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Playbook阶段 6可泛化原则
数据 / API / 知识库 / 权限验证（Truth Loop）
真相
用只读 Probe 把字段、接口、指标、权限和知识召回从“应该如此”变成有证据的事实。它还负责区分上游确实没有数据，还是我方参数、接口或权限处理出了问题。
什么时候拿出来用
- 验收表里仍有依赖上游真伪的待确认项
- 准备接入新的数据源、工具动作、知识库或权限范围
开始前先拿到
- 逐条可证实或证伪的 Probe 问题
- 只读测试权限与安全的执行环境
- 待确认的字段、口径和权限清单
操作主线
怎么推进
公开的是判断与动作骨架。客户数据、私有模板和内部示例不在其中。
- 01
逐项发起 Probe
一个探针只回答一个判断，并记录请求范围、原始结果、版本和结论。
- 02
检查全分布和漂移
不要看前几条就下结论；统计字段分布、候选名称和状态映射。
- 03
实测权限与口径
用不同角色验证可见范围、越权行为、指标来源、公式和单位。
- 04
回填契约与验收
把 confirmed/refuted 结论写回字段注册表、指标契约、权限矩阵和对应 Case。
会留下什么
- 带证据的数据与接口契约
- 权限矩阵
- 知识召回与口径验证记录
过关前再看一遍
- 关键字段和口径经过真实环境验证
- 越权、认证失败和上游缺数有明确处理
- 下游实现会引用同一份事实源
Exit Gate · 放行条件
关键字段/口径/权限经 Probe 证实
容易做错的地方
- 看前几行为空就宣布字段不可用
- 把参数错误包装成上游缺数
- 不同模块各自维护字段名和口径
这套方法怎么落到你的项目
这是我们交付生产级 AI Agent 的公开、脱敏方法骨架。真正落地时，从 AI Agent 生产就绪审查与路线图 入手，或先用 生产上线前深检 定位薄弱环节。