大家都嫌麻烦的事，为什么未必值得做成产品？
抱怨的声音大小不等于需求的强弱，问题发生频率、损失和已有投入更有参考价值。痛点越严重，客户对新方案可靠性的要求也可能越高。
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风险管理.
关于「风险管理」的文章。
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项目做到一半，为什么越来越难停下来？
在投入之前明确继续、调整和停止的条件，能减少事后不断替项目寻找理由。判断既要看结果，也要看验证过程是否有效，以及交付能否持续。
一个条件不成立，漂亮的AI方案也可能落不了地
资料、授权和工作流程等前提，可能比漂亮界面更早决定方案能否落地。优先验证关键假设，有助于定位失败发生在哪里，避免把局部障碍扩大解释。
有些决定可以快一点，有些不能靠撤回来补救
决策是否可逆，不能只看代码能否回滚，还要看给他人带来的劳动与后果。影响范围、恢复能力和承诺的可补救程度，共同决定判断应有多谨慎。
最大的客户，也可能是最大的软肋
大客户带来收入，也可能占据时间、改变产品方向并削弱其他选择。判断集中风险要看采购决策是否独立，不能仅凭客户数量或一条固定比例认定安全。
AI答错以后，产品不能只留一句“仅供参考”
模型错误的后果还取决于产品怎样展示、核对和执行答案。提供准确依据、允许表达不确定并保留修改与停止入口，才能让用户有机会发现并纠正问题。
给AI加一个“确认”按钮，就算有人把关了吗？
人工审核需要原始信息、明确的执行内容，以及修改和叫停的权力。确认过多会削弱判断，关键内容变化应重新审核，未回应也不能被当作已经同意。
备用模型接好了，不代表产品就能扛住故障
备用服务能否在故障时接住业务，需要验证额度、格式和实际效果。降级应保留可信的核心结果，并明确等待、暂停和人工处理的边界。
可靠性也有预算，关键工作要先被保护
可靠性投入需要按客户承受失败的后果排序，优先保护关键工作。维护预算还应覆盖发现、恢复和验证，服务承诺要与实际保障能力相符。
按钮点了两次，为什么不该扣两次钱？
网络超时可能发生在业务已经完成之后。幂等性通过识别同一次操作，减少重试带来的重复订单、扣费和通知，同时需要核对不同步骤的实际结果。