Produktproblem
Ein Prüfer muss erkennen können, ob ein KI Workflow implementierte Release Fakten von geplanten Fähigkeiten, widersprüchlicher Evidenz und fehlender Evidenz trennt.
Lokale KI-Demo
KI mit nachvollziehbaren Quellen
Dokumentenbasierte KI Workflows können überzeugend klingen, obwohl eine Quelle veraltet ist, eine Fähigkeit nur geplant ist oder Evidenz fehlt.
Nutzer oder Prüfer
Hiring Manager, AI Product Leads, Data Platform Product Manager, Engineering Leads und technische Evaluatoren.
Produktentscheidung
Der Meilenstein isoliert Retrieval, Answer Context, Claim Classification, Unsicherheit, blockierte Claims, statische Validierung und Human Review.
Umfang und bewusste Grenzen
- Enthalten: freigegebener Korpus, lexikalische Suche, strukturierter Antwortkontext und Validierung.
- Enthalten: sechs Fälle mit unterstützter Antwort, blockiertem Overclaim, Quellkonflikt und sicherer Ablehnung.
- Ausgeschlossen: LLM Integration, Embeddings, externe Daten, Produktionssicherheit und autonome Generierung.
Umsetzungsbelege
- Der Validator meldet 32 bestandene Szenarien und erhält die ältere 14 Szenario Baseline.
- Der Interviewpfad zeigt drei primäre Fälle in einer Fünf Minuten Sequenz.
- Die Roadmap Erwähnung zum Ticket Export wird daran gehindert, zur aktuellen Funktionsbehauptung zu werden.
Meine Rolle
Die Umsetzung wurde durch KI Coding Agents beschleunigt. Problemrahmung, Scope, Akzeptanzkriterien, Review und Releaseentscheidungen blieben in meiner Verantwortung.
Was dieses Beispiel zeigt
- Produktrisiko Rahmung für grounded AI Workflows.
- Akzeptanzkriterien und Validierungsdesign.
- Trennung von Release Verhalten und künftigen Plattformideen.
- Kommunikation für Produkt und technische Zielgruppen.
Was noch nicht erprobt ist
- Produktionsskalierung.
- Enterprise Security.
- Modellqualität mit integriertem LLM.
- Kundenakzeptanz.
Unterlagen und Ergebnisse
So lässt sich das Beispiel prüfen
- npm run -s jarvis:reference-demo für die sechs Fälle ausführen.
- npm run -s jarvis:reference-demo -- --interview für den Fünf Minuten Pfad ausführen.
- npm run -s jarvis:reference-demo:validate für die 32 Validierungsszenarien ausführen.
Wer prüft und entscheidet
Jede finale Entscheidung bleibt reviewpflichtig. Das System kann Claims klassifizieren und blockieren, veröffentlicht aber nichts und handelt nicht autonom.
Aktueller Reifegrad
Interviewfähige lokale Referenzdemo mit synthetischen Daten und validierten Produktgrenzen.
Was als Nächstes geklärt werden muss
Ein realer Prüfer oder ein Produktteam sollte die Demo in Interview, Design Review oder kontrollierter Evaluation nutzen und festhalten, was klar, unklar oder fehlend war.
Technische Prüfung
Die Demo kann lokal ohne Netzwerk, Datenbank oder LLM ausgeführt werden.
Prüfbefehle
npm run -s jarvis:reference-demo
npm run -s jarvis:reference-demo -- --interview
npm run -s jarvis:reference-demo -- --json
npm run -s jarvis:reference-demo:validateKontakt
Professioneller Kontakt
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E-Mailhello@wateristheholygrail.com
BetreffAnfrage zur Zusammenarbeit
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