案例与技术能力

技术是否有用,
看它解决了什么问题。

从正在服务客户的 SaaS,到走进业务现场的定制项目。
这些是我们做过的事,也可能是你下一步的起点。

在真实业务中积累持续更新
18
个产品与项目条目含近期上线产品

做成产品 · 用在内部 · 交付客户

01 / SaaS 产品与 API 服务

从长期运营的产品,到你的业务现场。

智化从 SaaS 产品走向 FDE、定制开发与企业 AI 落地。产品仍持续面向客户提供服务,也让我们始终站在真实用户这一边。

01 / 01开放接入

SDS 对外 API 服务

让专业数据能力,直接成为客户系统的一部分。

  1. 产品标识
  2. H5 / REST API
  3. HTML / PDF / Word

解决什么问题

企业网站与业务系统需要提供 SDS 文档,但自行整理数据、生成文件和维护多种输出格式需要持续投入。

如何实现

通过 H5 直链或 REST API 接入 SDS 服务,按产品标识关联文档,提供 HTML 展示及 PDF、Word 交付,让用户在原有网站中获取资料。

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行业数据 API电商资料服务嵌入式文档服务
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
GoLaravelReact / VueREST API / JSON SchemaToken 鉴权与租户隔离异步文档渲染缓存与版本控制MCP 工具适配

技术栈与服务分工

Go 承接 SDS API 的接口服务,Laravel 承接既有业务与文档能力,React / Vue 用于管理及嵌入式页面。接口层与文档引擎通过明确的数据契约衔接,便于分别优化请求处理、资料查询与文件生成。

接口契约与文档服务分层

以 CAS、供应商货号与产品 ID 建立查询契约,将标识解析、资料查询、文档渲染和文件交付拆成独立职责。技术设计可采用关系型元数据索引配合对象存储,HTML、PDF、DOCX 共享同一份结构化文档模型,避免多个输出渠道出现字段和版本偏差。

面向 Agent 的工具接口

在 REST API 外增加 MCP 适配层,可将产品解析、SDS 查询与导出任务封装为独立 Tools,通过 JSON Schema 描述参数和返回结构。Agent 负责识别用户意图与选择工具,服务端执行鉴权、字段校验和文档定位;工具结果携带文档版本与来源,便于后续回答引用。

并发控制与可追踪交付

Token 鉴权、调用频控与防盗链构成接入基础。规模化设计中,可按租户、产品、语言和文档版本构造缓存键,用异步任务承接耗时渲染,并以任务 ID 查询进度;请求追踪、失败重试与幂等控制共同减少重复生成,避免将文件处理时延传递到客户页面。

01 / 02在线订阅

SDS 软件

把专业合规要求,变成可操作的文档流程。

  1. 产品资料
  2. 数据与规则
  3. SDS 文档

解决什么问题

化学品企业需要为不同市场准备安全数据表。重复录入、不同语言与法规版本的维护,让专业人员耗费大量时间。

如何实现

将化学品数据、规则和文档结构融入制作流程,支持物质与混合物、多语言版本以及企业团队共享。用户围绕产品资料操作,即可完成文档制作。

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专业报告生成行业规则软件多语言文档
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
LaravelReact / Vue领域数据模型确定性规则引擎结构化文档编译LLM 信息抽取版本化 Skill

技术栈与服务分工

以 Laravel 组织业务服务、规则调用与文档生成,React / Vue 承接配方录入、章节编辑和团队操作。将专业规则与页面交互分离,法规和模板迭代集中在服务端,前端围绕结构化字段展示校验结果。

领域模型与规则执行链

围绕物质、组分、浓度区间、目标市场和法规版本组织领域数据,将分类规则、章节映射与文档模板分层。工程上可用版本化规则集生成中间结果,再编译到 SDS 章节;每条结论保留输入字段与规则依据,便于定位数据缺失、规则冲突以及版本变更造成的差异。

AI 抽取与确定性计算协同

AI 适合把供应商文档解析为候选字段,输出受 Schema 约束的数据,并附原文片段与定位信息。浓度计算、阈值比较与分类逻辑仍交由规则引擎执行。可将资料抽取、术语翻译和完整性检查封装为独立 Skill,让 Agent 按阶段调用,避免一次生成整份文档时丢失约束。

多语言输出与回归校验

可通过统一章节模型、受控术语库和语言模板管理多市场输出,保留规则版本、模板版本和审核记录。验证覆盖组分边界值、字段缺失与跨语言一致性;AI 对文字进行润色或翻译时,关键数值、单位和分类代码作为受保护字段,最终专业结论进入人工审核。

