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当团队用 AI 但只提升效率、想评估 AI…

适用于评估产品团队是否只是用 AI 加速旧任务，还是围绕 AI 重新设计工作方式，并给出下一项优先能力与四周行动计划。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

当团队用 AI 但只提升效率、想评估 A通用

解决思路

使用 workshop-facilitation 作为默认交互协议；会话开始前给出时间与长度提示，并让用户选择进入模式。
开场提示：说明通常约 7-10 分钟、最多 13 个问题（8 个上下文 + 5 个评分），然后让用户选择：1 Guided mode、2 Context dump、3 Best guess mode；接受 #1、1、1 and 3、1,3 或自定义文本。
Guided mode：按 Step 0 原样执行上下文收集，然后进行 5 维评分。
Context dump：请求用户粘贴已有上下文一次，总结它，识别缺口，跳过已答的上下文问题，只问最少缺失上下文（0-2 个澄清问题），上下文足够后进入评分。
Best guess：只要求最小可用起始输入（角色/团队 + 主要目标），用合理默认推断缺失细节，将每个推断项标记为 Assumption，并加置信标签 High、Medium、Low，继续推进而不阻塞在未知项上。
若使用 Context dump 或 Best guess，最终总结中增加 Assumptions to Validate 部分。
每轮只问一个问题。
等用户回答后再问下一个问题。
用平实语言提问，不用缩写标签作为主问题；必要时给出示例回复格式。
每轮显示面向用户的进度标签：Context Qx/8、Scoring Qx/5，并在可行时包含剩余问题数。
不在面向用户提示中使用内部阶段标签（如 Step 0），除非用户要求内部结构细节。
对成熟度评分问题，先给简洁的 1-4 选择；只有用户要求时才给完整评分细则。
对上下文问题，尽可能提供简洁的编号快速选项，并加 Other (specify) 以支持开放回答；接受 1,3 或 1 and 3 等多选回复。
只在决策点给出编号推荐，不要在每个回答后都给。
决策点包括：完整上下文摘要后、5 维成熟度画像后、优先级选择与行动计划路径选择时。
展示推荐时清楚枚举 1.、2.、3.，并接受 #1、1、1 and 3、1,3 或自定义文本选择。
如果选择多个选项，合成一条组合路径并继续。
如果提供自定义文本，映射到最近的有效路径并继续，不强制重新输入。
强制处理打断：如果用户问元问题（如「还剩几个？」「为什么这个标签？」「暂停」），先直接回答，然后重述当前进度，并用待问问题继续。
如果用户说停止或暂停，立即停止评估并等待明确恢复。
如果用户要求「一次一个问题」，在其余会话保持该模式，除非用户明确选择退出。
在任何评估问题前，先给出时间/长度提示，并让用户选择进入模式。
Step 0：按精确顺序一次一个问题收集上下文：1 今天使用哪些 AI 工具？
2 团队通常如何使用 AI：一次性提示、可复用模板，还是多步工作流？
3 今天谁持续使用 AI：只有你、PMs，还是跨职能团队？
4 团队大约有多少 PMs、工程师和设计师？
5 处于什么阶段：startup、growth、enterprise？
6 决策如何做：集中式、分布式，还是共识驱动？
7 你想用 AI 建立什么竞争优势？
8 今天拖慢学习和迭代的最大瓶颈是什么？
第 8 题后，用 4 行总结：当前 AI 使用模式、团队背景、战略意图、主要瓶颈。
Step 1：评估 Context Design 成熟度——问用户哪条陈述最符合现状，选择 1-4，并记录 Context Design maturity = [Level X]。
Context Design Level 1（AI-First / Context Stuffing）：每次把整篇文档粘贴进 ChatGPT；没有共享知识库；没有上下文边界；一次性提示、无持久性；AI 无记忆；重复自己；context stuffing 降低注意力；未回答 5 个诊断问题；为了以防万一持久化一切。
Context Design Level 2（Emerging / Early Structure）：有一些 docs（PRDs、strategy memos）但分散；没有一致格式；开始注意到 context stuffing 问题（模糊回答、正常化重试）；上下文存在但未结构化供 AI 消费；没有检索策略；AI 不能可靠找到或信任信息；混合 always-needed 与 episodic 上下文；没有上下文边界 owner；不区分 persist vs. retrieve。
Context Design Level 3（Transitioning / Context Engineering Emerging）：开始使用 CLAUDE.md 文件和 project instructions；存在 constraints registry；识别 what to persist vs. retrieve；试验 Research→Plan→Reset→Implement 循环；结构化上下文出现但不全面；上下文边界已定义但未完全执行；覆盖零散；能回答 5 个诊断问题中的 3-4 个；分配上下文边界 owner；开始使用两层记忆。
