一篇好的落地案例，能让同行少走很多弯路。编辑部整理了一份复盘模板，欢迎大家按这个结构分享自己的项目（注意脱敏）。

【1. 背景与约束】
- 业务问题是什么？原来怎么解决？痛点在哪里？
- 约束条件：延迟要求、数据隐私（能否调用外部 API）、语言、预算、团队规模。
- 成功标准：上线前定义好，例如“人工复核率下降”“首次解决率提升”，而不是“用上了大模型”。

【2. 方案与架构（不涉及机密）】
- 模型选择：API 还是自部署，为什么？
- 数据流：输入从哪里来，经过哪些步骤（检索、工具调用、规则校验），输出给谁。
- 人工环节：哪些情况必须人工确认？

【3. 指标：前后对比】
- 质量：准确率、人工评分、投诉率等。
- 成本：单次请求成本、人力节省。
- 效率：处理时长、吞吐量。
请说明统计口径和时间范围；如果数据不便公开，可以只描述趋势和量级。

【4. 失败模式与教训】
这是最有价值的部分：
- 模型在哪些输入上稳定出错？
- 有没有出现幻觉、格式错误、越权调用工具？
- 用户如何“绕过”或误用了系统？
- 如果重来一次，你会改变什么？

【5. 维护与迭代】
模型版本升级、提示词变更、知识库更新时如何回归测试？有没有监控告警？

【写作提醒】
- 不要声称“保证 ROI”或给出无法核实的收益数字。
- 不要泄露客户信息、内部代码或密钥。
- 本站讨论不构成投资建议，也不讨论政治相关话题。

讨论：
1. 你的项目中，最出乎意料的失败模式是什么？
2. 你们是如何定义“上线成功”的？