01 / 03在线使用

SDS 数据库

让分散的专业资料,成为可以随时查找的数据服务。

  1. 查询条件
  2. 资料检索
  3. 查看与获取

解决什么问题

采购、研发与合规岗位需要快速找到化学品安全资料,逐个搜索和手动整理容易遗漏,也难以复用。

如何实现

通过统一的 SDS 搜索入口查找和获取资料,把专业信息整理为可检索的数据服务,减少在不同来源之间反复寻找。

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行业资料库产品数据中心企业知识检索
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
LaravelReact / Vue文档元数据索引SDS 元数据治理结构化索引与分页多级缓存与并发控制文档版本与增量更新反爬与访问风控

技术栈与服务分工

以 Laravel 承接 SDS 资料查询、索引维护与文档访问,React / Vue 构建搜索和结果展示界面。查询走结构化元数据索引,文件交付与检索请求分层处理;用户输入化学品名称、CAS 等条件,直接找到已经制作好的 SDS。

面向化学品实体的数据组织

围绕 CAS、名称及别名、供应商和产品型号整理检索字段,文档记录保留语言、来源、修订日期与文件状态。通过字段规范化和内容指纹识别重复资料,维护化学品与不同来源、不同版本 SDS 的对应关系;对标识冲突或资料不完整的记录保留人工核验入口,避免误配文档。

结构化检索与高并发交付

CAS 精确匹配、名称与别名查询分别设计索引和排序规则,结果分页并限制单次扫描范围。面对热门文档和集中访问,可对查询结果与文件交付设置不同缓存策略,配合请求限流、超时控制和服务健康检查,降低高并发下的数据库与文件服务压力;这些是面向规模化访问的工程设计重点。

增量更新与反爬风控

资料更新可按来源、修订日期和内容指纹识别新增、替换与失效文件,先校验元数据和文件可用性,再发布新索引并清理旧缓存。针对批量遍历与高频下载,可组合 IP、会话和请求行为限频,设置单次查询边界与异常访问告警;既保护文档资源,也让正常用户保持稳定的搜索与下载体验。

01 / 04在线订阅

斟酌 · 文档智能处理

AI 处理 Word,格式与修改依据都留得住。

  1. Word 模板
  2. AI 处理与审核
  3. 文档与改动报告

解决什么问题

企业希望用 AI 生成、修改和审核文档,又担心原有格式被破坏、修改范围失控,以及无法复核每一处变化。

如何实现

沿用企业 Word 模板,让 AI 按要求生成、精确修改与审核,输出文档及改动报告。用户继续使用熟悉的 Word 工作方式。

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合同辅助审核企业模板填报制度与报告处理
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLOOXML / DOCX结构化编辑操作LLM 工具调用文档差异与修订模板约束校验

技术栈与服务分工

以 Next.js 构建文档工作台,NestJS 编排模型调用、编辑任务与文件交付,PostgreSQL 管理文档元数据、任务和版本记录。DOCX 解析与渲染作为独立处理模块,文件实体与业务记录通过资源 ID 关联。

将 Word 视为结构化文档树

DOCX 的处理对象包含段落、文本片段、表格、编号、样式和关系引用。围绕这些结构建立可定位的编辑单元,比全文转成纯文本再生成更适合局部修改;工程重点是让替换、插入和删除遵守原有结构,并保留页眉页脚、表格关系与样式引用。

受约束的文档编辑 Agent

将用户要求转成带目标位置、操作类型和内容的结构化指令,由文档执行器校验并应用。进一步可加入修改前置条件:只有原文或定位指纹匹配时才执行,冲突则重新定位。生成、审核与格式检查可组织为不同 Skill,分别控制上下文和可用操作集合。

从操作记录到可复核交付

Word 修订、版本记录与独立改动报告共同呈现变更。验证设计可分为文件可打开性、结构完整性、受保护区域一致性与渲染检查;对表格跨页、编号连续性等问题补充视觉复核。模型 API 与文档执行层解耦,便于接入企业模型及私有部署。

01 / 05在线使用

AI 落地参谋

先看清企业适合做什么,再决定如何投入。

  1. 企业情况
  2. AI 分析
  3. 诊断报告

解决什么问题

企业想尝试 AI,却难以判断哪些业务值得先做、资料是否够用、实施需要谁配合。

如何实现

企业通过在线产品提供业务情况,获得 AI 落地诊断报告,把宽泛的智能化想法转成可讨论的应用方向和下一步。

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企业自助诊断咨询预评估业务机会梳理
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQL多阶段 LLM 工作流上下文工程结构化报告 Schema诊断方法 Skill评估与一致性校验

技术栈与服务分工

以 Next.js 承接企业信息输入和报告展示,NestJS 管理诊断流程、模型调用与报告任务,PostgreSQL 保存业务资料、诊断结果和版本记录。模型供应商适配与分析方法分离,便于按任务切换模型而保持报告结构稳定。

从企业描述构建诊断上下文

将企业输入拆成业务流程、数据基础、系统约束、人员能力与投入条件,形成可反复引用的诊断上下文。架构上可将信息归纳、机会发现、可行性判断和试点设计拆成阶段,每阶段输出结构化对象,让后续分析消费明确字段,而非不断叠加自由文本。