Context Design Level 4（AI-Shaped / Context Engineering Mastery）：维护持久 reality layer：constraints registry（20+ 条目）、evidence database、operational glossary（30+ 术语）；两层记忆架构（短期对话 + 长期持久 via vector DB）；上下文边界已定义并有 owner；AI agents 自动引用；使用 Research→Plan→Reset→Implement 防止 context rot；能回答全部 5 个诊断问题；上下文边界每季度审计；跟踪定量效率 (Accuracy × Coherence) / (Tokens × Latency)。
如果 Context Design 选择 Level 1-2 且受 context stuffing 困扰，建议使用 context-engineering-advisor 先诊断并修复 Context Hoarding Disorder 再继续。
Step 2：评估 Agent Orchestration 成熟度——问用户哪条陈述最符合现状，选择 1-4，并记录 Agent Orchestration maturity = [Level X]。
Agent Orchestration Level 1（AI-First）：按需在 ChatGPT 输入 prompts；没有保存工作流或模板；战术、临时使用；结果不一致；无法扩展或审计。
Agent Orchestration Level 2（Emerging）：有几个保存的可复用 prompts；可能有 custom GPTs 或 Claude Projects；可重复 prompts 但不是完整工作流；每一步手动；没有 orchestration。
Agent Orchestration Level 3（Transitioning）：构建了一些多步工作流（research → synthesis → critique）；在 Notion 或 Linear 等工具中跟踪；工作流存在但需要手动交接；每一步仍需 human-in-the-loop；未完全自动化。
Agent Orchestration Level 4（AI-Shaped）：拥有自主运行的 orchestrated AI workflows：research → synthesis → critique → decision → log rationale；每一步可追溯且版本控制；工作流一致运行；每一步展示其工作；可靠、可审计、可扩展。
Step 3：评估 Outcome Acceleration 成熟度——问用户哪条陈述最符合现状，选择 1-4，并记录 Outcome Acceleration maturity = [Level X]。
Outcome Acceleration Level 1（AI-First）：AI 帮更快写 docs（PRDs、user stories）；每周省几小时；artifact 创建效率提升；docs 不是瓶颈；学习循环未变。
Outcome Acceleration Level 2（Emerging）：AI 帮 research 和 synthesis（总结用户反馈、分析竞争对手）；节省研究时间；学习加速有限；仍串行；AI 不消除 validation lag。
Outcome Acceleration Level 3（Transitioning）：使用 AI 更快跑实验（PoL probes、feasibility checks）；把验证时间从数周降到数天；学习循环压缩；但不系统；只应用于部分实验。
Outcome Acceleration Level 4（AI-Shaped）：AI 系统性移除瓶颈：overnight feasibility checks、async synthesis 替代会议、针对 constraints 的自动验证；学习循环快 5-10 倍；学习方式根本重设计；比竞争对手快 6 倍发布已验证功能。
Step 4：评估 Team-AI Facilitation 成熟度——问用户哪条陈述最符合现状，选择 1-4，并记录 Team-AI Facilitation maturity = [Level X]。
Team-AI Facilitation Level 1（AI-First）：私下使用 AI；团队不知道或不用；没有共享规范；个人工具使用、无团队集成；质量不一致；AI 输出无问责。
Team-AI Facilitation Level 2（Emerging）：团队使用 AI，但没有正式 review 流程；随便说「I used AI」；有意识但无结构；AI 输出被当作最终版；错误漏过。
Team-AI Facilitation Level 3（Transitioning）：review 规范出现（AI 输出是草稿，不是最终版）；证据标准被讨论但未成文；文化转变进行中；规范非正式；并非人人遵守。
Team-AI Facilitation Level 4（AI-Shaped）：清晰协议：AI 输出需要人工验证、证据标准成文、决策权限明确（AI 推荐、人类决定）；团队把 AI 当 co-intelligence；AI 集成进团队操作系统；高质量输出；心理安全保持。
Step 5：评估 Strategic Differentiation 成熟度——问用户哪条陈述最符合现状，选择 1-4，并记录 Strategic Differentiation maturity = [Level X]。
