AI PRODUCT RULES / 2026

把踩过的坑，
写成系统的边界。

我不把“会用模型”当作AI产品能力。真正重要的是：当结果不完整、状态不一致、指标没有样本时，系统能否诚实地停下来，并把问题推向下一步。

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WHERE THE RULES COME FROM

具体Bug会过时，
判断机制不会。

这些规则来自一套真实AI业务系统的研发档案：286个历史任务、187条纠偏记录、179条可复用方法和106个架构主题。

它们不是“最佳实践摘抄”，也不是187个用户事故。我只展示脱敏后的判断、证据结构和可迁移机制。

01 / RULE ARCHIVE

选择一个规则，
看它如何改变产品决定。

每条规则都包含一个反直觉的判断、具体机制和来源编号。

01 / SUCCESS CONTRACTDECISION LOG
RULE IN ONE LINE

结果可用，才叫完成

接口绿灯不是产品成功。

WHAT I CHANGED

一次AI任务必须同时满足：协议成功、正文可用、流程进入正确终态、应调用的方法真实执行、成果可以保存与回读。缺一项，都只能叫局部通过。

TRACEABLE EVIDENCE

CASE-121 / 联合成功合同

RULE 01 / 7

02 / MATURITY GATES

AI产品的成熟度，
不等于回答更像人。

每一层都对应一个更严格的验收门槛。页面能动，只是起点。

LEVEL看起来像什么我真正会验收什么
01会生成

回答看起来完整

内容不虚构，能回应当前问题

02会推进

页面可以进入下一步

步骤、事实和中断恢复由状态约束

03会沉淀

点击保存返回成功

成果有来源、有终态、能回读并进入下游

04会运行

服务健康、接口200

身份、权限、成本、任务和失败恢复形成闭环

05会治理

测试很多、报表全绿

版本、证据、指标、回退和未验证边界可追溯

03 / BEFORE I CALL IT DONE

在宣布完成之前，
我会再问五个问题。

  1. 01用户拿到的是可用结果吗？不是HTTP 200，也不是模型返回了文字。
  2. 02上下文和事实被保留了吗？下一步是否知道上一轮发生了什么。
  3. 03方法真的执行了吗？不是Skill存在，而是关键步骤产生了交付。
  4. 04指标有真实分母吗？0失败不等于有样本，测试数据也不等于用户结果。
  5. 05这张绿灯能回到哪份证据？代码、环境、构建和原始回执是否拥有同一个身份。