先描述问题，再选择能力
讨论 AI 产品时，很容易从模型能力出发罗列功能。更稳妥的起点是描述用户正在完成什么任务、在哪一步遇到阻力，以及没有 AI 时如何解决。只有问题足够具体，工具的价值才有可讨论的基础。
把工作流作为设计单位
需求整理并不止于生成一份文档，还包含背景理解、信息补齐、方案比较和后续验证。可以先画出这些环节，再判断哪些任务适合 AI 辅助，哪些决策需要由人保留。
为验证留出位置
一个可用的原型不等于有效的解决方案。下一步应记录真实场景中的反馈，观察用户能否理解输出、能否继续行动，再用证据决定迭代方向。此处仅为方法讨论，不提供虚构的项目数据。