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用 AI 设计验收标准：把“好用、稳定、快速”变成可观察证据

AI 可以发现模糊需求，却不能替团队定义完成。本文讲清如何用场景、正反例、边界、权限和非功能指标建立可验证验收标准。

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用 AI 做故障复盘：别急着找责任人，要重建时间线和系统条件

AI 能快速整理日志，也可能编出顺滑因果链。本文讲清如何重建事件、分析影响与失效防线，并把结论变成可验证的系统改进。

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用 AI 规划数据迁移：别只搬表，要保住口径、关联和可恢复性

数据迁移不是复制表格。本文讲清如何用 AI 辅助源盘点、字段映射、质量修复、增量同步、分层对账、切换和回滚。

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用 AI 维护团队知识库：别只上传文档，要治理来源、版本和过期内容

AI 能让资料更容易检索，也可能混用冲突或过期内容。本文讲清知识来源、版本、权限、引用、测试、复审和退役机制。

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用 AI 复盘销售通话：别只评话术，要找客户信号和下一步承诺

AI 能快速总结销售录音，也容易把礼貌回应误判成购买意愿。本文讲清如何提取客户证据、决策链、异议与双向下一步。

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用 AI 做项目排期估算：别让它直接报日期，先拆依赖、风险和不确定性

AI 可以辅助拆任务和找依赖，却不能凭空给出可靠日期。本文讲清工作量、关键路径、估算区间、容量、缓冲和滚动重估。

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用 AI 设计客服回复：别只追求礼貌，要让问题真正被解决

AI 能把客服回复写得礼貌，却可能没有事实和下一步。本文讲清如何识别诉求、控制承诺、保护敏感信息并建立解决闭环。

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用 AI 准备产品上线：别只列发布时间，还要把监控、回滚和沟通走一遍

产品上线不是把清单打勾。本文讲清如何用 AI 梳理变更影响、发布门禁、灰度指标、回滚方案、值守责任和异常沟通。

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用 AI 设计测试用例：从正常流程走到边界、异常和回归风险

AI 可以快速扩展测试场景，但不能替团队定义正确性。本文讲清如何从规则、边界、状态、权限和副作用构建可追溯的高质量测试用例。

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用 AI 分析用户访谈：别只总结观点，要从证据中找到需求模式

AI 能快速整理访谈逐字稿，也可能把含糊观点包装成结论。本文讲清如何保留原始证据、抽取行为、识别跨样本模式并转化为可验证假设。

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用 AI 准备项目启动会：别急着排任务，先对齐目标、边界和决策权

项目启动会不是开场仪式。本文讲清如何用 AI 准备项目章程、成功标准、范围、假设、依赖、决策权和可验收里程碑。

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用 AI 排查数据异常：先确认口径、时间和采集链路，再解释波动

AI 能快速提出数据波动的解释，也可能对错误数据讲出漂亮故事。本文讲清如何核对口径与链路、切片定位、验证假设并建立防复发监控。