把咨询方法编排为 Agent Skill

可将行业问题树、场景评价标准与报告模板沉淀为 Skill,并按企业情况选择参考材料。Agent 依据缺失字段提出补充问题,区分已知事实、假设和建议;跨阶段使用统一场景 ID,保持痛点、AI 能力、数据要求与实施步骤之间的对应关系。

报告质量与模型调用控制

报告生成可使用 Schema 校验、字段完整性检查与交叉一致性检查,对没有数据依据的收益数字保持假设标记。运行层按阶段设置超时、重试和 Token 预算,记录提示模板版本与调用结果;通过典型企业样例评估建议是否具体、依赖是否完整、试点是否可验收。

01 / 06在线使用

创镜 · 视频拆解

把视频拆成可学习、可复用的创作方法。

  1. 视频内容
  2. AI 拆解
  3. 详细分析报告

解决什么问题

自媒体创作者想研究优秀视频,却很难系统归纳内容结构、表达方式与吸引观众的关键节点。

如何实现

通过创镜提交视频并获得详细拆解报告,帮助博主分析内容与账号表现,学习创作方法,为打造更有传播力的视频提供参考。

同样适合你的这些业务

视频内容研究创作者学习账号内容策略
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLPython / FFmpeg多模态 LLMASR / 时间戳对齐关键帧采样分段分析与汇总结构化内容评估

技术栈与服务分工

Next.js 提供视频提交与报告工作台,NestJS 编排分析任务,PostgreSQL 管理素材元数据与分析记录。Python 承接音视频预处理及模型工具集成,FFmpeg 处理音轨提取和帧采样,长耗时任务通过独立 Worker 执行。

音频、画面与文本的时序融合

视频理解的技术链路可拆为音轨提取、语音转写、镜头或关键帧采样,再按统一时间轴组织证据。ASR 提供口播与时间戳,视觉模型理解画面主体、字幕和构图;长视频按内容片段分析,减少整段输入导致的上下文稀释与关键节点遗漏。

按分析任务拆分多模态上下文

可为开场吸引点、叙事结构、信息密度和视听表达设置独立分析任务,只传入对应片段与必要上下文。再以分段分析—全局汇总的方式关联结论,每条观察尽量回指时间区间;拆解方法可封装为内容研究 Skill,统一不同视频的分析维度。

长任务调度与分析可靠性

工程设计可用异步队列承接下载、转写和视觉分析,对重复素材按指纹复用中间产物,失败后从已完成阶段续跑。报告区分可观察的表达手法与推断性评价;没有平台行为数据时,不把模型推测写成真实留存率或传播因果。

01 / 07近期上线

GEOOS · GEO 在线优化

面向生成式 AI 搜索的内容优化工具。

  1. 企业内容
  2. GEO 优化方向
  3. 上线后开放

解决什么问题

客户越来越多地通过 AI 了解产品和服务,企业需要重新审视自己的内容是否清晰、可信、便于理解。

产品方向

围绕生成式引擎优化(GEO)建设在线工具,帮助企业开展面向 AI 搜索的内容优化。具体功能与使用方式将在上线时公布。

同样适合你的这些业务

品牌内容优化产品知识组织企业营销工具
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLPythonGEO 评估设计实体与内容结构化检索与引用分析评测 Agent实验版本管理

技术栈与服务分工

规划以 Next.js 构建内容诊断与实验界面,NestJS 编排评测和模型任务,PostgreSQL 管理问题集、页面版本与结果。Python 适合承接页面采集、内容提取与批量分析,具体模块随产品上线进度落地。

面向生成式检索的内容建模

产品规划可围绕品牌实体、产品事实、问答单元和来源证据建立内容模型,检查名称一致性、信息完整性与可引用片段。语义分块、清晰标题和结构化元数据服务于机器理解;技术目标是提高内容可解析性与事实表达质量,不能把任何标记格式等同于必然获得引用。

评测 Agent 与可重复实验

可由评测 Agent 执行固定问题集,记录不同引擎、时间与检索条件下的回答、品牌提及和引用来源,再比较内容修改前后的差异。内容诊断、证据检查和优化建议可拆为 Skill,形成可复用的分析流程;避免用单次回答推导稳定排名。

版本对照与可解释优化

规划中的实验层可保留页面快照、问题集版本和优化记录,区分抓取可达性、检索命中与回答引用三个环节。指标关注有效引用、事实一致性与目标问题覆盖,具体实现与开放能力以产品正式上线为准。

