CASE & SOLUTION LIBRARY

按业务问题找方向，
按证据看成熟度。

这里同时包含客户授权案例、内部验证能力和可执行标准方案。每一项都会明确交付形态、验证程度与人工责任，不把方案包装成客户成绩。

从 Agent 版本发布到可量化效果评测

Agent 更新频繁，但效果判断依赖零散体验，版本间缺少统一数据集、指标、Bad Case 和回归证据。

访谈记录、客服反馈和业务诉求堆在不同位置，需求文档容易只留下结论，看不到哪些用户证据支撑范围和优先级。

设计稿看起来完整，但响应式、加载失败、空状态、文案和组件规则没有写清，研发只能边做边猜。

线上故障发生时，告警、排查动作、客户影响和沟通分散在多个工具里，状态更新滞后，事后时间线又依赖回忆。

客服机器人可以回答问题，但工单、客户版本、SLA、技术排查、升级沟通和知识更新彼此断开，复杂问题最终仍依靠人工在多个系统中搬运信息。

行业只是背景。我们从一条具体流程判断数据条件、责任边界和最小验证方式。