销售 AI
客户研究、销售准备、商机分析与跟进。
弓箭｜企业 AI 实践者
企业 AI，不从模型开始，
从真实业务开始。
过去长期在企业一线做客户、项目、商务与交付。现在，我持续研究 AI 如何进入企业真实流程、岗位与业务场景。
CURRENT FOCUS / 当前实践
让 AI 进入一段具体工作。
我目前从企业访谈和业务流程开始，寻找那些能够减少成本、提升效率或创造收入，而且可以被真实验证的 AI 场景。
- 01企业访谈还原角色、目标与约束
- 02问题发现找到高频损耗和关键堵点
- 03机会诊断判断数据、价值与风险
- 04场景设计设计 AI 与人的协作方式
- 05Demo 验证用最小原型验证关键假设
- 06企业验证进入流程接收真实反馈
- 07结果复盘只保留能够创造价值的方案
知识 AI
企业知识库、内部问答、客服与 SOP。
流程 AI
重复任务、数据处理、订单与文档流转。
管理 AI
会议、项目、分析与辅助决策。
JUDGMENT / 判断
我最近形成的一些判断
不追逐抽象的 AI 概念，先回答企业为什么要做、从哪里开始，以及怎样判断有没有价值。
企业 AI 最容易落地的第一批场景，往往不是最先进的，而是 ROI 最容易算清楚的。
自动化程度越高不代表价值越高，很多企业第一阶段更适合人机协同。
很多所谓 AI 项目，真正需要改造的不是模型，而是原来的工作流程。
老板最终不会为 Token 付钱，而会为成本下降、收入增长和效率提升付钱。
BUILD / 产品与验证
我正在做的东西
文章证明我会想，作品证明我能把判断做成可以试用、可以反馈的产品。状态如实标记，不把实验包装成客户案例。
企业 AI 访谈台
把企业 AI 初谈变成可判断、可跟进、可复盘的结构化记录
AI 商业样本分析器（Show HN）
每天抓取 Show HN 项目，用 AI 分析商业化路径和复刻方式
METHOD / 工作方法
我怎么判断一个企业 AI 项目值不值得做
方法不是为了包装“独家理论”，而是让每一步都有可检查的证据。
- 01业务访谈先看真实工作，不从模型开始。
- 02机会诊断判断频率、成本、数据、价值与风险。
- 03场景设计设计 AI 与人的协作方式。
- 04Demo 验证快速做出能够验证价值的原型。
- 05真实落地进入业务流程，再用结果决定是否继续。
WHY ME / 为什么是我
从企业项目现场，走向企业 AI 实践。
我过去的工作长期围绕企业项目展开，涉及项目管理、商务协同、团队协作与结果交付。面对的一直是真实约束：客户需求、合同、人员、成本、系统、流程和组织协调。
因此，我看 AI 的标准不是模型先进不先进，而是企业会不会用、有没有价值、能不能真正落地。
了解弓箭 →SELECTED THINKING / 过往精选
今天的能力，不是突然出现的。
企业 AI 实践所依赖的调研、拆解、沟通与交付能力，来自过去对项目、管理和咨询的长期积累。
项目管理的基础（1）工作会议和调研
从工作会议和调研开始，把信息变成结构，把结构变成共识。
麦肯锡方法：以事实为基础，用结构化思维解决问题
以事实定义问题，用结构化拆解找到可以行动的入口。
咨询的奥秘 - 无论问题最初看起来怎么样，它始终是人的问题
技术、流程和系统背后，最终仍然是人的认知、信任与改变。
LONG-TERM FOUNDATION / 长期底层
企业 AI 是当前主线，个人系统是长期底座。
我仍然持续研究工作流、知识与表达、身体与纪律。它们共同支撑长期判断、稳定交付和独立行动。