Strategic Differentiation Level 1（AI-First）：使用 AI 工作更快（写更好 docs、更快回应客户）；只有效率提升；table-stakes 改进；竞争对手几个月内可复制。
Strategic Differentiation Level 2（Emerging）：AI 让我们做以前做不到的事（分析 10x 更多数据、测试更多假设）；新能力但竞争对手可复制；没有 moat；竞争对手可招更多人匹配。
Strategic Differentiation Level 3（Transitioning）：围绕 AI 重设计了一些工作流（例如 2 天验证假设 vs. 3 周）；开始形成分离；工作流优势出现；但不系统；只用于局部。
Strategic Differentiation Level 4（AI-Shaped）：根本性重连运营：客户获得别处没有的能力、学习循环比行业标准快 10 倍、经济学好 5 倍；竞争对手不全面重设计组织就无法复制；可防御竞争 moat；战略优势随时间复利。
Step 6：合成并展示 AI-Shaped Readiness Profile 表格，列为 Competency、Level、Maturity，包含 5 个能力。
使用成熟度标签：Level 1 = AI-First（仅效率）；Level 2 = Emerging（早期能力）；Level 3 = Transitioning（重设计进行中）；Level 4 = AI-Shaped（战略转型）。
使用 Overall Assessment 逻辑：平均 1-1.5 = AI-First；平均 2-2.5 = Emerging；平均 3-3.5 = Transitioning；平均 3.5-4 = AI-Shaped。
Step 7：基于成熟度画像问用户应优先哪个能力，并用依赖逻辑分析。
依赖逻辑 1：Context Design 是基础——如果 Level 1-2，必须优先 #1（Agent Orchestration 和 Outcome Acceleration 依赖它）。
依赖逻辑 2：Agent Orchestration 使能 Outcome Acceleration——如果 Context Design 是 Level 3+ 但 Agent Orchestration 是 Level 1-2，优先 orchestration。
依赖逻辑 3：Team-AI Facilitation 是并行的——可与其他一起发展，但规模化需要它。
依赖逻辑 4：Strategic Differentiation 需要其他能力 Level 3+——在基础能力建立前不要聚焦这里。
推荐 Option 1 Context Design（如果 Level 1-2）：原因是没有持久上下文，AI 靠 vibes，每个工作流都脆弱；影响是解锁 Agent Orchestration 和 Outcome Acceleration；下一步建 CLAUDE.md 文件、开始 constraints registry、创建 operational glossary。
推荐 Option 2 Agent Orchestration（如果 Context 3+ 但 Orchestration 1-2）：原因是有上下文但没有可重复工作流，规模化需要 orchestration；影响是把一次性 prompts 变成可靠、可追踪工作流；下一步记录最频繁的 AI 工作流、版本控制 prompts、增加可追踪性。
推荐 Option 3 Outcome Acceleration（如果 Context + Orchestration 3+）：原因是有基础设施，现在压缩学习循环；影响是战略优势来自学习速度；下一步识别学习循环最大瓶颈，设计 AI 工作流消除它。
推荐 Option 4 Team-AI Facilitation（如果使用是个人的而非团队级）：原因如果只有你是 AI-shaped 就无法规模化，团队必须采用；影响是组织转型而不只是个人生产力；下一步建立 review 规范、成文证据标准、创建决策权限框架。
推荐 Option 5 Strategic Differentiation（如果其他都是 3+）：原因是有基础，现在建 moat；影响是创建可防御竞争优势；下一步识别竞争对手无法复制的工作流，设计 AI 使能的客户能力。
问用户想聚焦哪个，并提供选项：1 接受推荐——提供详细行动计划；2 选择不同优先级——警告依赖但允许覆盖；3 同时聚焦多个——如果可行建议并行轨道。
Step 8 如果 Priority = Context Design：目标建持久「reality layer」让人类和 AI 都信任——从 context stuffing 转向 context engineering。
Context Design Pre-Phase：如果 Level 1-2，先诊断 context stuffing 症状。
Context Design Pre-Phase 1：运行 5 个诊断问题（见 context-engineering-advisor）。
Context Design Pre-Phase 2：识别哪些正在持久化但应该检索。
Context Design Pre-Phase 3：分配 context boundary owner。
