01
边界简报
在构建工作开始之前,定义 工作流、data、access、运行时 与 handoff limits。
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在构建工作开始之前,定义 工作流、data、access、运行时 与 handoff limits。
02
在客户环境中落地一条有范围的 private AI path。
03
让 examples、run notes、已知限制 与 评审 材料 保持可见。
04
让 activation、rollback、ownership 与 维护 assumptions 保持清晰。
05
将未来变更与首次交付及 评审 pass 分开。
协作
工作发生在靠近客户团队的位置;他们理解 工作流,也将负责操作系统。

范围
每一次 engagement 都从定义系统可以在哪里运行、可以触及什么、以及谁可以操作它开始。
构建
首次交付是一条有范围的实现路径,而不是脱离语境的建议。

证据
Evidence 始终靠近系统,使 behavior、limits 与 decisions 在 handoff 之前可以被检查。
交接
交付包含必要的 operating assumptions,使客户团队在首次上线后仍能理解系统。

模式
支持模式取决于 environment access、implementation speed,以及客户团队的 operating needs。
Patterns
典型项目围绕真实 工作流、private environment 与一个具体的 first system 来界定范围。
边界
这种协作模型是面向 私有 AI 系统 的直接实现支持,而不是抽离的商业练习。
台账
一次良好的 engagement 会留下紧凑记录,涵盖 scope、build decisions、证据、handoff 与 next steps。
Boundary check
Random Walk 适合那些需要以技术清晰度完成界定、构建、评审 与 handoff 的 私有 AI 系统 项目。
带来 工作流、target environment、边界 constraints、评审 needs 与 handoff expectations。
System signals
Boundary limits