CASE & SOLUTION LIBRARY

按业务问题找方向，
按证据看成熟度。

这里同时包含客户授权案例、内部验证能力和可执行标准方案。每一项都会明确交付形态、验证程度与人工责任，不把方案包装成客户成绩。

从 Agent 版本发布到可量化效果评测

Agent 更新频繁，但效果判断依赖零散体验，版本间缺少统一数据集、指标、Bad Case 和回归证据。

选题、素材、观点、脚本、拍摄、发布和数据复盘分散在多个工具里；AI 可以生成文本，却不知道本期观点、证据边界和历史表现。

询价、运价、报价、委托和异常分别散落在微信、邮件、表格和个人经验中；即使单点使用 AI，员工仍要手工衔接每一个业务节点。

线索、访谈、方案、报价、合同、交付和验收散落在表格与聊天中，服务过程高度依赖负责人记忆，也无法把每次 AI 改造沉淀为下一次可复用的方法。

客服机器人可以回答问题，但工单、客户版本、SLA、技术排查、升级沟通和知识更新彼此断开，复杂问题最终仍依靠人工在多个系统中搬运信息。

行业只是背景。我们从一条具体流程判断数据条件、责任边界和最小验证方式。