交互练习：AI项目健康度检查器

📊 五个检查维度

① 效果维度——AI准确率/召回率是否达标？效果是否在衰减？bad case数量是否在增加？跟上线时对比，效果变化趋势如何？

② 用户维度——用户使用率是多少？用户满意度如何？用户反馈是正面还是负面？用户是否在持续使用，还是在用了一段时间后放弃？

③ 组织维度——项目发起人是否还在支持？预算是否有保障？客户内部是否有人负责AI运营？高层是否还重视AI项目？

④ 技术维度——系统是否稳定？响应时间是否达标？是否有技术债务？模型和依赖是否需要更新？

⑤ 合规维度——数据使用是否合规？是否有数据泄露风险？AI决策是否可解释？是否符合行业监管要求？

📖 使用方法

① 选择项目——输入项目基本信息（行业、上线时间、当前阶段）。

② 逐项检查——按五个维度逐项回答问题，系统自动评分（健康/需关注/有风险/危险）。

③ 生成报告——系统生成健康度报告，包含每个维度的评分、问题清单、改进建议。

④ 跟踪改进——针对发现的问题，制定改进计划，定期复查，跟踪改进效果。

⑤ 定期检查——建议每月或每季度做一次健康度检查，持续监控项目状态，早发现问题早处理。

💡 为什么需要健康度检查

AI项目88%死在上线后——不是技术不行，是上线后没人管、效果下降、用户不用、组织不支持，慢慢死掉。

健康度检查帮你定期监控项目状态，在问题还小的时候就发现和处理，避免小问题拖成大危机。

健康度报告也是跟客户沟通的有力工具——用数据告诉客户项目状态，需要客户做什么支持，让客户参与进来，共同保障项目成功。

建议：把健康度检查作为AI运维的常规动作，每月或每季度做一次，形成习惯。