02 / Skills 与小工具

能力也可以很轻,融入已有的使用习惯。

有些需求适合完整系统,有些只需要一个 Skill、一个网页或一次轻量交互。我们会选择更容易用起来的形态。

02 / 01在线使用

Email 有效性验证

在发送之前,多做一步邮箱有效性检查。

  1. 邮箱地址
  2. 有效性验证
  3. 检查结果

解决什么问题

客户资料中的邮箱可能填写有误或已经失效,直接用于联系会增加无效发送与人工核对工作。

如何实现

通过在线工具验证邮箱有效性,辅助整理联系人数据,让用户在发送邮件前先检查地址。验证结果用于辅助判断,不等于邮件一定送达。

同样适合你的这些业务

联系人数据治理CRM 录入检查营销前置校验
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLDNS / MX 查询SMTP 响应分析分层规则校验异步批处理Agent Tool 设计

技术栈与服务分工

以 Next.js 提供单条验证与批量操作界面,NestJS 封装域名检查、验证任务与结果查询,PostgreSQL 保存批次和检查记录。协议检查从 Web 请求中拆出,按域名控制任务并发,避免批量验证长时间占用页面请求。

分层验证与不确定状态建模

邮箱检查可组合语法规范化、域名解析、MX 记录查询和受限的 SMTP 探测。不同层返回不同证据,结果区分有效、无效与未知;Catch-all、灰名单和反探测策略会影响判定,因此 SMTP 临时拒绝不能直接当作永久无效,服务器接受地址也不等于邮件最终送达。

适合 Agent 调用的确定性工具

可把验证能力包装为批量工具,返回地址、状态、原因码和检查时间。MCP 适配层让 CRM Agent 调用验证,Skill 负责规定联系人清洗顺序和异常处置;LLM 用于从名片或文档提取候选地址,邮箱可用性判断仍以协议响应与规则证据为依据。

批处理与域名级流量治理

批量设计需要按域名限制并发,缓存带有效期的 DNS 结果,并对暂时性错误执行退避重试。地址去重、任务断点与结果有效期减少重复探测;日志记录可追踪的原因码,导出保留未知状态,避免为了得到简单二值结果而丢失真实不确定性。

02 / 02在线使用

Ozon 运费工具

让跨境物流费用,更容易查询和比较。

  1. 运输需求
  2. 运费工具
  3. 费用参考

解决什么问题

跨境电商在核算商品成本时,需要查询物流费用。分散的运费规则与查询入口会增加人工核对工作。

如何实现

提供面向 Ozon 业务的运费工具与合作物流入口,辅助用户了解运输费用,为商品成本核算和物流选择提供参考。

同样适合你的这些业务

物流费用查询业务报价工具跨境成本核算
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQL版本化费率引擎计费重量与区间匹配Decimal 金额计算结构化参数抽取报价工具调用

技术栈与服务分工

以 Next.js 构建运费查询和渠道比较界面,NestJS 封装参数校验、费率匹配与计算逻辑,PostgreSQL 管理渠道配置和费率版本。规则与展示分离,更新计费条件时保持计算依据及历史版本可追踪。

费用规则的数据化表达

运费计算可将渠道、路线、重量区间、尺寸限制、体积重系数和附加费拆成结构化规则。先统一重量与长度单位,再计算适用计费重量、匹配费率区间并汇总费用;金额使用十进制定点精度,阶梯边界与进位顺序保持显式,便于复核不同渠道的报价差异。

自然语言需求到报价工具

AI 扩展可从商品描述或物流单据提取重量、尺寸和目的地,经过字段校验后调用报价接口。Agent 负责补问缺失参数与解释费用构成,费率引擎负责数值计算;渠道比价可封装为 Skill,MCP 工具返回适用条件、费率版本与分项费用。

规则版本与边界验证

费率设计需保留生效时间和渠道条件,报价结果关联所使用的规则快照。校验覆盖首重续重交界、超尺寸、不可达地区和体积重切换;历史报价按原始参数与费率版本重算,才能区分输入变化、政策调整和计算缺陷。具体费用仍以渠道实际规则为准。

02 / 03公开可获取

AI 落地 Skill

把诊断方法,放进你已经在用的 AI 助手。

  1. 安装 Skill
  2. 描述业务 / 上传材料
  3. 获得建议报告

解决什么问题

每次向 AI 咨询,都要重新解释分析方法和报告要求,结果容易空泛,缺少可以执行的下一步。

如何实现

在 WorkBuddy 等支持 Skill 的助手中安装后,描述企业情况或上传已有材料,即可按统一方法梳理机会、试点范围和待确认事项。

同样适合你的这些业务

岗位专属助手标准化咨询企业方法库
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Markdown / SKILL.md参考资料与模板Agent 宿主运行时Agent Skill / SKILL.md渐进式上下文加载领域问题树参考资料与交付模板输出质量检查

技术栈与服务分工

核心交付由 SKILL.md、参考资料和报告模板组成,运行在支持 Skill 的 Agent 宿主中。模型推理、文件读取与可用工具由宿主提供,技能层组织业务方法和交付约束,无需为纯方法包额外引入 Web 后端或数据库。

