你对大模型能力边界、提示词和数据角色的理解扎实，能判断多数需求是否适合用 AI 解决。下一步应补足模型选型与成本、时延之间的权衡。

你能从用户流程识别 AI 机会，但对高频意图和高价值痛点的优先级判断还不够稳定。建议练习用任务完成率而非“功能是否智能”定义问题。

你已有把模型能力转成产品流程的意识，但对不确定性提示、人工兜底和可解释反馈的设计仍有缺口。复杂场景下容易把“回答正确”当成完整体验。

这是当前最需要补强的维度。你对离线准确率与线上业务指标的关系理解不足，尚未形成用测试集、采纳率和任务成功率共同评估的框架。

你了解算法、工程与产品需要共同推进，但在定义验收阈值和拆解数据依赖时还不够具体。项目推进时应更早明确失败样本的归因与责任边界。

你能识别行业中有价值的 AI 场景，也能提出基本商业假设。下一步要把场景价值进一步换算为获客、留存或交付成本的可验证指标。