企业AI任务需要先明确对象、边界和成功标准，模型名称不能代替需求定义。这次讨论围绕知识问答与流程执行，放在企业AI与数据应用的范围内，先保留能核对的线索，再判断它们能支持多大的结论。
准备阶段先留哪些信息
企业AI任务需要先明确对象、边界和成功标准，模型名称不能代替需求定义。回答一个问题和修改业务状态属于不同层次，后者需要额外的权限、确认与恢复设计。在开始前，列明对象、任务和需要达到的结果，再确定要查看哪些说明与记录。
进行过程中按什么顺序看
将输入、输出、权限和人工复核要求写在同一份任务说明中。把建议、草稿和已执行结果分别展示，并保留执行凭据。每项检查最好对应一个具体问题，例如条件是否成立、变化发生在哪一步，以及怎样确认结果。
收尾时留下什么
不能因为文字表达像已完成，就忽略系统实际上没有执行相应操作。将已经完成、仍有疑问和需要后续处理的事项分别保存。围绕企业AI与数据应用形成的记录，应能让下次阅读直接找到对应背景。
清单怎样随使用调整
关于知识问答与流程执行的清单可以从少量关键项目开始。经历需求梳理后，再删除重复项、补上实际遗漏，并注明调整理由。项目数量不是目的，能够帮助下一次准确完成核对才有价值。
常见问题
理解知识问答与流程执行，先确认什么？
回答一个问题和修改业务状态属于不同层次，后者需要额外的权限、确认与恢复设计。
在需求梳理时怎样开始？
将输入、输出、权限和人工复核要求写在同一份任务说明中。把建议、草稿和已执行结果分别展示，并保留执行凭据。
什么情况下不宜直接套用结论？
不能因为文字表达像已完成，就忽略系统实际上没有执行相应操作。