以 Skill 封装可执行方法

Skill 将触发条件、工作步骤、参考材料和交付要求组织为可复用的方法包。执行时先识别业务目标,再逐步补齐流程、数据与约束信息,最终形成机会清单和试点建议;分析依赖明确的工作顺序,使同一方法能够在多次咨询中稳定复用。

上下文工程与工具能力分工

可采用渐进式加载:入口说明保持精简,行业参考与报告模板在相关阶段读取,减少无关材料占用上下文。Skill 描述 Agent 应如何工作;若宿主提供 MCP,外部数据查询可由 MCP Tools 承接。两者通过宿主编排协同,Skill 本身不等于模型训练,也不天然具备外部访问权限。

可审查的方法版本与交付约束

公开源码便于审查分析步骤与模板要求。输出围绕事实、假设、待核实项和下一步组织,质量检查关注每个建议的数据前提、责任角色与验收方式;方法升级可通过版本化说明和典型样例对照,观察新版本是否遗漏关键问题或产生过度承诺。

02 / 04可直接体验

小工具与小游戏

用可以动手体验的方式,解释一个新概念。

  1. 打开链接
  2. 互动探索
  3. 理解概念

解决什么问题

新知识与新服务只靠长篇介绍不易理解,用户需要更直观、参与门槛更低的入口。

如何实现

以 GEO 学习小游戏为例,把知识放进网页互动体验,也提供小红书使用入口,让用户在熟悉的场景中探索。

同样适合你的这些业务

互动教学产品体验页营销互动工具
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.js / ReactTypeScript结构化内容配置交互状态机数据驱动内容模型浏览器事件与状态管理AI 内容生成方案自适应反馈设计

技术栈与服务分工

以 Next.js / React 和 TypeScript 组织网页交互,题目、反馈与关卡规则使用结构化内容配置,主要状态在浏览器端处理。需要账号、跨设备进度或实时 AI 讲解时,可增加 NestJS 与 PostgreSQL 服务层,保持轻量体验与扩展能力。

用状态机承载知识交互

轻量教学工具可将关卡、用户选择、反馈和完成条件建模为有限状态机,将知识内容与交互逻辑分离。用户动作触发明确状态迁移,页面依据当前状态展示结果;题目与讲解用结构化配置维护,便于增加内容和调整路径,而不必复制整套页面。

AI 内容生产与运行时反馈

AI 可用于离线生成题目草稿、情境案例和解释文案,经校验后进入内容库。需要个性化时,再按答题上下文接入在线讲解,限制输出长度与主题范围。教学 Skill 可统一知识边界和反馈口径,让实时推理只承担确有必要的适配任务。

交互体验与效果验证

工程设计关注移动端触控、状态恢复与反馈时延;若接入模型,可预置讲解作为超时降级内容。通过题目路径、错误类型和完成情况观察体验,区分交互参与度与知识掌握程度;自适应难度属于可扩展方向,避免把固定分支包装成已经训练的个性化模型。

03 / 内部工具

我们也用自己的技术,解决每天的工作。

以下系统仅供智化内部使用,未公开售卖。展示业务能力与可复用思路,不开放内部数据或系统访问。

03 / 01内部使用

合规业务全流程数字化系统

把分散的业务环节,连成一条可协作的工作链。

  1. 业务资料
  2. 流程协作
  3. 服务交付

解决什么问题

专业服务涉及多角色协作,资料、进度与交付散落在不同工具中,容易反复询问、重复录入。

如何实现

围绕合规业务建设全流程数字化系统,让业务资料与办理过程衔接起来,为跨岗位协作提供共同的工作入口。

同样适合你的这些业务

咨询项目管理专业服务交付企业流程系统
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQL领域驱动设计流程状态机 / RBAC文档抽取 Agent业务操作工具化审计与版本快照

技术栈与服务分工

以 Next.js 构建多角色业务工作台,NestJS 组织项目、资料、任务与交付模块,PostgreSQL 管理业务关系和流程记录。前端操作对应服务端明确的业务命令,权限判断与状态校验统一放在服务层执行。

业务对象、状态与权限统一建模

以项目、资料、办理任务和交付件为领域对象,将角色权限与流程状态共同纳入操作约束。技术设计可把资料提交、复核、补正与交付表达为显式状态迁移,对关键操作记录操作者、输入版本和结果,减少跨岗位协作中状态不一致和重复推进。

将 AI 嵌入可控的流程节点

资料分类、字段提取、缺件检查和进度摘要适合由 Agent 辅助完成。可将不同业务方法沉淀为 Skill,通过工具接口读取指定项目资料并提交候选结果;写入操作由业务服务重新校验身份、状态和字段,专业判断及正式交付保留审核节点。

事件衔接与失败恢复

跨系统场景可采用事务内写入业务记录与待发送事件,再由任务队列分发通知或生成文档,避免数据库更新成功而后续动作丢失。幂等键控制重复执行,版本检查处理并发修改;异常任务进入人工处理队列,审计轨迹支持追溯一次交付经过哪些资料与审核。

