用途
本技能用于为公司或产品组织设计 AI 运营模型，解决跨越多个团队、数据平面和治理层面的系统性规划问题。典型需求包括：制定 AI 在产品中的运营模型、公司 AI 平台战略、LLM 或智能体治理模型、产品团队与中央 AI/数据/平台团队的协作方式、使用公有云模型提供商处理个人或敏感数据的方法、拆分分析/运行时上下文/运营事实的方式，以及 AI 平台基础工作流的排序。
主要能力
- 组织模型选择：先集中平台所有权，或混合、联邦模式。
- 数据平面分离：运营产品事实、AI 上下文层、分析与语义指标层。
- 模型姿态：外部 API 优先、托管私有端点、按风险分级混合。
- 共享平台契约定义：ModelRequest、ModelResponse、ContextBundle、SafetyDecision、ToolInvocation、EvalRun、AuditEvent。
- 风险分级与最低控制定义。
- 推广门槛：能力评估与回归评估的角色分工。
- 模型生命周期治理：弃用运行手册、评估对齐门槛、切换通信、回滚计划。
- 多模型运营：路由策略、回退链、跨提供商评估对齐、按提供商与模型归因成本。
- EU AI Act 合规检查点：Art 5 禁止实践、Art 50 透明度义务、高风险类别、GPAI 义务、市场投放日期。
- 采用信号与采用表演的区分：命名下游指标与 AI 前基线。
- 测量陷阱：幸存者偏差、自动化偏差、Goodhart 风险、短窗口偏差等。
使用方式
默认工作流：分类公司范围（仅产品 AI、仅内部 copilot、混合平台）；分类当前姿态（全新、改造、碎片化系统）；选择组织模型；分离数据平面；选择模型姿态；定义共享平台契约；定义风险分级与最低控制；定义推广门槛；定义模型生命周期治理；评估 EU AI Act 适用性；为每个“AI 采用”倡议命名下游指标与 AI 前基线；排序工作流：基础 → 数据/上下文 → 产品 AI 功能 → 治理与可靠性。
快速参考指引：公司需要“AI 在产品中”方向时，从中央平台所有权加外部 API 开始；团队混合产品 AI、内部 copilot 和智能体时，按工作流形态和风险等级拆分表面；数据同时用于分析和运行时 AI 时，分离运营事实、AI 上下文和分析平面；个人或敏感数据须经过公有云时，应用最小化、脱敏、租户隔离、审计和提供商允许列表；团队想在处处使用智能体时，默认采用非智能体产品流程，直到智能体价值明确；平台需要推广控制时，标准化评估、遥测、金丝雀和回滚；提供商宣布模型弃用时，按计划产品事件处理；在生产中运行多个前沿提供商时，在平台层面定义路由策略、回退链、评估对齐和按提供商成本归因；EU AI Act 适用性检查时，筛查 Art 5 禁止实践和 Art 50 透明度义务，按高风险类别分类，指定合规负责人并查找分阶段适用日期；领导层想报告“AI 采用”时，将使用/激活指标与下游周期时间、成本或质量结果区分开，并建立 AI 前基线；使用或批准率指标看起来很好但价值不明时，在信任数字前检查幸存者偏差、自动化偏差和 Goodhart 风险。
适用场景
适用于需要公司级对齐 AI 产品运营模型的场景，包括产品 AI 功能设计、智能体工作流姿态、数据边界、提供商与部署策略、敏感数据处理、评估与治理、模型生命周期管理、多模型生产运营、EU AI Act 合规规划，以及 AI 采用的测量与报告。对于架构与提供商选择、评估设计、模型适配、智能体架构、产品集成、上下文层、分析语义、产品埋点与遥测、生产控制/隐私/事件/审计、应用安全、平台基础设施、智能体评估夹具等更深层主题，应使用其他技能。
限制
本技能聚焦运营模型与治理设计，不提供架构与提供商选择的深度指导、评估设计细节、模型适配方法、智能体架构细节、产品集成实现、上下文层实现、分析语义实现、生产控制实现、应用安全实现、平台基础设施实现或智能体评估夹具实现。EU AI Act 的具体日期存放在外部规范来源中，本技能仅保留检查点规则。组织设计证据等级为对冲表述：使能团队/平台团队模式被广泛引用，但在 AI 平台语境下优越结果的证据有限且有争议，不应引用正式证据等级，应视为有用的默认启发式而非既定最佳实践。当前模型 ID 具有波动性，设置平台配置前须在提供商模型页面验证活跃 ID 和弃用通知。脚本 risk_tier_classifier.py 是分诊辅助工具：将识别的用例术语映射到 Tier 2，阻止可能适用的 Art 5 实践（退出码 3），标记稍后适用的修正案供生效日期前审查（退出码 2），并单独列出 Art 50 信号；未识别输入以退出码 2 和 needs_review 退出，绝不静默归为 Tier 0。最终确定路线图前，须对照规范来源验证确切日期和提供商/部署者角色分类。