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人是会"骗人"的。
客户会骗你，同事会骗你，甚至老板也会骗你。
啥意思呢？
客户说的可能是真话，但他的信息就不完整，理解有偏差，或者干脆他自己就被忽悠了。你拿着这些"半真半假"的信息去做产品，不踩坑才怪。
信息获取要像拼图一样: 从A那里拿一块，从B那里拿一块，从C那里再拿一块...拼起来才接近真相。
找到关键人: 预算是否充足，执行人员说的不一定准，要找相关负责人甚至老板这样的信息源头和决策者。
建立自己的验证闭环，多源交叉验证。倾听但不盲从，善用他人信息但不被带偏。
客户会骗你，同事会骗你，甚至老板也会骗你。
啥意思呢？
客户说的可能是真话，但他的信息就不完整，理解有偏差，或者干脆他自己就被忽悠了。你拿着这些"半真半假"的信息去做产品，不踩坑才怪。
信息获取要像拼图一样: 从A那里拿一块，从B那里拿一块，从C那里再拿一块...拼起来才接近真相。
找到关键人: 预算是否充足，执行人员说的不一定准，要找相关负责人甚至老板这样的信息源头和决策者。
建立自己的验证闭环，多源交叉验证。倾听但不盲从，善用他人信息但不被带偏。
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小团队资源紧张，面对不确定的新方向，又觉得不能闲着，最忌讳的就是把仅有的资源砸进去。
在看不清的时候，还是以“防守”为主。可以做些轻量级的业务了解和方向调研，但千万别抽调太多资源。
一旦投得太深，就容易开弓没有回头箭。不仅影响现有业务，等真正的好机会出现时，你反而没选项了。
在看不清的时候，还是以“防守”为主。可以做些轻量级的业务了解和方向调研，但千万别抽调太多资源。
一旦投得太深，就容易开弓没有回头箭。不仅影响现有业务，等真正的好机会出现时，你反而没选项了。
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搭建智能体，有几个关键点需要想清楚：
1️⃣工作流梳理
不管你想让AI做什么，都得把自己的业务流、工作流想得清清楚楚、明明白白。只有你先把每一步怎么走、每个环节怎么处理都想明白了，智能体才有机会学会并替代你去完成。
比如你想搭建知识库，就得想清楚：AI答不上来时是兜底回复还是转人工？问题要不要记录？谁来维护？多久更新一次？人工审核还是自动入库？这些流程不固定，智能体就没法学。
最核心的是你的工作流本身必须是SOP，能复用且质量可控。如果你的流程经常变，或者对"好"的标准都没个准，那智能体学出来也是乱七八糟。
2️⃣别指望AI一次性完美搞定
现在很多智能体都是多步骤的，中间需要人来交互、补充信息、调整输出。
比如你让AI生成一个报告，内容挺满意，但想补充个可视化图表。这时候你不需要重新搭建提示词或重构智能体，只需要补个数据输入，调整输出要求，让AI在报告里直接加上图表就行。ai输出的内容是需要小修小补的
3️⃣维护更新很关键
智能体不是一劳永逸的，需要根据不同输出节点调整输入输出格式，不断反馈告诉AI哪些要规范，哪些技能要补充。
还是以AI生成分析报告为例，发现每次都要生成可视化图表时，你就得增加一个技能：当用户补充数据或PDF时，AI需要识别出要补充图表，然后按照你定义的图表格式和展示方式来输出。你可以把这个图表生成的流程封装成一个独立技能，定期维护更新。这样下次遇到类似需求，智能体就能自动调用这个技能，而不需要你每次都手动调整。
4️⃣要认清AI的能力边界
有些模型不支持音视频，那就得用转文本工具；文件上传有大小限制；图片识别能力各不相同。该用MCP工具就用MCP工具，该人工就人工，别强求。
1️⃣工作流梳理
不管你想让AI做什么，都得把自己的业务流、工作流想得清清楚楚、明明白白。只有你先把每一步怎么走、每个环节怎么处理都想明白了，智能体才有机会学会并替代你去完成。
比如你想搭建知识库，就得想清楚：AI答不上来时是兜底回复还是转人工？问题要不要记录？谁来维护？多久更新一次？人工审核还是自动入库？这些流程不固定，智能体就没法学。
最核心的是你的工作流本身必须是SOP，能复用且质量可控。如果你的流程经常变，或者对"好"的标准都没个准，那智能体学出来也是乱七八糟。
2️⃣别指望AI一次性完美搞定
现在很多智能体都是多步骤的，中间需要人来交互、补充信息、调整输出。
比如你让AI生成一个报告，内容挺满意，但想补充个可视化图表。这时候你不需要重新搭建提示词或重构智能体，只需要补个数据输入，调整输出要求，让AI在报告里直接加上图表就行。ai输出的内容是需要小修小补的
3️⃣维护更新很关键
智能体不是一劳永逸的，需要根据不同输出节点调整输入输出格式，不断反馈告诉AI哪些要规范，哪些技能要补充。
还是以AI生成分析报告为例，发现每次都要生成可视化图表时，你就得增加一个技能：当用户补充数据或PDF时，AI需要识别出要补充图表，然后按照你定义的图表格式和展示方式来输出。你可以把这个图表生成的流程封装成一个独立技能，定期维护更新。这样下次遇到类似需求，智能体就能自动调用这个技能，而不需要你每次都手动调整。
4️⃣要认清AI的能力边界
有些模型不支持音视频，那就得用转文本工具；文件上传有大小限制；图片识别能力各不相同。该用MCP工具就用MCP工具，该人工就人工，别强求。
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方向看得准，执行也跟得上，但结果不好时，团队最容易犯的错误就是——急于换方向。🤔
很多团队都有这种困境：战略没错，执行也还 ok，但遇到困难就慌了，开始怀疑方向。其实很多时候是方法需要调整，而不是方向需要改变。
结果就是：频繁换方向，每个方向都没做深，最后执行结果都没拿好，看起来像是执行力不足或者方向选错了。
核心问题其实是两点：缺乏对执行结果的判断，以及基于结果的调整能力。
没有这两样能力，再好的战略也会死在执行的中途。
很多团队都有这种困境：战略没错，执行也还 ok，但遇到困难就慌了，开始怀疑方向。其实很多时候是方法需要调整，而不是方向需要改变。
结果就是：频繁换方向，每个方向都没做深，最后执行结果都没拿好，看起来像是执行力不足或者方向选错了。
核心问题其实是两点：缺乏对执行结果的判断，以及基于结果的调整能力。
没有这两样能力，再好的战略也会死在执行的中途。
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