qiaoqichaoandClaude Code
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按 docs/v2/05-implementation-plan.md §1 候选迁移表与 claude_use/T00 白名单， 从 55e2cdb 抽取 224 个文件（2.48 MB）到独立目录 F:/mini-OpenClaw-v2。 - 排除：凭据(.env/server-deploy.conf/旧DELIVERY.md)、运行数据(xingbang_data 等 4 个 SQLite)、依赖(venv/node_modules 符号链接)、归档(_backup*/test-evidence/ ori_file)、Office 临时文件 - 目标目录独立 git 仓库，初始恢复点；Gitea 远程与分支待 OQ-06 Q2 定案 - 未部署、未启动服务、未调用模型 Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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# 历史经验数据试点与客户展示方案
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状态：产品方案草案，演示数据与真实验证必须分开。
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## 1. 客户沟通目标
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争取客户开放一批用途明确、范围可控的历史评审过程数据，通过盲测判断是否继续扩大。核心表达：让每个新项目调用兴邦历史上处理类似争议的核查方法。没有真实数据时不能证明真实判断准确，也不以模型品牌代替效果证据。
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## 2. 四幕展示脚本
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| 场景 | 屏幕内容 | 现场操作 | 能证明什么 / 不能证明什么 |
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| 历史经验提炼 | 原始材料→问询→补件→判断变化→经验候选 | 点击争议展开原文；删掉发生日期 | 能展示来源和未知处理；模拟案例不能证明懂兴邦历史 |
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| 经验用于新项目 | 当前争议与正反历史案例并排 | 切换无经验/有经验两次实际运行 | 展示查什么、为什么查；不能预设“有经验必然更好” |
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| 项目推进沙盘 | 证据→动作→问题→建议变化 | 加保证、补回款证据、调融资额 | 展示条件推演；不能把模拟差值称为因果提升 |
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| 客户保留集验证 | 锁定预测→揭示参考→人工复盘 | 客户现场出题或持有未见案例 | 给出可核对的验证过程；小样本不宣传总体准确率 |
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示例故事：利润增长但现金流偏弱，最初要求回款核查；部分证据支持正常账期，部分显示恶化；主审比较差异后形成补件或附条件推进意见。明确标“虚构演示案例”，不使用真实客户名称作背书。
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技术展开层展示：冻结快照、命中经验版本、工具调用结果、专项模型具体问题及实际提供方、缺失项和硬规则。主页面显示业务含义，避免用技术图掩盖未验证结论。
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## 3. 首批数据清单
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| 数据 | 最小字段/材料 | 用途 | 缺失处理 |
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| 项目索引 | 匿名project_id、业务类型、行业、阶段时间 | 同项目关联与分组 | 无稳定ID不用于跨版本比较 |
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| 初始送审材料 | 当时版本、取得时间、来源 | 恢复初始信息条件 | 不拿最终报告冒充初稿 |
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| 问询/评审意见 | 问题、提出时间、角色 | 识别争议和核查策略 | 角色用岗位或假名 |
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| 补件与答复 | 对应问题、材料版本、取得时间 | 看证据是否回应问题 | 无对应关系人工确认 |
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| 方案调整 | 金额/期限/增信等前后版本 | 区分补信息与改业务条件 | 不推断变化原因 |
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| 批复及附带条件 | 审批阶段、结果、日期、条件 | 决策标签与条件 | 与审批通过预测输入隔离 |
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| 当时制度 | 版本、适用时间和范围 | 判断旧经验是否适用 | 未知制度版本限制迁移 |
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| 后续表现（可后续） | 条件落实、回款/风险事件时间 | 另行检验经验有效性 | 不作为早期预测时可得输入 |
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优先完整的少量案例链，数量和行业由双方确认。客户保留“原始身份→匿名ID”的映射；同项目全流程保持同一假名。不要求首先开放整库、全量个人信息或生产写权限。
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## 4. 经验访谈提纲
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1. 当时首先担心哪一件事，为什么？
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2. 哪条信息改变了你的判断；没有它还会同意吗？
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3. 哪项补件只是增加信息，哪项措施真正改变了项目条件？
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4. 这条经验有哪些例外，在哪类项目中会失效？
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5. 当时是否有分歧、例外授权或资料之外的背景？
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6. 后续结果是否支持当时判断，哪些结论仍不确定？
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访谈是待确认意见，必须与原文和事件关联；不能把个人偏好直接发布成公司规则。
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## 5. 数据流与边界
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客户选择范围/匿名处理→授权导入→按客户/项目分组和时间划分并冻结保留集→仅对开发集核验材料/提炼经验→专家确认→开发样本验证→保留集独立预测并锁定→揭示结果→共同复盘。
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部署前明确：原文保存位置、读取角色、模型出口、是否保留供应商日志、保留期限和删除责任。供应商条款及私有化能力尚未核验，不承诺 Jev 可本地部署。默认不把真实材料发送外部服务。
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## 6. 试点验收与扩展条件
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使用验证文档的重大问题漏检、无依据结论、误报、有效补件、专家分歧与效率指标。阈值先约定，结果差也如实展示；基线/经验增强/本地专项增强/Jev增强（可选）分开测。客户数据从开发样本到保留样本逐步开放，不以模型推荐代替专家复盘。
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通过试点后再扩大业务范围；失败则给出问题归因（提取、检索、经验适用、主审推理、数据缺失），不靠调漂亮分数掩盖。数据接入后的价值应通过相同边界的对照证明。
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## 7. P0模拟闭环演示顺序（2026-09-29）
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1. 展示3,000条候选规模的虚构案例清单、生成版本及多种结果分布；不是兴邦真实记录。
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2. 选择开发集案例，展开原始问询/补件/会议事件，提炼一张Skill和一张advisory Rule。
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3. 自然语言修改适用范围，再人工新增卡片；颜色、文字、图标区分来源，统一审核发布。
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4. 数据卡+Skills+Rules组成方案，展示维度随方案变化；Tools只在依据中展示。
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5. 初期项目缺证→主审核查→问题与补件→演示概率来源；勾选动作比较情景，撤销恢复基线。
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6. 回放完整Agent trajectory，展开真实执行步骤或明确标记的演示步骤；对齐模拟会议记录，查看材料版本差异。
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7. 从漏检提出改进候选，在隔离样本对照后人工审核发布；展示旧版仍可回放。
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8. 专项可关闭或选已验证本地配置；Laya尚未接通/未达标时如实显示，不依赖Jev Key完成演示。
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最终向客户展示的是“数据怎样转化为可治理经验，以及怎样验证效果”的方法。真实高预测组通过率、覆盖率和校准在客户保留集上另行报告。模拟标签与模拟专家意见不能被包装成真实业务验证。
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