# AI 數據分析師演進案例：結案審查

> 審查範圍是 repository 內的 synthetic 教學案例，不是企業 capability release、上線核准或商業成效驗收。

## 結論

**案例文件層級：可以結案。** 本案例已具備可獨立閱讀的需求、scenario、操作方案、AI 分析師與模型演進設計、DecisionEpisode 契約、展示頁、證據邊界與驗證結果。它足以完成「說明一位 AI 數據分析師如何在受治理條件下，透過持續打造模型工具箱而演進」的教學目的。

**企業交付層級：不可結案，也未進入交付。** Scenario 仍是 `proposed`；G1–G6 沒有任何真實企業 gate 通過證據。案例不得被描述為已獲准、可上線、能辨識流失或能改善營收。

## Passed

| 準則 | 直接證據 | 結論限制 |
| --- | --- | --- |
| 有界商業問題與使用者 | `request.md`、`scenario.json` 定義具名帳戶審閱 | 是 synthetic shape，不是真實 owner 接受 |
| 現況、例外、重工與技術中立目標流程 | `operating-solution-proposal.md` 第 2–4 節 | 是 proposed diagnosis |
| AI 角色不是報表改寫器 | `analyst-model-evolution.md` 定義假設、反證、查證與模型候選責任 | AI 增量價值尚未 shadow 驗證 |
| 模型演進有治理生命週期 | `analyst-model-evolution.md` 第 4–7 節 | 不代表任何模型已發布 |
| 重複修正到模型候選有合成證據 | `evidence/decision-episodes.json` 的三組 revision、`model-candidate.json` 與 `replay-report.json` | 只證明教學案例可重播 |
| 決策記憶可支援 as-of replay | `decision-episode.schema.json` 與 proposal 的 action invariants | Schema 形狀通過，不代表 runtime controls 已實作 |
| 第一切片在沒有 AI 時仍有價值 | proposal 第 9 節的 deterministic signal＋human journal | 真實 journal write authorization 為 missing |
| 權限與自治邊界明確 | proposal 第 8、10 節及展示頁 boundary | 是 proposed control design |
| 驗證與 rollout gates 可執行 | proposal 第 11 節列 owners、thresholds、blockers、rollback | 門檻尚未被真實 owners 接受 |
| 展示與詳細文件互相連結 | `README.zh-TW.md`、`index.html` | 只證明 repository artifact 完整 |

## Missing

| Gate／準則 | 缺少的證據 | 限制 |
| --- | --- | --- |
| G1 Scenario approved | 真實 business owner、baseline、target、acceptance | 不可宣稱 scenario approved |
| G2 Semantics grounded | 真實 metric／semantic／source owners 與 released versions | 不可建立企業 context retrieval |
| G3 Evidence proved | 真實 source、freshness、provenance、access decisions 與使用者驗證 | 不可宣稱分析結果可信或獲准 |
| G4 Decision controlled | 真實 decision logic owner、tests 與 policy acceptance | 不可把分析轉為正式 recommendation |
| G5 Action authorized | Journal／CRM 的真實 authorization、audit、idempotency、recovery evidence | 不可啟用持久企業寫入 |
| G6 Value demonstrated | Replay、shadow、production 結果與 acceptance owner sign-off | 不可宣稱節省工時、改善判斷或商業結果 |

## Unverifiable

| 主張 | 原因 | 限制 |
| --- | --- | --- |
| AI 分析師能比重新設計後的非 AI baseline 帶來增量價值 | 沒有版本化 evaluation set 或 shadow result | AI selection 維持 `deferred` |
| 訂購下降的原因可由目前證據判定 | 客戶 A 只有合成、互相競爭的假設 | 不得標記需求下降或 churn |
| `assembleAccountReviewContext()` 能改善分析品質 | 合成 replay 只證明重複遺漏模式與候選形狀，沒有真實 comparative replay／shadow 效果 | 不得描述為已證明有效或已發布模型 |
| 決策記憶能改善營收或留存 | 沒有真實行動與結果資料 | 不得宣稱商業成效 |

## Repository 驗證紀錄

- `scenario.json` 通過目前的 Draft 2020-12 scenario schema 驗證。
- `decision-episode.schema.json` 通過 metaschema 驗證，六筆 synthetic revisions 均通過該 schema。
- HTML 本地連結與 fragment anchors 可解析。
- Markdown 本地連結可解析。
- `git diff --check` 無 whitespace error。
- 瀏覽器視覺驗證沒有可由此審查重播的直接證據，因此不列為 passed。

### 可重播命令

```bash
bash scripts/validate-example.sh
```

腳本可從任何工作目錄執行，會驗證兩份 schema、scenario、六筆 revision，以及 episode 數量、as-of evidence、supersedes lineage 和三組人工修正模式。若環境沒有 `uvx`、`jq` 或無法取得臨時 validator，驗證狀態應標為 `unverifiable`，不得只靠本文宣稱通過。

## 結案狀態

```text
Synthetic example design: CLOSED
Repository artifact package: CLOSED
Scenario approval (G1): NOT PASSED
Enterprise delivery/release (G2–G6): NOT STARTED / NOT PASSED
AI selection: DEFERRED
```

若未來要把案例轉成真實企業工作，應另開新的 scenario preparation／delivery work item，不重開這個 synthetic 教學案例。新的工作從取得 G1 所需的真實 owner、流程、baseline、target 與 acceptance evidence 開始。