03 / 02内部使用

数据采集、清洗与邮件营销系统

让数据整理与客户触达衔接起来。

  1. 数据采集
  2. 清洗整理
  3. 邮件营销

解决什么问题

数据分散、格式不一,团队花大量时间清洗整理,整理后的信息又难以进入后续营销流程。

如何实现

把数据采集、清洗与邮件营销串联成工作流程,减少工具之间的人工搬运,让整理后的数据直接服务业务。

同样适合你的这些业务

数据运营平台客户资料整理营销流程自动化
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLPythonETL / 增量数据管道实体消歧与去重LLM 结构化抽取营销工作流 Agent发送队列与事件回流

技术栈与服务分工

Next.js 承接线索管理和营销工作台,NestJS 编排数据处理与邮件任务,PostgreSQL 管理联系人、活动和状态记录。Python 用于采集、清洗和自动化处理,通过任务接口与业务后端衔接,避免采集逻辑直接耦合页面请求。

从原始资料到可追溯线索

数据管道可按原始层、标准化层与业务层组织,保留来源、采集时间和转换记录。通过字段归一化、邮箱或域名匹配和实体消歧合并重复线索;不确定的匹配保留候选关系,避免仅凭相似名称合并不同企业,支持从营销记录追溯原始依据。

抽取、分类与草稿生成分阶段执行

LLM 可负责网页或文档中的结构化信息抽取、业务标签建议与邮件草稿生成,输出经过 Schema 校验后进入工作流。Agent Skill 定义分群口径、内容模板与审核条件;发送作为独立业务动作处理,不让外部材料中的文本直接触发工具操作。

幂等触达与事件反馈

发送链路可用队列、速率限制与幂等键控制重复触达,结合退信、投诉和退订维护抑制名单。授权范围与审核状态作为入队条件,投递事件回流更新联系人状态;打开和点击数据需考虑代理加载等噪声,不能直接等同于真实阅读与购买意向。

03 / 03内部使用

自媒体生产与发布工具

从发现线索,到图文、视频和数字人内容。

  1. 线索发现
  2. 内容生成
  3. 内容发布

解决什么问题

内容团队需要持续发现选题、生产多种形式的内容并发布,重复操作占用大量创作时间。

如何实现

内部建设线索发现、内容自动生成和自动发布系统,覆盖图文、视频与数字人内容,把多个生产环节连接起来。

同样适合你的这些业务

品牌内容生产企业培训内容营销素材工作台
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLPython / FFmpeg多阶段 Agent 编排品牌内容 Skill多模态生成 / TTSDAG 任务依赖渲染队列与发布适配

技术栈与服务分工

Next.js 提供选题、素材和发布工作台,NestJS 编排生成与发布流程,PostgreSQL 保存任务和资产关系。Python 承接线索采集、媒体自动化与工具调用,FFmpeg 参与转码和合成;媒体文件独立存储,数据库维护索引与版本。

把内容生产建模为任务依赖图

线索筛选、选题、脚本、配图、配音、视频合成与发布存在明确前后依赖,可用 DAG 组织中间产物和任务状态。每个节点接收结构化输入并产出可检查文件,失败后只重跑受影响节点;脚本版本与素材版本关联,减少修改一句文案后整个流程无条件重做。

角色化 Agent 与品牌 Skill

研究、撰稿和校对可拆为不同任务角色,使用共享的选题简报与素材依据协作。品牌 Skill 管理语气、禁用表达、引用规则与渠道规格;图片、TTS 和数字人能力通过工具适配调用,模型选择按任务质量、时延和成本分别配置。

多模态资产与发布一致性

工程设计需统一音频时长、字幕时间码、画幅和素材引用,在发布前检查文件完整性与内容版本。发布适配层维护渠道任务 ID,超时后先查询状态再重试,避免重复发布;审核后的产物绑定明确版本,平台回执与失败原因回流到同一任务记录。

04 / 客户项目

进入具体业务,把能力变成可用的系统。

以下按项目类型展示,隐去客户身份与业务数据。可结合你的需求,进一步交流相关功能与实施思路。

04 / 01客户定制

会员信息资产系统

把分散在人与资料中的线索,变成可搜索、可推荐的信息资产。

  1. 会议 / 录音 / 聊天 / 文档
  2. 识别与关联
  3. 自然语言检索与推荐

解决什么问题

会员信息散落在在线会议、录音、微信聊天、宣传册和名片中。人工整理难以关联人物、时间与项目,更难在需要时找到合适的人。

如何实现

统一收集并整理多种资料,将语音和文档转成文字、识别人物与时间,汇总到会员信息库。用户可以用自然语言查找人员,并为项目获取人员推荐。

同样适合你的这些业务

会员与专家资源管理跨资料自然语言搜索项目人员智能推荐
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLPythonfaster-whisper / pyannoteOCR / 视觉语言模型实体消歧与关系建模混合检索 / RAG / Reranker推荐 Agent 与知识溯源

