用途：为AI赋能的工作流提供跨领域决策主线，判断其应被采纳、扩展、限制、重设计还是退出。核心问题不是“模型是否让人更快”，而是“工作流发生了什么变化、对谁、完整成本多少、有何结果与反指标证据、组织下一步应授予什么权限”。
主要能力：定义干预与决策、写出可证伪的价值假设、构建结果与反指标地图、建立完整经济边界（边际与全负载成本）、设计证据比较、先分群再聚合、对每条主张标注证据等级（观察、因果估计、推断、厂商报告、断言、规范性），并输出有界决策（扩展、限制、重设计、暂停、退出、例外）。
使用方式：按需加载参考文件与模板，如 references/evidence-method.md、references/source-index.md、templates/ai-initiative-evidence-record.md、templates/ai-economics-review.md。按入口选择步骤：新想法走步骤1–2；已有试点数据走步骤3–7；申请扩大人群或副作用权限走步骤7–8；高管或生命周期评审走步骤8–9。
适用场景：构建AI用例的商业论证、决定试点去留、复核宣称的生产力或节省、设计价值实现与上线后复盘、连接模型与工具支出同工作流结果、在测量不确定下比较AI选项、准备高管或产品组合决策。
限制：不替代财务建模、产品测量、统计推断、智能体评估、运行时运维或AI治理；这些任务应路由到相邻专业能力。缺失证据应作为决策输入记录，不得转为有利假设；不得制造精度或对不可比研究排序。资料未提供具体收费、价格与平台信息。