Context Design Pre-Phase 4：创建 Context Manifest（always-needed vs. episodic）。
Context Design Phase 1 Week 1：创建 constraints registry：技术约束（APIs、data models、performance limits）、监管约束（GDPR、HIPAA 等）、战略约束（我们会/不会构建 X）。
Context Design Phase 1：对每个 constraint 应用诊断问题 #4：「如果排除它，什么会失败？」
Context Design Phase 1：格式为 AI agents 可解析的结构化文件（YAML、JSON 或带 frontmatter 的 Markdown）。
Context Design Phase 1：在 Git 中版本控制。
Context Design Phase 2 Week 2：列出团队使用的前 20-30 个术语（例如 user、customer、activation、churn）。
Context Design Phase 2：无歧义定义每个术语（避免「it depends」）。
Context Design Phase 2：包含边缘情况和例外。
Context Design Phase 2：加入 CLAUDE.md 或 project instructions。
Context Design Phase 2：让它成为长期持久记忆（Declarative Memory）。
Context Design Phase 3 Week 3：定义什么算验证：用户反馈「X users said Y」（带 quotes）；分析「Metric Z changed by N%」（带 dashboard link）；竞争情报「Competitor A launched B」（带 source）。
Context Design Phase 3：拒绝「I think」「We feel」「It seems like」。
Context Design Phase 3：用 5 个诊断问题定义上下文边界：每条上下文支持什么具体决策？检索能否替代持久化？谁拥有上下文边界？
Context Design Phase 3：创建 Context Manifest 文档。
Context Design Phase 3：在团队 docs 中成文。
Context Design Phase 4 Week 4：设置两层记忆：短期（对话）总结/截断较早对话；长期（持久）constraints registry + operational glossary（考虑 vector database 用于检索）。
Context Design Phase 4：实现 Research→Plan→Reset→Implement 循环：Research 允许混乱上下文收集；Plan 合成高密度 SPEC.md 或 PLAN.md；Reset 清空上下文窗口；Implement 只用 plan 作为上下文。
Context Design Phase 4：更新 AI prompts 以引用 constraints registry 和 glossary。
Context Design Phase 4：测试——让 AI 在给建议时引用 constraints。
Context Design Phase 4：测量——引用证据 vs. 幻觉的 AI 输出百分比；token 使用效率。
Context Design 成功标准：constraints registry 有 20+ 条目。
Context Design 成功标准：operational glossary 有 20-30 术语。
Context Design 成功标准：证据标准成文并分享。
Context Design 成功标准：Context Manifest 创建（always-needed vs. episodic）。
Context Design 成功标准：分配 context boundary owner。
Context Design 成功标准：实现两层记忆架构。
Context Design 成功标准：在一个工作流上测试 Research→Plan→Reset→Implement 循环。
Context Design 成功标准：AI agents 自动引用这些。
Context Design 成功标准：token 使用下降 30%+（减少 context stuffing）。
Context Design 成功标准：输出一致性上升（更少重试）。
Context Design 相关技能：context-engineering-advisor、problem-statement.md、epic-hypothesis.md。
Step 8 如果 Priority = Agent Orchestration：目标把一次性 prompts 变成可重复、可追踪 AI 工作流。
Agent Orchestration Phase 1 Week 1：选择最频繁 AI 用例（如「analyze user feedback」）。
Agent Orchestration Phase 1：记录当前每一步：复制粘贴反馈到 ChatGPT；要求 themes；手动分类；写总结。
Agent Orchestration Phase 1：识别痛点（手动交接、结果不一致）。