技术栈与服务分工

Next.js 构建会员知识工作台,NestJS 管理资料接入、检索与推荐服务,PostgreSQL 保存人物、机构和项目关系。Python 承接 ASR、说话人分段及多模态资料处理,模型任务与业务查询分开执行,便于本地算力与云端服务按需组合。

多模态资料解析与人物关联

语音链路结合本地与云端 ASR,可用 faster-whisper 进行转写、pyannote 进行说话人分段,再对齐文本和时间戳;说话人分段结果仍需与真实身份核对。聊天截图、名片和宣传册经 OCR 或视觉模型提取字段,按人物、机构、项目与时间构建关联,保留原始文件位置。

实体消歧与跨来源知识检索

同名、别名、职位变化和跨会议提及需要结合联系方式、机构及上下文消歧。检索设计可融合精确字段、关键词与向量召回,再通过 Reranker 筛选证据;关系数据帮助展开人物与项目关联,RAG 回答附资料出处和时间,避免将过期经历当作当前状态。

面向项目匹配的推荐 Agent

推荐可先按行业、地域与经验要求过滤,再结合语义相关性和证据完整度排序,解释匹配项与信息缺口。Skill 固化需求拆解及推荐口径,MCP 可为授权助手提供检索工具;本地部署与云端推理按资料敏感度配置,自动备份之外还需验证恢复流程与文件、索引的一致性。

04 / 02客户定制

千万级 SDS 文档接入

把海量专业文档,接到用户正在使用的业务入口。

  1. 客户业务系统
  2. SDS 资源接入
  3. 文档获取

解决什么问题

客户需要为大量产品提供 SDS 资料,逐份上传与维护难以支撑文档规模,也会增加前台查找与获取资料的成本。

如何实现

为客户接入千万级 SDS 文档资源,把专业资料能力连接到客户业务系统,让文档获取融入原有业务流程。

同样适合你的这些业务

化工与试剂平台大规模文档服务行业数据集成
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
LaravelReact / VueGo海量元数据索引产品实体映射按需获取 / 分层缓存增量同步与版本管理MCP 文档检索接口

技术栈与服务分工

沿用 SDS 体系的 Laravel 业务能力与 React / Vue 页面,通过 Go API 服务连接客户系统和文档资源。客户侧保留自己的产品入口,接入层负责标识映射、授权查询与文档获取,避免将既有文档引擎复制到每个客户系统。

产品映射与文档索引解耦

千万级资源接入的核心是将客户产品 ID、CAS、供应商型号与文档元数据建立可靠映射。架构可将元数据索引与文件获取分离,先返回适用文档记录,再按需取得内容;对映射冲突记录候选项和匹配依据,避免用模糊相似度直接决定专业文档归属。

按需交付与增量更新设计

可通过热点元数据缓存、文件缓存和源站获取形成分层交付,缓存键包含语言与文档版本。更新链路按来源版本或变更记录维护索引,失败任务可重试和补偿;客户侧使用稳定资源 ID,避免内部存储路径变化影响接入。资源量不等于并发量,容量规划需单独评估。

让海量文档成为 Agent 可用资源

AI 扩展可将产品解析、候选检索和文档获取封装为 MCP Tools,返回结构化记录及来源信息。Agent 先澄清产品与市场条件,再获取有限且相关的证据,避免把大量全文塞入上下文;下载权限、请求配额和访问审计由服务端执行,保持客户之间的数据边界。

04 / 03客户定制

化工企业 AI 落地项目

连接生产系统、预测模型与业务分析。

  1. ERP / WMS / MES
  2. 预测与智能分析
  3. 业务报表

解决什么问题

生产与经营数据分布在多套系统中,企业既需要看清现场,也希望用数据辅助废料与材料需求判断。

如何实现

项目涵盖 ERP、WMS、MES 接口对接,生产废料预测、材料需求量预测、工业业务流程建模、智能体查询分析与数据报表。

同样适合你的这些业务

制造业数据应用供应链分析生产辅助决策
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLPythonERP / WMS / MES 集成工业数据语义层时序预测与特征工程只读分析 AgentMCP 工具 / 受控 SQL

技术栈与服务分工

Next.js 承接业务报表和智能查询,NestJS 对接 ERP、WMS、MES 并编排分析工具,PostgreSQL 管理集成数据与指标记录。Python 承接特征处理、模型训练与预测服务,通过接口将数值结果交回业务层,再由 Agent 组织解释。

业务系统到统一分析语义层

接口集成需统一物料、批次、仓库、工单与时间口径,处理单位换算、撤销单据和迟到数据。工程上可建立面向分析的数据模型与指标定义,将产量、投料、库存和废料指标显式关联;Agent 查询共享这套语义口径,避免同一个业务问题在不同系统得到不同定义。

