从交互原型到评测集和上线门槛，完整设计可验收的生成式 AI 应用。
这是一个面向真实业务工作的开源 AI Agent Skill。它不是一组零散 Prompt，而是一套包含任务边界、执行流程、质量检查和交付模板的可复用方法，让支持 Markdown 指令的 AI 助手能够更稳定地完成 AI App Prototype & Acceptance Design 相关任务。
English: An open-source AI agent skill for ai app prototype & acceptance design, built around practical workflows, reusable deliverables, quality checks, and human-review boundaries.
从交互原型到评测集和上线门槛，完整设计可验收的生成式 AI 应用。技能强调可执行结果、明确假设和人工复核点，适合从一次性对话升级为可复用的团队工作流。
- AI 交互状态机与对话流程
- 模型、知识库和工具调用链路
- 代表性评测集与失败样本设计
- 量化验收标准、上线门槛和监控
- 可演示原型脚本
- 状态机与模型链路图
- 评测数据集设计
- 验收评分表和上线清单
- AI 产品经理与原型设计师
- Agent、RAG 和 AI 助手团队
- 负责 AI 应用验收的业务与技术负责人
将下面任一请求交给支持读取本地文件的 AI Agent：
为企业知识库问答助手设计交互原型和验收标准
给这个智能体建立评测集、失败降级和上线门槛
Agent 应先读取 SKILL.md，再按其中的流程和质量要求执行任务。
git clone https://github.com/zchstime/ai-app-prototype-acceptance.git
cd ai-app-prototype-acceptance然后对你的 AI 助手说：
请读取 SKILL.md，并使用这个技能处理我的任务。开始前先确认目标、输入、限制和期望交付物。
不同 AI Agent 客户端的技能安装目录和触发机制可能不同；只要客户端能够读取 Markdown 文件，就可以直接引用本仓库中的 SKILL.md。
- SKILL.md：技能定义、执行步骤与质量边界
- ai-prototype-template.md
- evaluation-rubric.md
- LICENSE：MIT 开源许可证
- 结果导向：输出方案、模板、清单、指标或可执行下一步，而不止是泛泛建议。
- 证据与假设分离：明确哪些是事实、推断和待验证信息。
- 人机协作：对高风险判断保留人工复核、权限控制和撤销路径。
- 可复用与可验收：让同类任务能够重复执行，并通过明确标准检查质量。
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如果你正在建设 AI App Prototype & Acceptance Design 相关的 AI 工作流，这个仓库可以作为可直接复用的起点，也适合作为团队内部 Prompt、SOP 和验收规范的共同底稿。Star ⭐ 这个仓库，方便以后快速找到；也欢迎通过 Issue 或 Pull Request 分享真实案例和改进建议。
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