先走一遍工作，再写 AI 需求
从一份真实样本开始，找到值得改变的那一步。
先看一份输入，也看一份输出
“整理资料”并不是足够明确的需求。它可能是提取几项字段，也可能涉及版本判断、跨表核对和异常处理。让实际做事的人拿出一份输入、演示如何操作，再展示最后交出的结果，才能开始理解这项工作。
沿着判断和交接继续追问
每一步都问：需要哪些资料，按照什么规则判断，信息不全时找谁，结果交给谁。遇到“凭经验”时，继续找一个具体例子。例子能暴露规则，也能说明规则在哪些情况下不适用。
把发现变成可以选择的试点
将问题按业务价值、资料准备、实施成本和影响范围排列。先选择能够取得样本、有人负责复核、结果可以比较的小场景。试点要说明输入、输出和例外，不以功能数量作为进度。
最后交出一条可执行的下一步
调研需要形成问题清单、流程与资料地图、试点范围和验收方式。也可能得出先补资料或暂不开发的决定。这样的结论能减少后续浪费，同样是有价值的交付。