# 业务专家如何参与 ArchSight AIOS 项目

本文面向建筑、设计、施工、审图、造价、招采、规范研究和项目管理专家。你不需要会写代码，也不需要理解所有 Agent 或 Workflow，只需要帮助团队把业务判断讲清楚、把依据留完整。

## 你负责提供什么

业务专家最重要的贡献不是写 prompt，而是提供可验证的业务材料：

| 材料 | 示例 |
| --- | --- |
| 规范和标准 | 条文编号、版本、适用地区、适用专业、生效状态。 |
| 工程样例 | 图纸、BIM 模型、现场图片、缺陷案例、审查记录。 |
| 术语口径 | 构件、空间、专业、工序、缺陷、等级、验收项的定义。 |
| 判断规则 | 什么情况下通过、什么情况下不通过、哪些情况需要人工复核。 |
| 反例 | 容易误判的图纸、图片、模型、条文或业务场景。 |
| 验收标准 | 输出必须包含什么证据、什么结论不能自动给出。 |

## AIOS 帮你做什么

AIOS 不是替代专家判断，而是把专家判断变成可复用、可审查、可迭代的项目规则。

它可以帮助团队：

- 把规范条文拆成对象、条件、判定、例外和证据。
- 把 BIM / IFC / Revit / CAD 概念整理成实体、属性和关系。
- 把施工视觉 AI 的检测结果区分为模型输出、规则推断和人工确认。
- 为 RAG / GraphRAG 知识库生成评估问题、不可回答问题和来源要求。
- 为 AI 编码任务补充行业边界，避免把模型推断当成工程结论。

## 你怎么验收

验收 AIOS 产出的业务内容时，重点看五件事：

1. 来源是否清楚：是否写明规范、版本、条文、样例或人工经验来源。
2. 适用条件是否清楚：是否说明地区、专业、阶段、项目类型和例外情况。
3. 结论边界是否清楚：是否区分规范原文、工程经验、模型推断和人工确认。
4. 失败场景是否清楚：是否列出低置信度、遮挡、缺失信息、冲突条文等情况。
5. 复核点是否清楚：是否标明哪些结论必须由专家或工程负责人确认。

## 推荐工作方式

从一个小范围开始，不要一开始覆盖整个行业知识库。

建议顺序：

1. 选一个具体主题，例如“地下室焊缝检测”“防火分区审查”“IFC 构件分类”。
2. 准备 5 到 20 个真实样例，包括正确样例和错误样例。
3. 写清楚术语、判断口径、通过条件和人工复核点。
4. 让工程团队使用 `archsight-aios init` 接入项目规则，并检查 `.ai/profile-detection.md` 和 `.ai/project-context.md` 的自动识别结果。
5. 根据 AI 输出的错误和遗漏，补充反例、规则和评估问题。

## 不应让 AIOS 做什么

- 不让 AIOS 在缺少规范来源时给出确定合规结论。
- 不让 AIOS 替代注册工程师、审图机构或项目责任人的最终判断。
- 不把模型检测结果直接当成工程质量结论。
- 不把内部资料、未授权图纸、个人信息或涉密项目数据放进公开仓库。

## 常见项目类型

默认由 `archsight-aios init` 自动识别。只有自动识别明显不符合项目实际时，再让工程团队显式覆盖 profile。

| 项目 | 自动识别或覆盖 profile |
| --- | --- |
| BIM / IFC / Revit / CAD 平台 | `bim-platform` |
| 施工现场图像、视频、缺陷检测 | `construction-vision` |
| 建筑规范知识库、RAG、GraphRAG | `rag-knowledge` |

业务专家只需要关注 `.ai/profile-detection.md`、`.ai/project-context.md`、`.ai/profiles/*.md` 和评估样例是否真实、准确、可复核。工程师负责把这些材料接入代码、脚本、测试和发布流程。