PLS job 3041def2 pilot visit evidence board

acceptance-tests.md

Acceptance Tests

Artifact kind: e2e_verification.

Pilot Evidence 驗收

測試	方法	Pass
3 場 pilot	查 batch evidence	exactly 3 visits or explicit blocker
Pain moments	每場檢查	>= 3 pain_moments with client words
Advantage signal	每場檢查	>= 1 signal with message + reaction
Evidence request	每場檢查	type + owner + due
Case boundary	每場檢查	public/internal/anonymized/blocked
Next meeting	每場檢查	next meeting date or blocker
Proposal seed	生成 brief seed	每場可生成或列明缺口
Adoption	D7 scorecard	至少 2 場有下一會或提案需求

E2E Verification

1. 選 3 場 pilot。
2. 使用 v1 腳本。
3. 回填 evidence board。
4. 生成 proposal_brief_seed。
5. 產出 D7 scorecard。
6. CEO 決定擴大、重修腳本或補案例授權。

本輪驗證

• HTML artifact 包含 D1/D7/D14/D30、目的到目的 E2E、價值/錢路徑、human capability、solution stack、LINE 草稿。
• learning-memory.json 必須通過 JSON parser。
• Durable Gist 必須 HTTP 200。
• PLS upload-files 必須回 uploaded=8。

Owner / Due / Acceptance

• Owner：墨宇客戶成功窗口。
• Reviewers：墨宇產品負責人、墨宇營運負責人、墨宇 CEO 決策窗口。
• Due：2026-05-30。
• Acceptance：3 場 evidence 完整、至少 2 場下一會或提案需求、case boundary 無違規、decision-record 存檔。

artifact-url-or-pr.md

Artifact URL Or PR

Durable primary artifact:

https://gist.github.com/esz135888/f0aad0975cb37695982b470252988413

Verification:

• Local JSON validation passed for learning-memory.json.
• Required artifact anchors exist: market_context, production_readiness, e2e_verification, people_sync, learning_memory.
• Gist must return HTTP 200 after redirect before PLS completion.

data-model.md

Data Model / API / 權限稽核

Artifact kind: production_readiness.

Tables

pilot_visit_batch

欄位	型別	必填	說明
id	uuid	yes	pilot batch id
script_version	text	yes	腳本版本
owner_person_id	text	yes	客戶成功窗口
due_at	date	yes	D7 due
status	enum	yes	planned, collecting, ready_for_brief, blocked

pilot_visit_evidence

欄位	型別	必填	說明
id	uuid	yes	evidence id
batch_id	uuid	yes	pilot batch
client_name	text	yes	客戶
client_scenario	text	yes	場景
pain_moments	jsonb	yes	至少 3 筆含原話
advantage_signal	jsonb	yes	哪句話有效與反應
evidence_request	jsonb	yes	type/owner/due
case_boundary	enum	yes	public, internal_only, anonymized, blocked
next_meeting	jsonb	yes	date/owner/blocker
script_score	numeric	yes	0-100

proposal_brief_seed

欄位	型別	必填	說明
id	uuid	yes	seed id
pilot_visit_evidence_id	uuid	yes	來源
problem_statement	text	yes	痛點摘要
proof_needed	jsonb	yes	證據需求
recommended_offer	text	yes	提案主軸
next_step	text	yes	下一步

API

POST /api/client-visits/pilot-batches
POST /api/client-visits/pilot-batches/:id/evidence
POST /api/client-visits/pilot-batches/:id/case-boundary-check
POST /api/client-visits/pilot-batches/:id/proposal-brief-seeds
GET  /api/client-visits/pilot-batches/:id/scorecard

權限

• 客戶成功窗口：建立 evidence。
• 產品負責人：審 advantage_signal 與優勢句。
• 營運負責人：審 proposal_brief_seed。
• CEO 決策窗口：看 scorecard 與擴大採用決策。

稽核

• 客戶原話需保存為 evidence，不可只存 AI 摘要。
• case_boundary=blocked 時不得出外部版素材。
• proposal_brief_seed 必須連回 evidence id。

decision-record.md

Decision Record

決策

本輪採用 Pilot Evidence Board，而不是再改客戶拜訪腳本。

背景

上一輪已產出客戶拜訪腳本 Production Workbench。若繼續改話術，專案仍缺真實拜訪證據，無法進入 proposal brief generator。本輪要把 3 場 pilot visit 的 evidence 收集標準定義清楚。

選項

A. 再寫一版腳本

缺點：沒有真實客戶反應，容易變成內部自嗨。

B. 直接做提案模板

缺點：還沒有三場 evidence，提案會缺痛點與證據基礎。

C. 做 Pilot Evidence Board

優點：把腳本有效性、客戶痛點、優勢訊號與案例缺口都變成可驗收資料。

推薦

採用 C。

採用狀態

建議採用。D7 前先跑三場 pilot，之後再做 proposal brief generator。

落地路徑

1. 客戶成功窗口選 3 場拜訪。
2. 使用 v1 腳本。
3. 回填 evidence board。
4. 營運轉 proposal brief seed。
5. CEO 用 scorecard 決定擴大或修正。

