看清使用与投入，也看清控制的边界。

将成员身份、资源授权、运行记录与消耗口径分开管理。团队可以在授权范围内理解 AI 使用和投入，不把使用量当绩效，也不把一个策略入口描述成全平台硬预算。

治理先回答三个实际问题

组织身份、工作区成员关系和资源授权共同决定可用范围。平台配置服务目录，成员维护个人连接与凭据；共享 Skill 或角色不会自动授予外部系统访问权。

团队使用分析只覆盖当前账号可读且已记录的 Run。需要先统一工作区、查询范围和时间口径，才能解释成员与模型分布。

他人的私人 development_machine Run 不因管理员身份而开放。可读的运行统计，也不意味着 Prompt/Response 正文可读。

对符合范围的正文读取，需要显式请求、权限检查和成功写入审计；审计失败时拒绝读取。

成员在自己的连接入口确认服务地址与授权状态。保存配置只证明配置被接受，真实调用仍需要按目标服务、当前身份和执行环境单独验证。

费用存在完整计价、部分计价和未知状态。缺少价格或记录不能解释为免费；简表中的零金额也不能直接证明零成本。

Task 月额度检查使用已记录用量，不预占额度，也不实时终止正在运行的任务。并发创建、单次大消耗和遥测延迟都可能导致最终用量超过上限；不能推广为所有对话、自动化或协作入口都受到相同保护。

从一项真实工作开始

围绕工作场景、现有系统与治理要求，梳理值得验证的第一步。

仅在本地预览预约信息，
不发送、不保存，不构成实际预约。