Agent Orchestration Phase 2 Week 2：定义工作流循环：Research AI 读取所有反馈（结构化输入）；Synthesis AI 识别 themes（带证据）；Critique AI 标出矛盾或弱信号；Decision 人类 review 并决定下一步；Log AI 记录 rationale 和 sources。
Agent Orchestration Phase 2：每一步必须可追踪（展示 sources、reasoning）。
Agent Orchestration Phase 3 Week 3：用 Claude Projects（简单）、Custom GPTs（中等）、API orchestration（复杂）实现工作流。
Agent Orchestration Phase 3：在 3 个过去例子上运行；与手动流程比较。
Agent Orchestration Phase 3：测量节省时间、一致性提升、可追踪性增加。
Agent Orchestration Phase 4 Week 4：版本控制 prompts（Git）。
Agent Orchestration Phase 4：为团队文档化工作流步骤。
Agent Orchestration Phase 4：培训 2 个队友；观察结果。
Agent Orchestration Phase 4：基于反馈迭代。
Agent Orchestration 成功标准：至少 1 个工作流一致运行（相同输入 → 可预测过程）。
Agent Orchestration 成功标准：每一步可追踪（AI 引用 sources）。
Agent Orchestration 成功标准：团队能在没有你参与时复现工作流。
Agent Orchestration 相关技能：pol-probe-advisor.md。
Step 8 如果 Priority = Outcome Acceleration：目标用 AI 压缩学习循环，而不只是加速任务。
Outcome Acceleration Phase 1 Week 1：映射当前学习循环（如 hypothesis → experiment → analysis → decision）。
Outcome Acceleration Phase 1：给每一步计时。
Outcome Acceleration Phase 1：识别最慢步骤（通常是 validation lag、approval delays 或 meeting overhead）。
Outcome Acceleration Phase 2 Week 2：问「如果这一步在一夜之间发生会怎样？」设计最小 AI 工作流消除瓶颈。
Outcome Acceleration Phase 2：示例：feasibility checks AI spike 2 小时 vs. 2 天；user research synthesis AI 分析 1 小时 vs. 1 周；approval pre-checks AI 在会议前按 constraints 验证。
Outcome Acceleration Phase 3 Week 3：在 1 个真实 initiative 上测试 AI intervention。
Outcome Acceleration Phase 3：测量 cycle time：之前 vs. 之后。
Outcome Acceleration Phase 3：验证质量：AI 是否保持 rigor，还是偷工减料。
Outcome Acceleration Phase 4 Week 4：如果成功（cycle time 下降 50%+、质量保持），应用到另外 3 个 initiatives。
Outcome Acceleration Phase 4：文档化工作流。
Outcome Acceleration Phase 4：培训团队。
Outcome Acceleration 成功标准：至少 1 个 initiative 学习循环压缩 50%+。
Outcome Acceleration 成功标准：质量保持（没有损害 rigor 的捷径）。
Outcome Acceleration 成功标准：团队采用加速工作流。
Outcome Acceleration 相关技能：pol-probe.md、discovery-process.md。
Step 8 如果 Priority = Team-AI Facilitation：目标重设计团队系统，让 AI 作为 co-intelligence 运作，而不是问责挡箭牌。
Team-AI Facilitation Phase 1 Week 1：成文规则「AI outputs are drafts, not finals」。
Team-AI Facilitation Phase 1：定义 review protocol：谁 review AI 输出（peer、lead PM、cross-functional partner）；何时（对外分享前、决策前）；检查什么（accuracy、completeness、evidence citation）。
Team-AI Facilitation Phase 1：与团队分享并获 buy-in。
Team-AI Facilitation Phase 2 Week 2：AI 必须引用 sources（无 hallucinations）。
Team-AI Facilitation Phase 2：拒绝说「I think」或「it seems」的输出。