不採用時需回饋

• 是否已有三場 pilot evidence？
• 哪些欄位太重？
• 是否要先處理案例授權？
• 哪個客戶場景應優先？

learning-memory.json

{
  "job_id": "3041def2-2804-4456-8354-92a3fb02fc09",
  "memory_type": "learning_memory",
  "project": "AI 自建專案：客戶策略簡報與提案產線",
  "topic": "pilot visit evidence board",
  "market_context": [
    "B2B discovery scripts only improve conversion when real call evidence is captured and reused in proposals.",
    "The project should now prioritize pilot evidence over further script drafting.",
    "Case authorization boundaries must be checked before evidence is reused externally."
  ],
  "next_worker_instruction": "Do not create another visit script. First check whether 3 pilot visits have evidence rows. If not, push pilot_visit_collection. If yes, build proposal_brief_generator and case_authorization_gap board.",
  "owners": {
    "primary": "墨宇客戶成功窗口",
    "reviewers": ["墨宇產品負責人", "墨宇營運負責人", "墨宇 CEO 決策窗口"]
  },
  "acceptance": [
    "3 pilot visits selected",
    "Each visit has 3 pain moments",
    "Each visit has 1 advantage signal",
    "Each visit has evidence request with owner/due",
    "Case boundary recorded",
    "Next meeting or blocker recorded",
    "Decision record attached"
  ]
}

pilot-visit-evidence-board.html

<!doctype html>
<html lang="zh-Hant">
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
  <title>客戶拜訪 Pilot Evidence Board</title>
  <style>
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</head>
<body>
  <header>
    <div class="eyebrow">primary_artifact / pilot_visit_collection / e2e_verification</div>
    <h1>客戶拜訪 Pilot Evidence Board</h1>
    <p class="lede">腳本 v1 已完成後，下一步不是再改話術，而是跑 3 場 pilot visit 並收集可生成提案的證據。本板把每場拜訪要回填的痛點、優勢訊號、證據需求、下一會決策人與案例授權阻塞做成可驗收清單。</p>
  </header>
  <main>
    <section>
      <h2>D1 / D7 / D14 / D30 路徑</h2>
      <div class="grid">
        <div class="card"><span class="tag">D1</span><strong>選 3 場 pilot</strong><br>客戶成功窗口挑三個不同類型客戶，產品負責人確認腳本版本。</div>
        <div class="card"><span class="tag">D7</span><strong>證據回填</strong><br>每場至少 3 個 pain moments、1 個 advantage signal、1 個 evidence request、下一會或阻塞原因。</div>
        <div class="card"><span class="tag">D14</span><strong>提案 brief generator</strong><br>把三場紀錄轉成 proposal brief、案例需求、決策人地圖。</div>
        <div class="card"><span class="tag">D30</span><strong>轉換 scorecard</strong><br>看拜訪到提案、提案到下一會、案例採用、優勢感知的週趨勢。</div>
      </div>
    </section>
    <section>
      <h2>目的到目的 E2E</h2>
      <div class="two">
        <div class="card">
          <ol>
            <li>客戶拜訪腳本 v1 被用在真實會議。</li>
            <li>每場回填標準化 evidence。</li>
            <li>PLS 依 evidence 生成 proposal brief。</li>
            <li>案例授權或證據缺口變成 owner/due action item。</li>
            <li>CEO 看 D7 evidence 決定是否擴大使用。</li>
          </ol>
        </div>
        <div class="card">
          <ul>
            <li>專案改善：用真實客戶反應修腳本，不靠內部想像。</li>
            <li>錢路徑：提高下一會率與提案命中率。</li>
            <li>風險降低：案例授權阻塞被提前暴露。</li>
            <li>能力提升：客成學會把拜訪輸出成可交付提案資料。</li>
          </ul>
        </div>
      </div>
    </section>
    <section>
      <h2>3 場 Pilot Evidence 欄位</h2>
      <table>
        <thead><tr><th>欄位</th><th>每場最低要求</th><th>用途</th><th>不合格處理</th></tr></thead>
        <tbody>
          <tr><td><code>client_scenario</code></td><td>1 個清楚場景</td><td>提案主軸</td><td>退回重寫會議摘要</td></tr>
          <tr><td><code>pain_moments</code></td><td>3 筆，含客戶原話</td><td>簡報痛點頁</td><td>不進 proposal brief</td></tr>
          <tr><td><code>advantage_signal</code></td><td>1 筆，記錄哪句話有效</td><td>優勢共識文件</td><td>回腳本重修</td></tr>
          <tr><td><code>evidence_request</code></td><td>1 筆 owner/due</td><td>案例/模型/導入時程</td><td>開 evidence gap</td></tr>
          <tr><td><code>case_boundary</code></td><td>public/internal/anonymized/blocked</td><td>外部素材權限</td><td>未授權不得使用</td></tr>
          <tr><td><code>next_meeting</code></td><td>日期或阻塞原因</td><td>轉換追蹤</td><td>CEO review</td></tr>
        </tbody>
      </table>
    </section>
    <section>
      <h2>Go / Hold / Stop</h2>
      <div class="grid">
        <div class="card"><span class="tag ok">Go</span>3 場都有完整 evidence，且至少 2 場有下一會或提案需求。</div>
        <div class="card"><span class="tag watch">Hold</span>有 pain 但缺 advantage signal，產品負責人要修核心優勢句。</div>
        <div class="card"><span class="tag watch">Hold</span>有 evidence request 但案例授權 blocked，先走案例授權 action item。</div>
        <div class="card"><span class="tag stop">Stop</span>3 場都沒有下一步，不擴大使用，先重寫訪前判讀。</div>
      </div>
    </section>
    <section>
      <h2>LINE 採納草稿</h2>
      <div class="card">
        <p>「拜訪腳本 v1 已可用，下一步請客戶成功窗口選 3 場 pilot 回填 evidence board：每場 3 個 pain moments、1 個 advantage signal、1 個 evidence request、case boundary、next meeting。產品負責人看 advantage signal 修優勢句；營運負責人確認能生成 proposal brief；CEO 用 D7 結果決定是否擴到全業務。」</p>
      </div>
    </section>
  </main>
</body>
</html>

