前两篇讲了思维和方法是怎么想的，这篇讲实战——真刀真枪搭”知识工厂”第一个 skill 时，那些文档里不会写、但每个做 AI 落地的人都会撞上的真问题。

先别划走，说个扎心的真相：很多人以为”AI 转型”就是买个工具、开个动员会、让全员学 prompt。我们这回是真干——江天在外地出差，我在家电脑烫得要拿电风扇对着吹，远程把招投标情报系统跑通到八九成，再用 docker 打包往客户内网部署、不出他的内网。这篇，把协作里的弯弯绕讲给你。

一、协作的真相：不是汇报，是一起想怎么落盘

那天江天开场就说了一句让我收敛的话：“江老师，这不是汇报啊。你是技术合伙人，我们俩要沟通的是落地实施的东西。”

这一句点醒我。很多人把”AI 项目”做成”技术方汇报、老板点头”，其实最该讨论的是：往后怎么落盘？在客户现场怎么交付？系统能不能真正跑通？

所以他不让我念 PPT，他一个一个细节抠：部署到谁的电脑？要不要客户的技术负责人进项目组？访谈有没有提纲？哪些是黑盒、哪些给客户看？

他还点出一个我之前没考虑的问题：去客户那实施，一方面要把这套体系的价值感呈现出来——它能跑通，客户才信；另一方面，必须想清楚你输入了什么、中间哪些是你加工的黑盒、哪些是你输出给客户看的。这三样不分清，你交付的不是产品，是一团说不清的黑雾。

二、部署：docker 打包，不出内网

技术上，我们把生成好的代码和虚拟机（docker）整体打包，直接迁移到客户内网部署，数据不出他的内网。

节奏上，先上一个 POC 测试终端或测试服务器，跑通了，再部署到正式服务器。这个概念江天跟我对齐过，很务实：别一上来就上生产，先在小环境证明它能跑。

他还提了一个实施顺序：去客户那搭框架，得先访谈、调研，访谈要有提纲，不能随便问。这一步本身就是本体对象的材料来源。访谈完，把他的对象、定义弄清，才能开始实施。

三、产品定义红线：想清楚黑盒和 outputs

江天点醒我最狠的一刀，是”产品与服务的边界”。

去客户那实施，一方面要把这套体系的价值感呈现出来——它能跑通，客户才信；另一方面，必须想清楚：你输入了什么、中间哪些是你加工的黑盒、哪些是你输出给客户看的。这三样不分清，你交付的不是产品，是一团说不清的黑雾。

这就是服务和产品定义，是 AI 落地里最容易被技术人跳过、却最值钱的一步。我们内部系统用的 OAG 模式，框架内置已经跑通了，但落到每个客户，黑盒和输出的边界都得重新画一遍。

四、skill 底下，是十几二十种能力

江天说”要有三个 skill”，我一开头没接住，因为我心里的”skill”和他心里的不是一回事。

我跟他澄清：情报系统本身不是一个简单的 skill，它底下对应一整套系统能力，粗略说有五类核心能力。比如其中一种——“新出来的标，跟这家客户的业务关联度有多大”，这本身就是一种思考能力。skill 只是个编排入口，底下调的是十几二十种能力。

聊完我们都笑了：概念得澄清，但活儿得先干出来。路径跑通了，概念再慢慢对齐。江天也认可——先有”语义关系定义到技术架构”的闭环，再去抠那三个 skill 怎么拆。两件事分层，别搅在一起。

五、三个躲不开的坑

第一，模型被封。那阵子我的 claude 被封了，对方说 7 月 6 号看能不能解。我没等，另注册一个接着干。AI 落地不是”有一个完美工具”，是”工具没了你能换一个继续”。

第二，反爬和账号。招投标网、招聘网、企查查，要么反爬，要么要登录、要客户掏钱买 API。能自动化的只是路径，独有的那笔买数据的钱和那层关系，绕不过。

第三，每个客户本地对象不一样。路径是通的，但得按客户自己的材料现场重建本体对象，之前建好的那套不够。这说明：框架可复用，内容必须定制。

六、证据审核：不胡说八道的根本

前面方法篇讲过，这里再强调一次实战意义：人确认证据靠谱 → 入本地库 → 下次生成参考。

这一环，是系统在客户面前”可信”的命门。没有它，大模型再能说，客户也不敢拿去拍板。江天反复说的”价值感”，一半来自跑通，一半来自”每个结论你都审得过来”。

七、技术负责人要进项目组

江天还问了一个特别落地的问题：客户那边，技术负责人要不要加入到项目小组？部署环境谁来对接？

这个问题在 POC 阶段根本不会冒出来，只有真到客户现场交付才会炸。所以我们的共识是：实施前就要跟客户明确，他那边要出哪些人、技术负责人有什么要求，提前提给我们。别等部署卡住了才找人。

八、收尾时江天那句”你问得非常好”

系统当时比较成功地实施了，但江天留了两句话我记到现在：

一是”对用户价值多大，要用户评估”——别自己说成功，让客户用脚投票。

二是他听我追问”技术人员要不要进项目组、部署到谁电脑”时，说了一句”你问得非常好”。因为这些在纸面方案里写不出，只有你跟合伙人一边扇风扇、一边在会议里一句句抠，才抠得出来。

而这些炸出来的问题，才是真工程。

九、那张白板上的”六个过程”

江天在那场会里还提到一张白板——百能云天商机系统，当时画了”六个过程”。我们分给两个任务：一个是用”本体 + 微软那套模式”搭框架，一个是情报系统这个 skill。

我现在回头看，那张白板才是知识工厂真正的蓝图：它不是一个大功能，是六个前后咬合的过程。框架跑通只是第一个过程，后面还有访谈、部署、推送、证据审核、持续补本体。

我们这回只把”情报系统”作为本体对象第一次落地，先把这一块跑通、跑实。江天没催我把六个过程全做完，他催的是：第一个落地的，必须真能在客户现场交付、真有人审证据、真敢发邮件。

所以别贪多。AI 落地最怕”六个过程都想做、六个都做浅”。选一个，扎进去，跑通到客户愿意用，比十个半成品强十倍。

三句话自检

• 我的 AI 落地，是”技术方汇报、老板点头”，还是”合伙人对着细节抠怎么落盘”？
• 我交付的，是”跑通的黑盒”，还是”输入—黑盒—输出”边界清清楚楚的产品？
• 我的系统，每个结论人审得过来吗？还是产出一堆，没人敢信？

AI 转型没有捷径。所谓”跟 WorkBuddy 协作”，不是它替你把活干完，是它把那些重复、枯燥、要爬遍全网还不出错的活接走，把你腾出来，去抠那些真正决定成败的细节。工具会封、模型会换，但你和合伙人一起把”关系建清楚、把证据审明白”这件事，谁也替不了。