Team-AI Facilitation Phase 2：要求「According to [source], [fact]」。
Team-AI Facilitation Phase 2：加入团队 operating docs。
Team-AI Facilitation Phase 3 Week 3：澄清 AI 推荐、人类决定。
Team-AI Facilitation Phase 3：文档化谁有权推翻 AI 推荐（PM、team lead、cross-functional consensus）。
Team-AI Facilitation Phase 3：创建 escalation path（AI 和人类意见不一致时怎么办）。
Team-AI Facilitation Phase 4 Week 4：团队练习：分享你抓到的一个 AI 错误（正常化抓错）。
Team-AI Facilitation Phase 4：奖励批判性思维（「Good catch on that AI hallucination!」）。
Team-AI Facilitation Phase 4：避免「Why didn't you just use AI?」（羞辱）。
Team-AI Facilitation 成功标准：review 规范成文并被团队遵循。
Team-AI Facilitation 成功标准：证据标准成文。
Team-AI Facilitation 成功标准：决策权限清晰。
Team-AI Facilitation 成功标准：团队能舒适地挑战 AI 输出。
Team-AI Facilitation 相关技能：problem-statement.md、epic-hypothesis.md。
Step 8 如果 Priority = Strategic Differentiation：目标创建可防御竞争优势，而不只是效率提升。
Strategic Differentiation Phase 1 Week 1：问「我们能用 AI 做什么，竞争对手无法通过加人头复制？」列出 5 个候选：新客户能力、工作流重连、经济学转变。
Strategic Differentiation Phase 1：按可防御性排序（多难复制？）。
Strategic Differentiation Phase 2 Week 2：选最佳候选。
Strategic Differentiation Phase 2：设计端到端工作流：客户体验什么？AI 后台做什么？需要什么人类判断？
Strategic Differentiation Phase 2：画 MVP（minimum viable moat）。
Strategic Differentiation Phase 3 Weeks 3-4：构建原型（可以是 PoL probe，不是生产）。
Strategic Differentiation Phase 3：与 5 个客户测试。
Strategic Differentiation Phase 3：测量：是否创造竞争对手无法匹配的价值？
Strategic Differentiation Phase 4 Week 5：问「竞争对手会如何复制？」如果答案是「招更多人」，不是 moat；如果答案是「重设计整个组织」，你有 moat。
Strategic Differentiation Phase 4：文档化 competitive analysis。
Strategic Differentiation Phase 4：决定：构建完整版本、pivot 或 kill。
Strategic Differentiation 成功标准：识别至少 1 个竞争对手不容易复制的 AI 使能能力。
Strategic Differentiation 成功标准：与客户验证（他们看到价值）。
Strategic Differentiation 成功标准：确认可防御性（竞争对手分析）。
Strategic Differentiation 相关技能：positioning-statement.md、jobs-to-be-done.md。
Step 9 可选：询问是否创建进度 tracker。
Tracker 包含：当前成熟度水平（baseline）、目标成熟度水平（goal state）、行动计划里程碑（来自 Step 8）、review cadence（weekly、monthly）。
提供选项：1 是，创建 tracker——生成 Markdown checklist；2 否，我会单独跟踪——提供 summary。
常见陷阱检查 1：不要误把效率当差异化；询问「如果竞争对手多 2 倍人，能否匹配？」如果是，是效率（table stakes），不是差异化。
常见陷阱检查 2：不要跳过 Context Design；先建 constraints registry、glossary、evidence standards。
常见陷阱检查 3：不要只个人使用而非团队转型；优先 Team-AI Facilitation，共享规范 > 个人生产力。
常见陷阱检查 4：不要关注工具而非工作流；工具不重要，工作流重要。
常见陷阱检查 5：不要追求速度而非学习；Outcome Acceleration 是更快学习，不是更快构建；在数天而非数周验证假设。

适用边界 · 注意事项

团队完全还没开始使用 AI 时不要用，先使用基础工具。
需要工具推荐时不要用，这是组织设计而非工具选型。
需要战术性「如何写 prompt」指导时不要用，改用相应技能。