# PoC → 生产现场清单 · 把演示变成客户真在跑的系统

> 对应教程：[番外·FDE 篇 · 第 2 章 §2.2 PoC→生产](../../pages/fde.html)
> 一句话：PoC 拿干净数据跑通了，不等于能上生产。这份清单是 FDE 把演示变成客户真在跑的系统时，要逐项过的工程关卡。
> 📌 本清单为通用模板；文中如有具体数字均为示意（虚构脱敏，非真实客户）。

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## 这份清单和主教程的区别

主教程的「基础设施」（阶段 3）讲的是**给自己团队**搭 RAG / 知识图谱；这份清单讲的是 FDE 在**客户现场**把方案推上生产——要适配客户的数据、合规、IT 环境和验收口径。两件事不一样。

> 用法：PoC 验证完、准备扩到生产前，逐组打勾。任何一组没过，别上。

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## 第 0 组 · 商务与组织前提（最容易死、却最常被忽略）
> 真实项目死在 PoC 阶段的 Top 原因，大半不在这份清单的工程侧，而在商务与组织侧。先过这组，再谈工程。
- [ ] 预算已立项（不是「客户有兴趣」，是走了预算审批流程）
- [ ] 采购流程已启动、走到哪一步已摸清（别等到要签合同才发现卡在采购三个月）
- [ ] 客户内部 champion 在位、且有话语权（champion 调岗/失势要有备手）
- [ ] 验收口径已被客户高层书面背书（防止 PoC 中途被高层悄悄改标准）
- [ ] 合同/SOW 里已明确 AI 输出的责任边界（AI 不是 100% 准确，客户对此有书面认知）

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## 一、数据准备
- [ ] 数据源已确认（哪些系统的哪些表 / 接口，谁有权限给）
- [ ] 数据授权 / 脱敏范围已和客户书面确认（哪些字段可用、哪些要脱敏）
- [ ] 数据量级与更新频率已摸清（实时？T+1？全量？增量？）
- [ ] 数据质量已抽检（空值 / 错值 / 重复 / 口径不一致的占比）
- [ ] 数据管道在客户环境跑通（取数 → 清洗 → 入库 / 入索引）

## 二、合规审查
- [ ] 客户的数据合规要求已明确（行业监管 / 内部规章）
- [ ] 数据出境 / 跨区 / 留存策略已确认（能不能出内网、留多久）
- [ ] 审计日志方案已定（谁在什么时候用了什么数据 / 模型）
- [ ] 模型供应商条款已核对（数据是否会被供应商留存 / 训练）
- [ ] 敏感数据脱敏 / 加密方案已落地

## 三、客户 IT 集成
- [ ] 网络 / 鉴权对接已通（VPN / 内网 / 单点登录 / API 网关）
- [ ] 遗留系统适配已完成（老接口 / 老数据格式 / 老流程的对接）
- [ ] 部署环境已确定（客户云 / 内网机房 / 私有化部署）
- [ ] 性能与并发基线已测（峰值 QPS、响应延迟、资源占用）
- [ ] 与客户现有系统的数据回写 / 调用闭环已通

## 四、验收标准
- [ ] 准确率 / 召回率门槛已和客户书面约定（别口头）
- [ ] 延迟 / 可用性门槛已约定（P99 延迟、SLA）
- [ ] 回归用例已准备（防止改一处坏一片）
- [ ] 客户签字标准已明确（什么结果算「验收通过」）
- [ ] 失败 / 降级预案已定义（AI 没把握时怎么办）

## 五、上线与回滚
- [ ] 灰度方案已定（先放哪个范围 / 哪些用户）
- [ ] 监控告警已上线（关键指标异常能发现）
- [ ] 回滚预案已演练（出问题能切回老流程）
- [ ] 运维移交已完成（客户 / 运维团队接得住）
- [ ] 上线后效果度量已启动（照 ai-metrics 持续量，但用客户业务指标口径，非 ai-metrics 默认的内部口径）

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## 常见坑

- **PoC 用干净数据，生产数据脏**：演示时数据是精心准备的，上线碰到真实数据的空值 / 错值 / 长尾就崩。第一组「数据质量抽检」别跳。
- **没谈合规就上线**：数据出境 / 供应商留存条款没核对，上线后被客户合规叫停。
- **验收标准口头约定**：没书面写清准确率门槛，做完客户说「不够准」，扯不清。

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## 与其他模块

- 配套：[需求探索画布](./01-fde-discovery-canvas.md)（PoC 范围从这里来）· [能力自评矩阵](./03-fde-skill-matrix.md)
- 质量把关（第四组回归用例）：[ai-test-frame](../ai-test-frame/)
- 效果度量（第五组上线后度量）：[ai-metrics](../ai-metrics/)
- 完整方法论：[番外·FDE 篇](../../pages/fde.html)