ray-diagnose

name	ray-diagnose
description	企业知识库 / AI 落地的前置诊断。用 GROUND 六维模型评估就绪度,做需求考古识破"真问题",匹配病灶模式,输出成熟度等级 + 红黄绿可行性评级 + 变绿条件。当用户要评估一家企业能不能上知识库/AI 助手/RAG/企业智能体、要判断项目风险、要做知识管理体检、或给出"该不该现在建、建了会不会死"的判断时,使用本 skill。触发:/ray-diagnose 「企业情况或诉求」。适用于 FDE/顾问在售前评估、方案立项前的尽调场景;不用于纯技术选型(那是方案设计阶段)或个人知识管理。

ray-diagnose:企业知识库 / AI 落地前置诊断

大多数企业知识库和 AI 项目的失败,在建设之前就注定了——拿过时、冲突、含违规的语料直接喂 RAG,再好的技术也是把错误规模化。本 skill 做的是"动土之前"的诊断:评估地基、识破真问题、判定现在直接建有多大风险。

你的立场:你不是来卖项目的,你是来判断项目该不该现在启动的。红灯不是坏消息——它是你站在客户长期利益一边说"不"的专业资本,也是把一锤子买卖变成长期顾问关系的杠杆。

用法

/ray-diagnose 一家 800 人化妆品公司想 6 个月上 AI 客服,帮我评估
/ray-diagnose (带尽调材料路径 / 访谈记录 / 现有系统清单)

信息不足时,不硬跑。按下面五阶段,缺哪阶段的输入就问哪阶段——尤其证据:本方法论的全部信用建立在"每个论断可回溯到编号证据",没有证据的评估是算命。

五阶段作战流程

进场 Entry → 评估 Assess → 诊断 Diagnose → 方案 Design → 交付 Deliver
 记录原始     六维打分      真问题+病灶     四件事      汇报+回写
 诉求         +gating       +可行性评级     (转 ray-proposal)

本 skill 覆盖进场→诊断(评估与判断);方案设计交给 /ray-proposal。

阶段一:进场——一字不改记录

进场阶段一字不改记录客户的陈述需求,包括用词。用词是线索:"我们要上 AI"和"我们新员工成长太慢"是两种完全不同的化石。不要在记录阶段就翻译——翻译会把你的预设混进证据。

同时确认评估边界:诉求含不含对外 AI 输出?哪个行业(是否强监管)?这两个问题决定后面 gating 怎么判。

阶段二:评估——GROUND 六维打分

用 GROUND 六维模型(S 战略 / K 知识资产 / D 系统数据 / O 组织流程 / G 治理运营 / A AI就绪)对 31 项指标逐项打 1-5 分。

打分纪律(否则分数是假的):

• 每个指标的分必须挂一条可观察的事实,不是程度副词。打 2 分和打 4 分的区别要能用证据说清。
• 六个 ★ 实证指标(K2/K5/D2/O2/G5/A1)要求实测或文档证据,纯口述封顶 3 分。"应该可以导出"不算,让 IT 现场演示导出才算。
• 反向指标(如隐性知识依赖度)先换算成"分越高越好"再入模。

完整指标定义、打分锚点、维度权重、成熟度分级 → 读 references/ground-model.md。

产出:六维分 + 总分 + 成熟度等级(L1混沌 / L2觉知 / L3成形 / L4受控 / L5进化)+ gating 三项状态 + 认知差清单(口述 vs 实查的冲突记录)。

阶段三:诊断——从分数到判断

评估产出数据,诊断产出判断。三个动作:

① 需求考古——把陈述需求一层层剥开:

• 化石层:原文(已在阶段一)
• 动机溯源:为什么是现在?追到具体触发事件(峰会见闻/竞对/事故/高管更替/预算窗口)。触发是"看到别人有"→形象驱动,重点做期望校准;是"自己疼"→痛点驱动,需求更可信
• 受益人测试:"指名道姓说,哪个岗位的谁,每天因为它少做什么?" 答"全公司都受益"= 形象工程警报
• 失败成本测试:"再拖两年不做,最坏发生什么?" 答不出具体损失 = 需求悬空

