别先上大系统
大平台先收钱，后见效。飞书、企微你们已经在用。合同、报表、跟进、筛查，先接一处。数字对得上，再往下做。
做完一处，人会了，库里也有记录
岗位少一点重复活。会用的人留下。做法写进厂里自己的库。
先钉一处每天都在做的活
不铺开。合同审核、对账、报表、风控筛查，这类重复活先接一处。跑通了再说下一处。
业务骨干跟着做
培训不另起炉灶。骨干全程在场，边做边学。别外包成黑箱。人走了，做法还在厂里。
做法写进你们自己的库
智能体、方案、流程记下来。总部跑通，子公司照着做。知识归组织，不归个人。
花钱少。周期短。账对得上。
只做能跑通的一步。能对账，再铺。
先做最小的一版
跑不通就改。改得起，才敢试。别一上来铺全厂。
活少了，人也会了
岗位少一点重复判断。业务骨干跟着做。能力不外包。
总部跑通，子公司能照做
智能体、方案、流程进库。下一处不用从零来。
从选场景跟到上线
零基础也能把第一处做完。我们跟到能用，不是丢一堆文档。
两件事
一件：在现有工具上加 Agent。一件：把官网做成能用的站。
四步。做完就能照着再做一处
从一处切进去。工时、准确率用数字说。库里留下能复用的做法。
- 01
选
钉死一处每天都在发生的痛点。不贪多。
- 02
接
叠在飞书、企微、现有流程上。先跑起来。
- 03
跟
骨干全程在场。人会用，才算做完。
- 04
记
写进案例库。下一处直接拿来用。
先从这些活里挑一处
别一次改全厂。挑每天都在做、边界清楚的事，先跑通。
通用职能
把重复的判断交给 Agent
高频、规则清楚的案头工作，最先能松一口气。
- 合同审核
比对条款，标出风险点。人做最终裁量。
- 数据核对
跨表对账，把不一致找出来。不必再逐行核。
- 报表分析
用白话问数据。结论和图表自己出来。
- 风控筛查
按规则批量筛异常。人力留给真正要判断的地方。
营销获客
询盘、脚本、跟进，先卸一处
老人怎么回、怎么跟，写进流程。别人也能照着做。
- 询盘 / 客诉
看意图，写针对性回复。质量不靠个别老手。
- 直播 / 短视频脚本
按卖点出选题和稿。批量，但仍要人把关。
- 渠道 / 客户开发
筛潜客，写开发信和提案。
- 跟进序列
样品和商机到点提醒。决策周期能短一点。
做法写进库，人走了还能用
真实客户结果和推演分开写。没有的数字，不写。
- 200h+每季可回收工时
知识留存
跟进记录在库里，新人不用从零问
跟进过程全程记在库里。新人接手，从库里取，不从零问。数字来自真实记录，不是编造的捷报。
老板同时指挥几个 Agent
Agent 替你干活。你定优先级、拍板、改方向。
我们不卖只会一种活的垂直 Agent。那种东西越买越碎，数据各守各的。我们反过来叠能力：
- WorkBuddy核心底座 · 7万+ 社区技能，100+ 领域专家模板，原生打通飞书/企微/钉钉等五大 IM
- Claude Code专业级 Agent（Anthropic）· 连外部工具、多 Agent 并行、流程自动化、跨会话记忆
- OpenAI Codex操作补位 · 屏幕操控、命令行与桌面、开发工具插件、手机端
几样叠在一起，你才能调度，而不是守着一个工种。Skill 归企业。连接器把数据打通。不被一家厂商锁死。
问怎么在厂里这么干- $6000万年利润影响案例 · 客服行业公开数据
Klarna：AI 客服撑起 6000 万美元利润
三分之二客服对话由 AI 承接，230 万次对话，等效 853 名人工客服的工作量，响应速度提升 82%。
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零宙科技：4 人做出 20 人的产出
过去一周的工作量，10 分钟做完，单次任务成本不到 100 元。
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- 1min=24h民乐转谱效率案例 · 独立开发行业公开数据
王钰博：一人全栈，5 周现金流转正
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6 个 AI 员工，撑起一人公司
程序员、内容官、增长官、项目经理、客服，五个岗位交给 AI 员工，同时并行推进 2 个项目。
据公开报道 / 企业官方披露
- 01
对接老板、团队、一线
推手站在中间。落地不脱离车间和业务桌上的真实情况。
- 02
改知识库
一线怎么反馈，文档就怎么改。库要能用，别堆成死档案。
- 03
和新出现的活一起封装
又冒出一处高频重复活，就做成新 Skill。跟着业务长。
- 04
项目做完还接着管
不是做完就走。这个人把日常维持下去。
