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雷达卡
六章，每章配一张能直接打印的工作表，2019 年 5 月 8 日发布。首页写着这本指南的底子：recommendations are based on data and insights from over a hundred individuals across Google product teams, industry experts, and academic research，一百多位产品团队同事、行业专家和学术研究者的经验，压成六章按产品流程排开的判断清单。先说清它不是什么：里面没有一行代码，也不教怎么训模型，通篇在问「这个功能该不该做、做到什么程度、出错时用户还能不能继续用」。
六章各管一段产品流程
第一章用户需求与定义成功，回答三个问题：哪个用户痛点真的需要 AI、是自动化还是增强人的能力、奖励函数有没有优化错东西。三个关键考虑写在章首：找用户需求与 AI 能力的交集、评估自动化与增强的取舍、设计并评估奖励函数。
第二章数据收集与评估，管的是「数据够不够、干不干净、标注员有没有被公平对待」。五个关键考虑：一开始就按高质量数据来规划、把用户需求翻译成数据需求、负责地取数据、准备并记录数据、为标注员和标注流程做设计。最后那条容易被跳过，但指南把它和偏见问题直接挂钩。
第三章心智模型，处理用户第一次见到这个功能时会怎么想。四个关键考虑：为系统会随时间变化设预期、分阶段引导、计划好共同学习的过程、考虑用户把人机交互当成人际交互的倾向。
第四章可解释性与信任，核心是一句话：解释和信任是绑在一起的。四个关键考虑：帮用户校准信任、在整个产品体验里持续校准、为理解而优化而不是为展示模型细节、管理解释对用户决策的影响。
第五章反馈与控制，问的是反馈收上来怎么用。三个关键考虑：让反馈和模型改进对齐、告诉用户反馈的价值和多久见效、在控制与自动化之间找平衡。
第六章错误与优雅失败，只有三个关键考虑，但每个都直指产品会不会被骂：定义什么算错误与失败、识别错误来源、给出失败之后的前进路径。
把各章开头的问句连起来看，能看出这本指南的颗粒度。数据那一章问的是：训练集的特征和覆盖够不够撑住用户需求、用现成数据集还是自己建、数据质量怎么保证、和标注员协作时怎么避免把错误和偏见带进标签、标注工人有没有被公平对待。可解释性那一章问的是：用户该对这个系统抱多大信任、什么时候该给解释、给不出解释的时候怎么办、置信度该怎么展示。这些问题没有标准答案，但每一条都能直接搬进评审会当讨论提纲。
按角色读的入口也不一样。产品经理从第一章和第五章入手比较顺，因为定需求和用反馈这两件事都落在自己手上；设计师多半先看第三章和第六章，心智模型和错误处理直接决定界面上写什么字、留几个出口。
错误那一章最该先读
六章里只有这一章直接决定用户会不会当场放弃。它开头就摆了一个不好回答的例子：一个推荐系统 60% 的时候有用，这算成功还是失败？答案取决于用户对这系统的预期和它的用途，不取决于准确率数字。所以第一步不是回去调模型，而是先把「什么算错」定义出来。
第二条「识别错误来源」讲的是 AI 系统的麻烦之处：错误可能来自很多地方，而且以不直观的方式同时呈现给用户和开发者。用户看到的是推荐不对，实际可能是训练数据里缺了一个人群，也可能是上下文判断失效。
第三条最容易被漏掉：给出失败后的前进路径。指南的理由很实在，AI 的能力会随时间变化，用户遇到错误时如果还能继续操作、还能把事做完，他才会愿意继续用；没有这条路，一次失败就等于一次流失。
每章配的工作表长什么样
六份工作表都是独立 PDF，一页问题清单，对应六章：user-needs、data-collection、mental-models、explainability-trust、feedback-control、errors-failure。它们的用法跟交作业无关，更适合拿去开会，把「我们想过这个问题吗」变成「把答案写下来」。一本指南读完记不住多少，六张纸留下来，下次评审会还能用。
2019 年的资料，哪部分会过时
章节骨架和判断标准不会过时，因为六章问的是产品决策问题，不是技术实现。会过时的是里面的具体例子与界面截图：2019 年还在讨论要不要让 AI 判断用户情绪、要不要把系统做得像人，现在这两件事在不少地区已经有明确的合规约束。
所以读的时候把例子当示例看，把每章的关键考虑当清单用。指南自己的定位也是这样，它给的是 human-centered approach 的操作化问句，不是标准答案。
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六章在线正文、六份工作表的直链、这份指南的许可原文与署名写法，都放在下面，回帖就能看到。
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