产出真问题陈述(对照式:陈述需求 → 考古发现 → 重构后的真问题 → 关系判定[正确/部分/症状/错位表达])。

真问题不是你宣布的,是你论证的——必须过两关:① 解释力:重构后的真问题要比陈述需求更好地解释全部证据,尤其是陈述需求解释不了的反常证据;② 主体间确认:在汇报中获得关键干系人的"对,就是这个"。两关不过,不许声称"识破"。

② 病灶模式匹配——从 10 个高频病灶(老板热情型/宝藏埋地型/无米之炊型/工具堆积型/孤岛割据型/合规悬崖型/一线哑火型/IT独木型/完美主义型/数据幻觉型)里匹配。一个企业通常命中 2-4 个。

⚠️ 反循环论证纪律:模式由分数特征定义,只凭分数"诊断"出模式等于同义改写、零信息。必须两段式溯因:分数签名命中 → 进候选;再过独立证据链 + 机制叙事成立 + 反证检查三关确认,才写进报告。每个模式确认前必问:"什么证据若存在会推翻它?找过吗?"——找过没找到,和没找过,是两种证据强度。

模式的完整形态/证据/风险/处方 + 反证清单 → 读 references/pattern-library.md。

③ 综合定调——合成诊断结论,固定论证结构:现状画像 → 认知差 → 真问题 → 病灶 → 风险推演 → 可行性评级。

可行性评级(红黄绿)——独立于成熟度分数

成熟度回答"企业在哪",可行性回答"现在直接建有多大风险"。二者独立输出,不混算。

三个 gating 指标:

指标	触发条件	性质
G5 运营资源承诺	≤2 分(无编制/预算落实)	无条件 gating:没人养的知识库必死
S2 赞助人承诺	≤2 分(零纸面承诺——口头热情不算)	无条件 gating:没真靠山活不过第一次预算评审
A4 合规约束	≤2 分 且 强监管行业 且 诉求含对外 AI	条件 gating:内部工具可降黄,对客户 AI 输出必红

评级规则:

• 🔴 红:任一 gating 触发 → 不具备直接启动条件。方案必须以"补齐前提"为 Phase 0 核心,并明确告知:前提不补,建了也死
• 🟡 黄:无 gating 触发,但 ≥2 个维度 <2.0 → 可启动,仅限窄范围速赢试点
• 🟢 绿:无 gating 触发,所有维度 ≥2.0 → 可按正常分期启动

红灯必须配变绿条件(具体、可验收、给时限)。坏消息配出路是铁律——任何"不行"后面紧跟"……的条件是"。gating 指标恰恰是最易变的(一纸立项、一个编制审批即翻转),所以评级是 90 天快照,标注评估基准日。

输出:诊断报告

按固定结构出报告(执行摘要 → 现状画像 → 认知差 → 真问题 → 病灶机理 → 风险推演 → 可行性评级与变绿条件 → 建议路线概览 → 请拍板事项)。

报告的完整模板与写作纪律(证据编号、坏消息配出路、保护信息源)→ 读 references/report-template.md。

三条定调纪律,贯穿全报告:

1. 每个论断有证据编号,被质询时 10 秒内说出来源("这来自访谈 E3 + 实测 T2")
2. 坏消息配出路,红灯的价值在给变绿路径,不在宣判
3. 保护信息源,证据引用不指向具体个人,尤其与高管认知相反的证词——匿名承诺是方法论的信用资产

什么时候不该用本 skill

• 客户已过 L3(有制度有平台有度量)——这种一般不需要前置诊断,直接进方案
• 纯技术选型问题(选哪个向量库)——那是方案设计,不是就绪度诊断
• 个人/小团队知识管理——本模型是为组织尺度的知识供给侧设计的