01客户问的第一句话，往往不是「能不能装」
点一个症状，看这个场景怎么解。
怎么证明不出域
配置项人肉查不完
扫出来了没人跟
「无云端费用」没人能验证
02看它怎么干活
下面是在 WorkBuddy 里跑一遍这个场景的完整过程。真实的问法，真实的口径，每条结论都挂出处。
🎬 实操录屏位 —— 把录制好的
demo.mp4 放到本目录即自动替换此占位
WorkBuddy · c24-private-deploy
演示数据
03厂里的话，AI 听得懂
不用学指令，怎么问都行。下面是四组真实问法。
「部署好了没？」
12 个节点、60 项检查，就绪度 96.7%（58/60）。必过项 52/52 全部通过，无阻塞——2 项未过的是非必过项，已登记优化项，不影响交付。
出处：部署就绪检查项 60 项 · 部署环境清单 12 个节点
出处：部署就绪检查项 60 项 · 部署环境清单 12 个节点
「数据有没有出去？」
扫了 220 条配置项，命中六类出域通道 58 条：高 14 / 中 28 / 低 15 / 不合格 1。那条不合格是 CFG-0066 推理端点指向公网，R7 一票否决，已拦截并改回本地。
出处：配置项扫描台账 220 条 · CFG-0066
出处：配置项扫描台账 220 条 · CFG-0066
「高危有几条？谁没整改？」
高危 14 条，13 条 24h 内闭环，滞留 1 条（FIX-0014 超期 6 天）→ 已升 IT 负责人。中危滞留 1 条（FIX-0040 超期 5 天）。整改人与复核人强制不同人，40/40 条全部成立。
出处：整改任务 40 条 · 风险单 RSK-0014 / RSK-0042
出处：整改任务 40 条 · 风险单 RSK-0014 / RSK-0042
「证据包齐了吗？省了多少？」
18 项证据全部齐备，交付门禁通过，可签交付。成本：年本地 61.4 亿 Token，云端 0，按云端公开定价区间折算年省约 ¥18.2 万（49.5%）。
出处：合规证据清单 18 项 · 成本台账 12 个月
出处：合规证据清单 18 项 · 成本台账 12 个月
04下载演示数据源
7 个标签页、420 行模拟数据，拿去自己跑一遍。
↓ 下载 c24_private_deploy.xlsx
同时提供
gen_data.py 生成脚本，可改参数重新生成① 部署环境清单12 行
② 部署就绪检查项60 行
③ 配置项扫描台账220 行
④ 出域风险单58 行
⑤ 整改任务40 行
⑥ 合规证据清单18 行
⑦ 成本台账12 行
⚠️ 全部为模拟演示数据，「英哲机械」为虚构主体，非任何真实企业与真实系统。
数据里刻意埋了各类边界样本：扫描失败 2 条、疑似转人工 8 条、R7 一票否决 1 条、
六类出域通道全覆盖、审批驳回 2 条、低危入观察池 15 条、超期滞留 2 条、
复核不通过退回重做 2 条、误报 5 条——保证每一条规则都有能触发它的示例。
ℹ️ 为什么是 7 个标签页（C-14/C-19 是 6 个）：本场景是交付形态类，
「合规证据包」与「成本台账」是客户决策依据，不能省——客户买私有化就要看这两样。
口径写在哪
6 个指标的分子分母 →
联动链 9 跳兜底 + 六类通道规则 →
红线 / 成本怎么看 / 常见误判 →
7 张表的字段映射 →
完整 PRD →
metric-dictionary.md联动链 9 跳兜底 + 六类通道规则 →
rules.md红线 / 成本怎么看 / 常见误判 →
scenario-knowledge.md7 张表的字段映射 →
template-map.md完整 PRD →
01-PRD/
05效果与验收口径
每个场景都写清楚结果和验收口径——不只看功能，看怎么验。
| 指标 | 演示实测 | 验收口径（怎么算） | 易错点 |
|---|---|---|---|
| 部署就绪度 | 96.7% | 已通过检查项 ÷ 应检查项 | 必过项不通过 = 整体不合格，其余再高也没用 |
| 扫描覆盖率 | 99.1% | 已扫描配置项 ÷ 应扫描配置项 | 重试仍失败的不能算进分子 |
| 高危闭环率 | 92.9% | 24h 内已闭环 ÷ 已确认高危 | 时限从进入待整改起算；驳回不进分母 |
| 误报率 | 8.8% | 复核判误报 ÷ 判定为风险 | 分母不能用总扫描条数，会被稀释 |
| 合规证据完整率 | 100% | 齐备证据项 ÷ 要求证据项 | ★ 门槛不是得分，17/18 是不合格不是 94% |
| 本地推理占比 | 100% | 本地 Token ÷ 总 Token | ★ 99% 也是不合格，差一点就不叫不出域 |
⚠️ 关于「年省 ¥18.2 万」，三句话必须一起说：
① 云端单价是公开定价区间的推断（本例 ¥60/百万 Token，高性能档），不同档位价差可达 10 倍；
② 用量存在临界点——本例本地运行成本 ¥18.6 万/年 ÷ 单价 ≈ 年 3.1 亿 Token，低于这个量私有化在纯 Token 账上不一定省钱；
③ 私有化的核心价值是合规可控与数据不出域，省钱是规模化之后的附加收益，不要当主卖点。
① 云端单价是公开定价区间的推断（本例 ¥60/百万 Token，高性能档），不同档位价差可达 10 倍；
② 用量存在临界点——本例本地运行成本 ¥18.6 万/年 ÷ 单价 ≈ 年 3.1 亿 Token，低于这个量私有化在纯 Token 账上不一定省钱；
③ 私有化的核心价值是合规可控与数据不出域，省钱是规模化之后的附加收益，不要当主卖点。
🔒 设计取向说明：本场景有一条硬约束——系统不能否定自己。
用云端 API 去论证「我们数据不出域」是自相矛盾的，演示当场就会翻车。
所以本场景的 AI 推理全部在一体机本地完成（演示数据里云端 Token 恒为 0）；
若客户环境确实无法本地推理，我们会先声明并降级为纯规则引擎版，不会悄悄走云端。
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