AI 对话工具“四骑士”落地复盘：故事、痛点与可复制模板
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用四位一线运营、客服、研发和法务角色的真实对话，亮出 3 个落地失败的反面案例，教你如何在多角色协作里把 AI 对话工具做稳。
真实场景
东风科技五个团队同时接入 “四骑士” AI 对话平台，结果客服把模型当黑盒、法务担心合规、研发只想尝鲜，最终只有 20% 的场景落地。后续他们共同制定“脚本+验收+审计”三件套，把对话沉淀成可复用的资产。
痛点 1：角色理解不一致、验收无法落地
建议设定「谁负责 prompt、谁负责校验、谁负责数据反馈」清晰矩阵。
痛点 2：对话质量评估指标缺失
建议统一用「正确率/歧义率/合规项」三个维度打分，并设献周看板。
痛点 3：落地流程缺少复盘
建议建立交付复盘模板（输入→输出→问题→改进），每次上线后立即走一遍。
模板输出
- Prompt→验收→验证→复盘的四步流程；
- 每周召集「promptGuild」复盘对话异常；
- 输出 “模型能力卡片” 供其他团队横向复用。