AI 落地执行规划

一、全局架构：五环节 × 四轨道

整个项目分五个环节走：先诊断找到问题在哪里，再设计解决方案，然后华樱团队自己搭原型跑起来，跑完做评审看效果、调方向，最后把成功经验扩展到更多业务线。

每个环节里有四轨道同时跑：周品老师看战略方向（S线，共6次），Tutu老师做业务落地（B线，共10次），华樱团队自己执行，Sigma工程团队随时技术支持。

每个环节的快慢取决于华樱团队的执行节奏，但整体进度要跟上战略轨道的6次交付。

底层能力模型：CODE——这四件事做完，华樱就能自己跑了

节奏预期：多快能看到效果？

二、五个环节一览

每个环节都有明确的目标：这个环节结束后，华樱能看到什么具体变化、内部多出什么能力。

为什么做这一步：还没摸清楚问题在哪，任何方案都是猜的。先用数据说话，找到最值得做的切入点。

这个环节要达到的效果：通过访谈和数据分析，找到2-3个最值得先做的业务痛点，一边诊断一边让骨干轻量体验AI工具（不是正式搭建工作流），确定第一个AI介入的场景，让团队看到"AI能做什么"的第一个实感。

做完后华樱多出什么能力：学会"用数据找问题"的方法——不再靠感觉判断哪里该改，而是有依据地决策。

为什么做这一步：上一步已经找到的痛点和场景，需要一个可执行的方案来解决——光知道问题在哪还不够，得设计出具体怎么解决。

这个环节要达到的效果：基于诊断确认的场景，设计出第一条可复用的AI工作流，并投入试运行确认有效。同时开始搭建知识库的结构。

做完后华樱多出什么能力：拥有第一份标准化的AI工作流文档——可以照着执行，不再依赖某个人"心里有数"。

💡 关于知识库：市面上可选的知识库工具很多，可以试用后比较选择。Sigma旗下的第二大脑（2Brain）也提供专业知识库服务，如需使用需额外付费，不包含在本合同内。

为什么做这一步：方案有了，但纸上谈兵不算数——要华樱自己动手搭起来、跑起来，才知道好不好用。

这个环节要达到的效果：华樱技术团队把设计好的工作流真正搭建出来，3-5个人在日常工作中实际用起来。各个工作流开始联动，形成系统。

做完后华樱多出什么能力：技术团队学会了搭建AI工作流的方法——从"不知道怎么做"到"自己能搭出来"。

为什么做这一步：跑了两个月，该用数据说话了——到底有没有效果？哪里要调？同时第二条线可以启动了。

这个环节要达到的效果：第一条业务线的效果数据出来了——到底省了多少时间、改善了多少。基于数据做调整，同时开始在第二条业务线上复制同样的方法。

做完后华樱多出什么能力：学会"怎么评估一个AI工具是否合格"——有了验收标准和评审方法，以后上新工具自己就能判断好不好用。

为什么做这一步：第一条线验证成功了，现在是复制和扩大的时候——把方法铺开到更多业务线，同时确保知识留在华樱内部。

这个环节要达到的效果：把第一条线的成功经验复制到留学、市场、家校沟通等更多业务线。华樱团队自己能维护、能迭代、能教新人——不再依赖Sigma。

做完后华樱多出什么能力：完整的AI自主运营能力——自己能做、能改、能教新人、能评估效果，最终沉淀为可复用的AI实践材料，成熟后可进一步整理成AI应用手册。

📌 本阶段跨度 20 周但仅安排 3 次交付，节奏刻意放缓——此时华樱团队应已具备独立运行 AI 工作流的能力，Sigma 转为"陪跑"角色，重心在验收与知识沉淀，而非手把手指导。

后续业务线展开路径

基于2.28会议+D0诊断初步方向，具体以各线实际诊断为准。

三、全年里程碑：每个环节达到什么效果

四、服务团队与分工

五、重要说明

项目启动后首季度（3-5月）确定方案，之后根据实际进展和AI技术变化动态调整。

每次深度交付不是"交付完就走"，而是一个完整循环：交付前收集你们的问题 → 交付时一起解决和推进 → 交付后持续跟踪落地。

Sigma的角色是推荐、指导、教会——不替华樱执行。华樱自己做的越多，能力沉淀越快。最终目标是华樱内部长出可以永久复用的AI能力，不再依赖外部。

知识库（第二大脑）：这是整个项目的核心基础设施，从设计阶段（环节02 设计）开始搭建，一直沉淀到项目结束（环节05 复盘扩展）。Sigma提供结构规划和使用指导，知识库工具本身需要华樱单独选购（不包含在本合同内）。市面上可选产品很多，可以试用后比较。

效果怎么衡量：在设计阶段（环节02 设计）先记录当前的工作效率数据（比如"现在汇总一次学情要多久"），在评审阶段（环节04 评审迭代）用同样的指标对比改进后的数据，看到底省了多少时间、改善了多少。具体衡量什么，启动后双方一起确认。

效果报告：全年4份，由星雅老师汇总各团队反馈，Tutu整理成报告。其中#1–#3 分别在环节03（原型）、环节04（评审迭代）、环节05（复盘扩展）的战略交付中同步产出；#4 由 Tutu + 陈瑾在环节05 陪跑期间完成，作为项目收尾的最终效果确认。

效果衡量基线 & 项目成功前提