预测模型与时间序列验证

废料和材料需求预测可结合历史消耗、产品配方、排产与库存形成特征,按数据规模比较统计基线、树模型或时序模型。训练验证按时间切分,防止未来数据泄漏;分别观察误差、系统性偏差和不同产品群表现,滚动回测后再确定算法,不以大模型文本推理替代数值预测。

具备工具边界的工业分析 Agent

智能体将自然语言拆成指标查询、预测调用和结果解释,可经 MCP 暴露参数化查询及预测工具。若采用 Text-to-SQL,需解析校验、只读账户、表字段白名单与执行限额;生产操作与分析查询分离,答案附时间范围、口径和模型版本,便于业务复核。

04 / 04客户定制

AI 数字人项目

把专业知识,转成可持续生产的视频内容。

  1. 知识库
  2. 数字人生成
  3. 视频课处理

解决什么问题

知识与课程素材需要持续更新,依赖反复拍摄和手工处理,内容生产和维护的成本较高。

如何实现

围绕知识库管理、数字人生成与视频课处理建设工具,将知识素材与数字人内容生产连接起来。

同样适合你的这些业务

企业培训知识讲解产品介绍视频
技术细节 · 技术栈、架构与 AI 工程
Next.jsNestJSPostgreSQLPython / FFmpeg知识库 / RAG脚本生成 AgentTTS / 音画同步字幕时间轴 / 视频合成版本化媒体流水线

技术栈与服务分工

Next.js 提供知识、脚本和课程管理界面,NestJS 编排生成任务与素材流转,PostgreSQL 保存知识版本及媒体索引。Python 集成语音和数字人处理工具,FFmpeg 承接视频拼接与格式转换,渲染任务独立于交互请求运行。

知识库驱动的课程脚本生成

将知识素材按主题、章节与版本组织,检索相关片段后生成课程大纲和逐段脚本。可用 RAG 保留讲解依据,Skill 固化术语、课程结构与口播风格;审核后的脚本作为下游唯一文本输入,减少字幕、配音与讲解内容各自生成造成的不一致。

数字人生成与时间轴编排

媒体链路可拆为文本规范化、TTS 配音、数字人画面生成及课程画面合成。基于最终音轨获得句段时间码,再对齐字幕、镜头与课件;专有名词发音可通过词典或引擎支持的发音控制修正。形象和声音素材按授权范围使用,具体生成引擎根据部署与效果要求适配。

可恢复的渲染与课程版本管理

长视频可按章节或片段排队生成,记录脚本、音轨、画面和渲染参数的版本关系;局部修订时重建受影响片段。验收检查音画时长、字幕越界、静音段和文件解码,并保留视觉抽查;失败重试复用已完成资产,课程更新能够追溯至对应知识版本。

技术积累 / 按需组合

技术选择很多,
适合你的才是答案。

从这些产品、项目与应用工程中积累的能力,可以根据你的数据、系统、预算和团队重新组合。我们不要求企业迁就某一种技术。

01

AI 理解与生成

用于资料理解、语音与视觉处理、自然语言检索、诊断建议与内容生成,让模型输出进入具体工作流程。

大模型 APIAgent / SkillRAG / 多模态理解
02

数据与业务连接

连接现有系统,把会议、聊天、文档和业务数据组织成可查询的信息资产,减少重复录入与人工交接。

ERP / WMS / MES多来源资料汇总业务流程建模
03

预测与分析

用于人员匹配、生产废料、材料需求与业务分析。用实际数据和业务指标判断方案是否有效。

预测模型智能推荐数据报表
04

文档与多媒体

从语音转写、文档识别到内容生产,把生成、处理与结果检查组合成可使用的功能。

DOCX / OCRASR / 视频数字人
05

应用工程

以企业 Web 应用承载协作、数据和 AI 能力;具体语言、框架和数据库随项目条件选择。

Next.js / ReactTypeScript / Node.jsPostgreSQL
06

交付与长期使用

根据数据位置、预算与维护条件选择本地或云端能力,并解决部署、自动备份与远程访问,让应用易于使用,也便于持续维护。

在线 SaaS本地 / 云端协同备份与远程访问

以上为跨项目的能力汇总,并非每个案例都采用全部技术。具体模型、架构与部署方式会在方案阶段结合实际条件确定。

我们的产品原则

把复杂留给系统,
把简单留给使用者。

好的技术应该藏在功能实现里。用户只需要完成工作,不必先学会提示词、模型配置和一串技术名词。

01

熟悉的入口

一份 Word、一个查询框、已有的业务系统,都可以是 AI 的入口。

02

最少的操作

能自动完成的衔接交给系统,让用户把精力放在业务判断上。

03

看得懂的结果

报告、文档和业务动作清楚可查,关键环节保留确认与控制。

不必和案例一模一样,业务中的共性往往更重要。

有一个相似的问题?我们一起拆解。

聊聊你的需求