面向企业 · AI 应用定制开发

把 AI 接进你的业务系统

从数据接入、模型编排到多端交付。交付完整源码与文档，分阶段验收，上线后有质保期。

01 / 做过什么

两个已经在线上运行的系统

不是演示站。都可以直接点开验证，也可以安排远程演示。

待办聚合与 AI 优先级编排

线上运行中

要解决的问题：待办散在群消息、口头交代和项目管理工具里，会漏，方向也容易偏。

做法：把全部来源聚合成一个看板，读入岗位职责、工作风格、个人目标三类上下文，每天给出 3–5 条行动建议。建议分六类：今日优先做、拆解启动、协同推进、进度补记、延后降级、风险提醒。

两个刻意的设计取舍

目标没匹配上就承认没匹配，不硬凑理由——推荐一旦开始编理由，用户就不会再信它。

AI 只有建议权，没有执行权——每条建议都要人确认才生效，任何动作都能撤销。

交付范围
Web 端 + 微信小程序 + 后端服务 + Agent 接入
代码规模
179 个源文件 · 约 2.2 万行 · 93 次提交
推进方式
约三个月，分九个阶段交付，每阶段验收
技术栈
NestJS · TypeORM · React 19 · Vite · 微信小程序
工程化
自研发布流水线：自动迁移 + 上线健康检查 + 失败自动回滚
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人教版英语词库学习平台

线上运行中

要解决的问题：内容生产是手工活，量一大就失控，质量也没法稳定。

做法：把整条链路做成流水线——抓取、清洗、结构化入库，再用 AI 批量加工成可以直接使用的产出，每一步都有质检。

数据模型
词条、义项、例句、同义词、来源 五层结构
批量生成
助记配图，配风格规范与抽检机制
质量体系
例句生成配 三层质检流程
音频
全库发音音频批量合成
交付范围
从数据抓取到上线，全流程交付
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两个作品放在一起，做的其实是同一件事：把散乱的信息结构化，再用 AI 加工成能直接用的产出。

一个接进了内容生产，一个接进了工作管理。

02 / 能做什么

五类可交付的能力

每一类都会把可复用的部分沉淀成组件与模板，第二个同类项目的交付成本会明显低于第一个。

  1. AI 应用开发

    把大模型能力嵌进现有业务流程：智能推荐与排序、对话式助手、自动总结与报告、Agent 任务分发。贯穿一条原则——AI 只给建议，人确认才生效，每个动作可撤销。

  2. 批量内容生成系统

    输入一份内容清单（词表 / 知识点 / 产品目录），输出配图、文案、音频等成套内容。配套质检体系，不是生成完就交付。

  3. 数据抓取、清洗与结构化入库

    从公开或内部来源取数，完成清洗、去重、格式归一，建成分层的数据模型。后续每加一个功能都不用重新解析数据。

  4. 外部系统接入与数据聚合

    把散在 CRM、ERP、工单、项目管理工具里的数据接入、归一，聚合到一个界面。用插件化架构做，之后每接一个新系统只需实现一个接口。

  5. 企业知识库 / 文档问答

    基于自有资料搭建可检索问答系统。可选云端调用，也可本地私有化部署，数据不出内网。

03 / 交付与保障

先说清楚交什么、怎么保

不写"品质保证"这类空话，只写可以写进合同的具体条款。

源码
完整交付，不含加密或保留模块。你可以自己维护，也可以交给其他人接手
文档
数据库设计说明、接口说明、部署文档
知识产权
交付后归你所有
部署
可代部署，也可交付后由你或你的团队部署
验收
分阶段验收。每阶段确认后再进入下一阶段，避免最后一次性返工
上线
发布流程带自动健康检查与失败回滚，出问题可以一键退回上一版本
质保
上线后约定周期内的问题修复，响应时间写进合同
04 / 合作流程

从聊需求到交接，五步

  1. 1沟通需求把下面五件事说清楚，我判断能不能做、怎么做
  2. 2功能清单与报价按功能点逐项列出，不含隐藏项，报价即最终价
  3. 3分阶段交付每阶段验收通过后再继续，进度可查
  4. 4上线与交接源码 + 文档一并交付，可代为部署
  5. 5质保期约定周期内的问题修复与技术支持
05 / 报价前

这五件事决定了周期和报价

一次性说清楚，能省掉好几轮来回。

  1. 1用在哪端？网页 / 小程序 / APP / 内部系统 / 多端
  2. 2部署方式？云端调用，还是本地私有化离线运行
  3. 3内容与数据规模？大致多少份、多少条、什么量级
  4. 4谁来用？内部员工还是外部用户，预估多少人同时用
  5. 5要打通现有系统吗？比如 CRM、ERP、已有的数据库
06 / 边界

我不接的事

说清楚边界，对双方都好。

有具体需求？ 说清楚上面五件事，我给你方案和周期