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AI 产品设计·理解·10 分钟
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从 Demo 可用到产品可上线

用代表性能力、风险否决项和运营准备共同判断上线就绪度。

L219
为什么现在学

先用本课建立“产品上线”的基本直觉，后面的判断和练习才不会只靠记结论。

本课会用什么
  • 无需安装新工具
  • 直接阅读并完成本页理解检查

Demo 证明理想样本能走通；上线评审要证明代表性任务可用、关键风险受控，而且团队有能力持续运营。

这一课的结果

能识别演示成功与上线就绪之间的证据差距，并建立三类上线门槛。

核心概念

先把关键判断说清楚

01

代表性能力证据

评测集要覆盖真实分布、边界输入和关键用户群，不能只选最清晰的成功样本。

02

风险否决项

数据泄露、越权动作、不可申诉的高影响错误等，即使平均指标良好也可以阻止上线。

03

运营准备

监控、告警、支持、回滚、责任人和变更记录必须在首个真实用户进入前可用。

04

范围化发布

上线结论要绑定功能、用户、数据和地区；未验证范围默认不开放。

案例拆解

十份清晰 PDF 的完美演示

合同抽取 Demo 在十份电子 PDF 上全对，团队准备全量上线，但真实文档还包含扫描件、手写批注和复杂表格。

  1. 01

    按线上文档类型重新分层抽样

  2. 02

    加入扫描质量、跨页表格和权限边界用例

  3. 03

    补齐失败监控、人工接管和一键停用路径

案例结果

评审发现扫描件关键金额漏读，决定只对电子 PDF 受控试点，其余范围继续验证。

提交前练习

现在轮到你

为一个准备上线的 AI 产品写出三类发布门槛。

选做练习：本节练习可用于加速你巩固，但不影响继续学习。

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参考答案

电子 PDF 关键字段准确率和可追溯率达到预设阈值；任何跨租户数据暴露为否决项；上线前完成告警演练、值班表、用户支持文案和一键停用验证。

评分标准

  • 能力样本代表真实输入
  • 至少一个风险否决项
  • 运营门槛可以通过读回或演练验证

本课收口 · 理解检查

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用 30 秒理解检查确认你抓住了重点；阅读标记、练习和总结都不设硬门槛。

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