AI 写的方案漂亮极了 · 直到客户技术总监问「这个参数哪来的」，全场安静
售前与方案 · 真实业务触发
何志远周四开工写精工的技术方案。38 个评分点、评标办法技术分占 60。过去他的流程是：翻出去年的方案模板、改客户名、凭记忆填参数、从邮箱里捞三个案例。老板娘听说过「AI 写方案」，问他能不能一天出稿 —— 他知道直接让 AI 写的方案参数是编的，但也确实没有更快的办法。
不是流程描述，是调研出来的真痛点 —— 每条可点开核对出处
变化不在「快」，在「参与的角色」和「覆盖的范围」
5 步 · 每一步的产出都是下一步的输入
痛感 5 × AI 适配 3 ÷ 落地难度 3 = 5.0
最大差异点 · 不要求客户先有方案库。历史方案文件夹 + 验收报告 + 产品手册扔进来 —— 先建库再组装：38 个评分点逐条对照，覆盖 21 条、待补 11 条、无素材 6 条，一张覆盖图先行。
评分口径：痛感看「这事没做好谁会生气、生气到什么程度」； AI 适配看「输入是否非结构化、是否要跨部门取数、错了能不能当场看出来」； 落地难度是分母 —— 需要客户先做数据治理的场景，分数会被压得很低。
判断标准只有一个：这份东西能不能直接进企业的流程
不做「无中生有的方案」—— 每个参数、每个案例必须带出处；库里的素材覆盖不到的评分点，标注「待人工补写」而不是编一段。方案终稿由售前定稿、技术负责人签字。
Live Demo 里有一个完整案例的每一步，包括 Agent 在哪一步拦住了