一、19 条需求 ↔ 太一云实战映射
下表把你们提的 19 条需求，逐条对应到太一云已经上线运行的真东西。能公开的给了链接当场点；涉及内部数据的，课上用演示账号现场开；太一云自己也还没解决的（#13/#14/#15），照实说，给的是路径不是成品。
| 你们的需求 | 太一云的实战（解出来长什么样） | 怎么看 / 案例溯源 |
|---|---|---|
| #1 提示词流程与合规输出 | 把「怎么干对」写成 AI 反复看的项目规矩 + 20 道固定考题反复考它（写下来 ≠ 掌握） | 本页第二章 |
| #2 海外客户背调与评分 | 贸易情报飞轮：自动采集买家情报 → 入库匹配 → 每日出线索日报，人只拍板 | 药联全球 + 课上演示 |
| #3 询价到订单项目档案 | 外贸询价单 / 客户报价单 v3：产品、工厂、客户三向一搜，节点状态进系统不再散在个人 Excel | 课上现场演示 |
| #4 市场开发策略 | 供应商情报台：新闻、动向、价格定期自动采集，事实摆齐人来判断 | 课上现场演示 |
| #5 销售人员能力画像 | HR 模块：花名册、测评、计件台账（杨军月度计件 + 考勤一条命令入账） | hr.unibest.cc/piecework（演示账号） A · 计件台账 |
| #6 项目信息同步断层 | 60+ 个定时任务的自动化巡检体系 + 只进不出的台账留痕（谁、何时、干了什么，机器记，不靠群聊回忆） | 本页第二章 E · 境外机换架构 |
| #7 采购市场监测预警 | 化工网产品字段夜间采集 + 药渡药物库同步（1,699 条药物、CAS 号自动补全） | 课上现场演示 |
| #8 产品竞争力与成本分析 | 报价单 v3 双口径核算：资金成本、信保、零退税全进公式，工厂端与外贸端分开算 | 课上现场演示 |
| #9 多模型 + 私有知识库 | 知识库整站：把 194 篇学习笔记做成可问答的网站；公司资料库统一沉淀 | 智能笔记站 |
| #10 AI 问答复盘沉淀 | AI 工作记忆体系：每天的工作日志 + 长期经验台账，跨会话不遗忘、不重复提问 | 本页第二章 D · 验收翻案 |
| #11 资源库（供应商/机构/文献） | ERP 三池：产品池、客户池、供应商池共 53,062 个 SKU，用 CAS 号（化学品身份证号）做共享键互相关联 | 课上现场演示 |
| #12 AI 需求表达与可信度判断 | 就是今天第二课的四要素 + 本页第二章的信任方法论 | ② 需求表达 C · 19 条需求迭代 |
| #13 未知杂质结构推断 | ⛔ 太一云同样没解决——生成式 AI 直接推结构就是编。我们做到的是药物数据底座（CAS 同步、中文名回填），结构推断仍是 P3（先接 SciFinder/Reaxys 评估） | —（诚实标注） |
| #14 杂质风险分级 | ◐ 部分：法规与品种数据底座有，分级规则引擎待建（P2） | — |
| #15 分析方法开发辅助 | ⛔ 同 #13：性质预测不做，先做文献色谱条件检索整理（P3） | — |
| #16 HR 小助理 + 定时提醒 | 培训记录台账：签发、留痕、归档全在线；60+ 定时任务里 HR 提醒类已跑数月 | 培训记录台账（演示账号） |
| #17 PPT 自动套母版 | 品牌模板工程化：同一套品牌紫模板（Möbius 环标识）灌内容出稿——今天这 7 页资料就是这么产的 | 本页即是样品 B · 当天出原型 |
| #18 跨部门信息闭环 | 同 #6：自动化巡检 + 台账 + 异常才叫人（不刷屏、不漏事） | 本页第二章 D · 验收翻案 |
| #19 法规追踪与合规缺口 | LOE 日报管线：专利到期机会每日自动监测、生成日报推送——法规/专利追踪的同款管线 | 课上现场演示 |
图例：✅ 已上线有链接 · 课上演示 = 需登录但当天现场开给你们看 · ◐ 部分解决 · ⛔ 太一云也没解决（不吹牛，路径照给）。
二、AI 说的话怎么才能信（太一云的信任方法论）
这是本页最重要的一节，直接回应大家最纠结的问题（#1 的约束衰减、#12 的可信度边界）。方法来自业界顶尖实践（一位工程师让 AI 每月自动合入上千次代码改动的经验），在太一云落地后的浓缩版——信任不是胆子大，是「验证 + 知识 + 约束」三样东西持续产出可靠结果攒出来的：
验证：让 AI 自己验自己
AI 改完必须自己把网页跑起来、点一遍、留下证据（时间、结果、版本），而不是嘴上说「已完成」。太一云有 42 个真浏览器验收脚本，跑完强制留证据。对应你们的解法：AI 整理完，让它附来源清单，逐条抽查。
知识：把「怎么干对」写下来给 AI 反复看
AI 像「入职五秒钟的新同事」：不写清楚它就自己猜。太一云把全站 279 条功能做成给 AI 的功能地图（有哪些功能、怎么进、拿什么当做对了的证据）。对应你们的解法：这正是调研表要「工作路径 + 数据库」的原因——喂准源头它才不编。
约束：反复犯的错，变成机器会红的检查
规则文档 AI 可能忘，但机器检查忘不了。太一云 60+ 项自动体检，连「血泪教训」都写成了机器红线（犯过一次的错，下次直接拦下）。对应你们的解法：合规红线做成输出前的固定检查清单，别靠 AI 自觉。
考试：写下来 ≠ 稳定掌握
规矩要拿固定题目反复考，20 道考题全绿才算数，失灵当场暴露。对应你们的解法：团队提示词模板定期用真实案例回归测试。
分级放手：攒证据，不攒胆子
改动按风险分四档（L0 小事自动过 → L3 大事必须老板点头）；放权的每一步都要「连续 10 次可靠」的证据。对应你们的解法：合规、数据、结论三类节点设人工闸口，其余放开让 AI 跑。
「约束衰减、顺错误跑偏」怎么破
正是上面第三、四、五件的组合：关键约束每轮复述 + 每 3-5 轮换新对话只带约束卡和已确认结论（切断错误累积）+ 关键结论加一轮反方质询（最可能错在哪）。AI 输出最终由人闸口放行——机器防线 + 人的把关，双保险。
太一云现在的实测成绩：规矩考试 20/20 全绿、自动合并四把锁全关（攒够 10+10 次证据才逐级放开）、全站 60+ 项自动体检 + 42 个真浏览器验收持续运行。一句话：AI 每一次可靠的结果都留了证据，放权是证据换来的，不是胆子大。
三、实战链接清单
公开可点（现在就点，无需登录）
课上现场演示（登录保护：客户、供应商、报价数据不公开，用演示账号开）
四、三条带走
- 防 AI 编答案，源头先喂准：真实工作路径 + 权威数据库（就是调研表让各位填的两栏）；然后「AI 整理检索、人做终审」双保险。
- 信任靠攒证据：让 AI 每次干活留证据（来源、时间、结果），可靠一次放一点权，别一步到位。
- 好用的不是提示词，是流程：约束模板 + 检查清单 + 固定考题 + 人工闸口，谁用都稳——今天回去先把你们部门最熟的 1 个流程按这个格式固化。
下一步：调研表第二轮回问（Q1–Q6）答完，我们出 P0 批次执行排期。填表中的任何问题，评论区直接问，我们定时巡检自动回复。