Concept Fable精修版
Scenario-based Implementation, Use-case Implementation · Go-to-market / Implementation
先读故事。这里不急着给定义，先让问题自己长出来。
寓言故事
老药师先选一张真实病案，把接方、配药和交付的完整链路跑通；参与的人少，边界和结果都看得见。
伙计轮流试磨，谁都说器具能用，却没人能说清服务谁、先做哪一步、怎样算完成；演示和真实流程脱了节。
掌柜先办演示，磨出一撮细粉给众人看。演示当天人人说顺利，但没有真实输入、异常处理和验收指标，交付风险仍在后面。
老匠人把病案拆成触发条件、输入、步骤、责任人、输出和验收证据，逐项记录哪里卡住、谁来判断、结果怎样回到业务。
老药师选定“夜咳丸”一件事：接方、称量、研磨、复核、包药、回访，每步都跑通才算数。这一步麻烦，起初还拖慢了工期；可几轮之后，返工少了，师傅也不再凭脾气改规矩。大家终于看见，所以，落地应围绕一件真实工作闭环，再用证据决定是否复制。
这件小事稳定后，药铺才把方法扩到相近病案。
这件小事稳了，才扩到相近药方。从那以后，落地不是炫耀器具会转，而是选一件真实活计跑到交付结束。
概念落点
Scenario-based Implementation / Use-case Implementation 是从具体业务场景、角色任务、输入输出、系统集成和验收指标出发实施 AI，而不是泛泛部署通用模型能力。它要求明确用户、触发条件、数据来源、工作流、风险边界、ROI 和交付验收，适合企业 AI 项目从试点走向可复制交付。
它重要的地方在于：它不只是一个术语，而是在真实 AI / Agent 系统里会反复出现的结构性问题。理解它，才能判断什么时候该加模型，什么时候该改流程，什么时候该补治理。
故事对应
Soloharness 判断
这个概念的实战价值，是帮你把“看起来聪明的 AI 功能”拆成可交付、可验收、可治理的工作单元。