Demo 和验收不是同一件事
Demo 可以帮助客户理解方向，但它往往使用有限样例和受控环境。真正上线后，系统会遇到数据质量、权限、并发、网络、异常输入和人工操作差异。
如果项目只围绕 Demo 推进，后续容易出现“演示能用、现场不能用”的问题。
AI 项目验收应覆盖的内容
- 样本范围、数据版本、标注口径和测试集来源
- 模型或规则的效果指标、错误类型和人工复核方式
- 系统接口、权限、日志、响应时间和异常处理
- 部署环境、依赖版本、资源占用和回退方案
- 源码、配置、部署文档、测试记录和维护边界
验收标准应在开发前确认
验收标准越晚确认，项目返工风险越高。ASWORK 会在项目开始前确认哪些结果可验收、哪些属于外部依赖、哪些边界需要客户配合。
对于算法、智能体和嵌入式 AI 项目，验收还应保留可复测条件，便于后续版本迭代时判断变化来源。