Problems
我重点处理的 4 类落地问题
SEC.01AI 落地通常不是模型不够强，而是问题、工具、流程和知识没有被接在一起。
从真实任务和失败记录确定优先级，不从工具倒推场景。
按用户能力、数据边界、成本和稳定性选择最小组合。
明确输入、输出、人工审核和失败回退，让结果进入下一步。
把有效做法转成知识库、SOP、Skill、自动化和反馈记录。
Cases
三个正在变成真实流程的项目
SEC.02成熟度不同，所以不做等量包装：产品内测、工程原型和技术证明分别写清证据与边界。
教案搭子：先把教师的自然描述整理成可确认的教学事件
教师先用自己的话描述任务，系统再把目标、对象、材料、约束、缺失信息和假设整理出来，确认后才进入生成。
教师知道自己要做什么，却很难一次写出完整 Prompt；直接生成会把缺失信息变成模型猜测。
先做教学事件结构化、缺失字段追问与假设确认，再把确认后的结构交给生成流程。
Private beta。截至 2026-07-14，产品具备输入、生成、历史、反馈、权限与运行记录；不声明真实用户数。
输入、结构确认、生成、历史和反馈形成了完整使用路径。
权限、速率限制、模型与成本记录、成功和失败日志已经存在。
活动身份混合，refine、copy 与学生快照尚不能作为真实采用证据。
让 Agent 理解任务，让确定性代码处理文件
自然语言负责表达任务，路由层确定任务类型和参数，Word、Excel、PPT、PDF 由确定性处理器完成并留下日志。已有一次隔离运行和可复查的真实办公文件输出。
办公任务适合用自然语言提出，但文件正确性、异常处理和交付格式不能依赖模型猜测。
模型只理解与路由任务；模板填充、文档合并、表格处理、预览和日志交给可复查代码。
Working prototype。截至 2026-07-14，已有一次合成端到端运行；尚无真实用户、生产部署或广泛兼容证据。
隔离运行产出了批量 ZIP、合并 DOCX、异常 XLSX 与 JSON 任务日志。
FastAPI 路由到多类确定性处理器，输出可由常规办公软件检查。
打包版本只有两个任务解析测试，一次合成运行不代表生产稳定性。
从 brief 到真实视频渲染与检查的分阶段流水线
把输入整理、语音、分镜、渲染、媒体探针和质量检查拆成可观察阶段，保留失败状态和回退逻辑。真实 MP4 已生成；视觉阶段仍保留 mock 与 fallback。
视频自动化常把"生成成功"当成交付完成，但音频、时长、分辨率、编码和视觉质量仍需要逐阶段检查。
模型与规则负责理解 brief 和规划阶段，Remotion 完成确定性渲染，ffprobe 与质量报告负责验收。
Technical proof。截至 2026-07-14，真实 MP4 已渲染；视觉生成仍包含 mock、fallback 与规则式处理。
已有 1080×1920、30fps、带音频的 H.264/AAC 演示 MP4。
一份 dated snapshot 记录 298 项通过与 6 条警告，只代表工程测试。
当前不是广告 SaaS、客户创意或商业效果证明，视觉阶段尚未完全接通。
Current Boundary
当前边界
SEC.03当前工程验证多于真实用户验证。Teaching Agent 仍在私测，Document Agent 只有一次隔离运行，auto-motion 仍包含 mock 与 fallback；这里不把工程通过写成用户采用或商业结果。