依赖：写 ServiceNow 需要 OAuth、幂等、重试（第 13 课资产），两周内塞进来会让核心能力的验证期只剩 2 天，这个风险要讲给客户听。答出"替换规则 + 升级条件"两个机制的是加分项。

本课小结

• Scope 是十环推导链：前六环来自 Discovery 数据，后四环是工程决策，签字线画在中间
• 80/20 收敛靠数据不靠感觉：北岸的 MVP 是"先自动处理 30% 的客服分类和知识检索"
• 架构由 scope 反推，每个组件必须能指回一条 MVP 能力，生产架构留给 Phase 2
• 2 周 MVP = 5 工程人天容量核算，复用率低于一半就别承诺两周
• V2 清单带升级条件是范围蔓延的防火墙，新需求走"替换规则"

下一课衔接

Scope 签了字，两周 MVP 也交付了，王琳说"可以，试点一个季度"。然后问题来了：试点要接真实流量，客户 IT 部门问的第一句话是"上线之后谁负责？出了事找谁？“从 Demo 到 Production 中间隔着 Pilot、SLA、Handover、Change Management 这一整条链路。下一课（18-poc-to-production-POC到生产交付.md）把自家 Agent 从"Demo"升级为"Customer Production Proposal”：架构、排期、成本、风险、KPI、Rollout 六件套，外加上线后怎么让用户真的用起来。