用途：当AI-SaaS计划由资助资金支持或共同资助、面向非洲等地区的AI向善资助、需要为训练数据获取或本地语言覆盖申请Lacuna Fund/Mozilla/IDRC类资金、需要为AI伦理治理与公平性建设争取资助、或公共部门AI实施需要捐助方共同出资时，使用本技能撰写或评审商业计划中的AI向善资助提案。纯商业AI融资应改用saas-ai-funding-stage-playbook；若计划没有AI向善论点，不应反向编造。
主要能力：构建AI干预的变革理论（问题→干预→产出→成果→影响），说明为何必须用AI；陈述训练数据来源（同意、补偿、策展、偏见缓解）；说明社区受益、受益衡量、社区咨询与治理、数据主权；给出伦理与可解释性承诺（偏见审计、公平指标、透明度、救济机制、数据表/模型卡）；规划本地能力建设（本地AI工程师、大学合作、开源贡献、本地语言覆盖、知识转移）；建立影响力KPI，区分触达、成果、影响与公平（性别、地域、收入、残障、语言）四类；按资助方格式编制预算与M&E计划（基线、中期、终期、数据来源、验证、报告节奏）；撰写伦理治理声明与可持续性声明，并说明资助与商业计划如何共存，避免资助依赖叙事。
使用方式：先定义具体决策、读者、司法辖区、业务阶段与权限边界；收集资助方征集文件、资格规则、问题证据、变革理论、工作计划、预算、保障措施与申请人资质，并将每个重要结论映射到来源；应用本技能所含专业方法与引用；比较可信替代方案并测试反例；产出提案及证据、例外与交接记录；运行质量检查与专业审查。
适用场景：非洲语境AI计划申请AI向善资金；训练数据获取或本地语言覆盖；AI伦理、治理与公平性建设；公共部门AI实施的捐助方共同出资。
限制：本技能可分析征集并起草申请材料，但不得提交、签署声明、编造受益人或共同出资、联系资助方或未经明确授权承诺合作方；正常模式为只读分析与起草。若缺少官方征集、资格规则、受益人基线、合作方承诺或预算依据，应在该要求处标记为受阻并返回具体证据请求，不得将缺失检查记为通过。资料未提供具体价格、收费或效果数据。