AI 构建现实检查

用 AI 构建东西，很容易让你觉得自己比实际进展更快。

我喜欢这种速度，所以才这么说。我也亲眼见过，一个很小的模型选择或配置选择，悄悄造成真实成本、断掉的流程，以及大量清理工作。

Prova 里的第一个构建训练单元不是为了压低野心。它是为了让野心变得诚实。

五个检查点

构建之前，先用这几个角度看一遍。

1. 成本意识

如果这个工作流的运行次数比你预期多十倍，会发生什么？

原型看起来可能很便宜，因为你只测试了一次。真实产品会有重试、后台任务、用户误操作和边缘情况。成本不只是模型调用。还有存储、日志、邮件、支持，以及你的时间。

2. 第三方合规

哪些服务商规则会影响你？

如果你处理的是客户数据、营销活动数据、健康数据、财务数据，或机密客户上下文，就必须知道你把什么发送到了哪里。“模型说没问题”不是一条政策。

3. 破坏性操作的恢复机制

用户能撤销错误吗？

只读工具比较宽容。写入操作不是。如果你的 AI 工作流可以覆盖、发送、批准、删除、发布或收费，恢复机制就是产品的一部分。

4. 长时间连接的管理

如果会话一直挂在那里，会发生什么？

这听起来很技术，但产品问题很简单：这个东西能不能开一整天，而不在后台悄悄坏掉？我是在实时界面上吃过亏才记住这件事的。

5. QA 和人工评审

谁来抓住错误答案？

人的评审环节不是装饰。它就是产品。如果用户看不到改了什么、为什么改、以及如何拒绝这个改动，这个工作流就还没准备好。

弱版本

我想为客户报告构建一个 AI 助手。

更强的版本

我想构建一个只读 AI 助手，把一份营销活动发布简报转成 QA 清单。它永远不会发布、批准或发送任何内容。策略负责人会批准每一个被标记的缺口。我们会跟踪清单制作时间、漏掉的问题，以及建议在评审后是否发生变化。

第二个版本仍然很小。这正是重点。

为什么 Prova 要评审这个

ChatGPT、Claude 和 Gemini 可以帮你头脑风暴一个构建想法。它们也可能让一个有风险的想法听起来意外地合理。

Prova 的构建者路径会强制计划经过一个序列：现实检查、项目简报、构建计划、执行路线、发布准备关卡。每一步都在问：这件事是否具体到足以经受成本、用户和 QA 的检验？

我自己也还在学习这件事。复杂性不是你的朋友。越早承认这一点，你的第一个有用切片就越好。

这五个检查点里，哪一个最能让你现在的构建想法变得更诚实？

Chandler