01 / PROBLEM ARCHETYPE
典型问题结构
- 多来源指标口径不一，未经健康检查的结论不可靠。
- 相关变化不能自动证明某个动作产生了增量结果。
- 高影响决策必须保留清晰的人工责任与审计记录。
BUSINESS OPERATIONSDATA PIPELINE
让每条运营建议都绑定证据、边界与人工决策
这是一套完全虚构的运营证据工作流。它演示 Agent 如何先检查匿名数据源，再区分相关变化与可验证差异，最后把建议交给人审阅，而不是自动执行高风险动作。
Read-only CaptureData HealthControl ComparisonEvidence-bound AdviceAudit TrailHuman Decision
VISION UI · CONCEPT BUILD
产品愿景界面 / Synthetic demo data
02 / BUSINESS FLOW
业务流程
- 01只读采集
- 02数据健康检查
- 03指标归一
- 04对照比较
- 05证据化建议
- 06人工决策
03 / REFERENCE BOUNDARY
参考模块、目标体验与验证门
参考模块
- Source A-D 匿名数据源与健康状态模型
- 归一指标、对照比较与证据摘要模块
- 不可推断边界、置信度与人工审批节点
- 全部界面使用 Demo Cycle 与合成演示数据
目标体验
- 来源、指标、对照证据与建议集中在同一界面
- 每条建议绑定数据来源、置信度和不可推断边界
- 分析结果进入待审队列，由责任人决定是否执行
验证门
- 在隔离环境中积累可比周期和检查点
- 通过受控对照验证建议的增量解释力
- 确认建议、审批和实际动作之间的责任边界
DISCLOSURE NOTE
这是通用能力原型，不对应任何客户、平台、账户或真实经营数据；界面只展示合成信号，且不自动执行任何外部动作。
CAPABILITY LOOP / REFERENCE DELIVERY METHOD
Diagnose
定义真正要解决的问题
Connect Data
连接授权数据与可信接口
Embed Workflow
嵌入可重复的业务流程
Human Review
保留专家判断与责任边界
Validate
用受控结果完成验证