production-brief.md

客戶拜訪 Pilot Evidence Board - Production Brief

Artifact kind: primary_artifact, people_sync.

場景

前一輪已交付客戶拜訪腳本 Production Workbench。現在下一步不是再產一份話術，而是要讓 3 場真實拜訪產生可生成提案的 evidence。本輪交付 Pilot Evidence Board，要求每場拜訪回填痛點、優勢訊號、證據需求、案例授權邊界與下一會。

D1 / D7 / D14 / D30

時程	成果	Owner	驗收
D1	選 3 場 pilot	墨宇客戶成功窗口	三種不同客戶場景，腳本版本固定
D7	完成 evidence 回填	墨宇客戶成功窗口	每場 3 pain_moments、1 advantage_signal、1 evidence_request、next_meeting/blocker
D14	生成 proposal brief	墨宇營運負責人 + 工程窗口	三場都可轉 brief 或明確列缺口
D30	轉換 scorecard	墨宇 CEO 決策窗口	下一會率、提案率、案例阻塞、優勢感知趨勢

目的到目的 E2E

1. 客戶拜訪腳本 v1 用於 3 場真實拜訪。
2. 每場回填標準 evidence。
3. PLS 生成 proposal brief 與案例需求。
4. 缺案例/模型/時程/權限時開 owner/due action item。
5. CEO 用 D7 evidence 判斷是否擴大使用。

價值 / 錢路徑

• 提高下一會率：每場拜訪都要產生下一會或阻塞原因。
• 提高提案命中：brief 直接基於客戶原話和證據需求。
• 降低素材風險：case_boundary 未授權不出外部版。
• 節省人力：會後不用重新整理訪談紀錄。

提升人的能力

• 客戶成功窗口：把拜訪心得升級成可驗收 evidence。
• 產品負責人：用 advantage_signal 修核心優勢句。
• 營運負責人：把 evidence 接 proposal brief 流程。
• CEO 決策窗口：用 D7 evidence 決定是否擴大，而不是憑感覺。

Solution Stack

層	本輪成果
脈絡框架	腳本是否有效要看三場 pilot evidence，不看內部評語。
作業流程	選 pilot -> 跑腳本 -> 回填 evidence -> proposal brief -> scorecard。
資料 / DB	pilot_visit_batch, pilot_visit_evidence, case_boundary_check, proposal_brief_seed。
工具	pilot-visit-evidence-board.html 可直接給客成回填。
驗收	每場 6 類欄位完整，至少 2 場有下一會或提案需求。
採用	LINE 草稿要求客成、產品、營運、CEO 各自採納。

People Sync

LINE 草稿：

「拜訪腳本 v1 已可用，下一步請客戶成功窗口選 3 場 pilot 回填 evidence board：每場 3 個 pain moments、1 個 advantage signal、1 個 evidence request、case boundary、next meeting。產品負責人看 advantage signal 修優勢句；營運負責人確認能生成 proposal brief；CEO 用 D7 結果決定是否擴到全業務。」

下一輪升級

把三場 evidence 匯入後，建立 proposal brief generator 與案例授權缺口看板。

sources.md

Market Context

Artifact kind: market_context.

Checked on 2026-05-24 Asia/Taipei.

Sources

• Salesforce sales discovery guidance: https://www.salesforce.com/sales/sales-discovery/
• HubSpot sales discovery call guide: https://blog.hubspot.com/sales/sales-discovery-call
• Gong Labs sales research and discovery resources: https://www.gong.io/resources/
• MEDDICC official qualification framework: https://meddicc.com/

Applied Learning

B2B discovery best practice treats calls as evidence collection: customer pain, impact, proof needs, decision process, and next step. For this project, the next production object is therefore not another script but a pilot evidence board that turns three real visits into proposal-ready inputs.