AI 对话平台“四骑士”落地复盘：多角色协作的三大教训
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用客服、运营、研发、合规四位真实角色的复盘对话，拆解 AI 对话项目里最容易翻车的三个环节，并输出协作与复盘模版。
故事
某 AI 对话项目里，客服想快速上线、研发想推实验、法务担心合规、运营不清楚 KPI，结果四人互相抱怨。直到他们在复盘会议上把“脚本验收”“风险审查”“交付复盘”三条流程固定下来，才让对话落地成了可重复的过程。
痛点 1：角色验收不一致 → 效果无法量化
解决：设定“Prompt owner”“校验 owner”“数据 owner”三角色矩阵，复盘时出具统一验收报告。
痛点 2：对话质量没指标
解决：制定“准确率/歧义率/敏感词”三维度评分卡，并用自动脚本定期抽查。
痛点 3：合规与落地同步困难
解决：把合规 checklist 嵌入流程，任何改动都要先跑一次“法务+运营·联合验收”。
模板输出
- Prompt → QA → 合规 → 复盘的四步流程；
- 每周组织“Prompt Guild”回顾歧义场景；
- 生成“对话能力卡”供其他业务线复用。