问题地图 / 六类关键决策

先辨认症状,再找到真正要做的决定。

别从工具名或流行概念开始。先定位任务卡在哪一层,再带走一个可以直接使用的判断工具。

AI VISTA / ROUTING SHEET01—03
看到的症状定位层带走的产物
  1. 01任务是否适合 AI?任务定义适用性矩阵
  2. 02回答为什么不稳定?上下文 / 评测失败诊断树
  3. 03自动化能走到哪一步?Agent 安全权限阶梯
?从问题进入
INPUTDECISIONARTIFACT不做名词百科

学习路线 / 第 02 站 · 问题地图

这一站把模糊症状,变成一个可以学习和验证的问题。

你不需要先知道模型名、技术名或课程名。只要描述工作在哪一步卡住,问题地图就会把你带到最相关的决策主题。

带什么来
一项工作里最明显的症状
在这里做
定位最先需要解决的决策层
带什么走
一个主题入口和建议课程
完成这一站后 进入学习课程 选一门与问题最接近的连续课程。

你现在遇到什么

先选择最接近的症状。

同一项工作可能跨越多个主题。先解决最早出现、最能改变后续结果的那个问题。

一项任务怎样穿过问题地图

同一条客服分流流程,会连续遇到四个不同判断。

问题地图的作用不是给任务贴一个永久标签,而是找到当前最早、最值得先解决的决策。前一步没有说清,后面的评测和自动化都会建立在错误假设上。

AI VISTA / WORKED ROUTE示例:把客服来信分到正确队列
  1. 01
    任务定义

    先决定任务边界

    只分类客服来信,不自动回复;低置信度必须交给值班人员。

  2. 02
    上下文与 Prompt

    再列出模型必须看到的内容

    输入只包含来信正文、允许使用的队列定义和紧急程度规则,不带无关客户资料。

  3. 03
    评测与诊断

    用案例验证是否真的可用

    准备普通、模糊、跨队列和高风险来信,记录分类、理由、置信度与人工改判。

  4. 04
    Agent 安全

    最后决定可以自动执行到哪里

    试验阶段只生成建议;只有连续通过验收后,才考虑自动写入队列,并保留撤回与接管。

使用规则

先停在最早仍不清楚的一步;完成该主题的实践产物后,再决定是否进入下一层。

六类问题 / 完整参考

从一个信号出发,准备够用的证据,再进入对应课程。

这张表不是成熟度评分。它只帮助你找到最早仍不清楚的判断,并说明进入主题前要带什么、完成后要留下什么。

看到的信号准备的证据带走的产物继续学习
  1. 01

    当前人工步骤、真实输入、错误后果

    适用性矩阵与一页任务简报进入课程 →
  2. 02

    完整输入、来源优先级、期望输出字段

    上下文流向图与验收契约进入课程 →
  3. 03

    真实任务切片、失败标签、严重程度

    评测集蓝图与失败诊断树进入课程 →
  4. 04

    权威来源、版本、生效日期与访问范围

    RAG 判断表与引用时效审计进入课程 →
  5. 05

    逐项动作、可撤销性、负责人和失败状态

    权限阶梯、人工关卡与恢复手册进入课程 →
  6. 06

    任务样例、质量门槛、延迟、重试与人工成本

    模型评分表、成本图与漂移观察板进入课程 →

使用边界

先确认问题是不是需要一个系统。

如果只是缺少一个确定事实,先查资料;只有当任务需要判断、上下文或连续动作时,才进入更复杂的路径。

三步排除01—03
  1. 01
    先查资料答案是否已经存在于可靠来源?
  2. 02
    再看变化输入变化是否需要持续判断?
  3. 03
    最后定边界出错时能否停下并交给人?
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