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教程 · 产品构建

在七天内启动一个AI产品流程

使用七次会话的节奏来规划、构建、验证、发布和审查一个完整的AI辅助产品流程。

7个专注会话中级RichBay 实际使用已审查 2026-09-05
← 所有教程从步骤开始

你将生成的内容

一个可用的端到端流程,一份发布记录,早期观察和一个决定,即迭代、打包或停止。

在此页面上在开始之前步骤交付成果决策边界来源
RichBay 实际使用

此流程反映了RichBay在范围和发布有限产品版本时的方式。七天是一个计划节奏,而不是产品-市场匹配、收入或生产就绪的承诺。

在开始之前

首先设置操作边界。

  • 至少访问三个代表性用户或现实任务示例。
  • 一个负责的构建者,能够完成完整的输入到输出路径。
  • 一个七次会话实验的固定时间和支出限制。
  • 非敏感测试数据和一份不可接受的故障模式书面清单。

逐步

从范围转移到一个已检查的成果。

01

会话1 — 选择一个用户决策

命名一个用户、一个重复任务、当前的解决方法,以及你的产品应使什么决策或行动变得更简单。写出最小的可观察成功信号,以及使这个想法不值得开发的条件。

检查点
这个问题可以通过真实例子进行测试,而不需要服务所有人。
工件
一页问题和停止规则简报
02

会话2 — 定义一个完整的流程

从输入到有用输出的最小路径,包括空状态、加载状态、错误状态、拒绝状态和重试状态。将必需的工作流程与可以等待的功能分开。确定需要人工审查或批准结果的位置。

检查点
第一个发布版本有一个端到端的结果,没有孤立的功能列表。
工件
流程图和接受检查表
03

会话3 — 准备任务包

收集代表性输入、预期输出结构、证据需求、隐私限制和失败示例。对提示、模型标识符、参数、工具和上下文文件进行版本控制,以便以后解释观察到的行为。

检查点
构建者可以区分模型故障与任务不明确或上下文缺失。
工件
版本化任务和评估包
04

会话4 — 选择最小的操作堆栈

根据流程的约束选择工具、模型访问、存储、托管和分析。优先选择可逆选择和现有基础设施。记录每个组件存在的原因、成本、接收的数据以及何时应替换。

检查点
每个组件都支持第一个流程,而不是假设的未来平台。
工件
堆栈决策记录
05

会话5 — 构建并验证可用路径

实施完整的流程并使用任务包进行测试。根据发布风险的比例检查内容安全、授权、数据处理、超时、模型故障、速率限制、可访问性和移动行为。

检查点
该路径对每个代表性示例都能产生有用的结果或清晰的安全失败。
工件
测试版候选和缺陷列表
06

会话6 — 向有限受众发布

部署一个可追溯的版本,验证公共路径,并邀请最小的有用群体。告诉用户产品能做什么、不能做什么、如何处理他们的数据,以及在哪些地方仍需要人工判断。

检查点
该发布可以被识别、监控和回滚,而无需猜测。
工件
发布记录和用户测试脚本
07

会话7 — 根据观察到的工作做出决定

审查已完成的任务、失败模式、放弃、支持问题、成本和定性反馈。决定是否改进流程、打包以重复使用、运行新实验或停止。保留证据和决策原因。

检查点
下一步行动遵循观察到的行为和预定义的约束,而不是发布日的热情。
工件
决策记录和下一步实验

交付成果

保持工作可重复使用和可检查。

  1. 问题简报和明确的停止规则
  2. 端到端流程和接受检查表
  3. 版本化任务和评估包
  4. 堆栈决策记录
  5. 已验证的发布候选版本
  6. 生产发布和用户测试记录
  7. 基于证据的下一步决策

决策边界

本教程不证明的内容。

  • 七个会话限制实验;它们不保证产品与市场匹配、收入或生产级系统。
  • 高影响决策需要合格的审查、更强的评估和超出此发布节奏的治理。
  • 不要仅仅为了使原型看起来真实而收集个人或机密数据。
  • 早期用户兴趣是方向性证据,而不是证明存在更大的市场或可重复的业务的证据。

来源台账

检查当前的主要指导。

  1. NIST AI 600-1:生成式AI配置文件

    针对根据上下文定义范围、控制措施、所有权和评估的风险管理参考。

  2. RichBay:如何判断AI答案

    该审查方法用于区分任务匹配度、证据、不确定性和可用性。

  3. RichBay:已审核输出比较

    一种可重复的版本控制任务方法,捕获输出并发布有限的决策记录。

继续循环

将教程与证据和工具连接。

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