全程 AI 开发 · 交付快 · 服务好 · 专业强 · 案例多。这不是五个形容词，是五套具体的方法、流程和标准。下面逐条讲清楚。
很多公司说"我们用 AI 开发"，实际只是让程序员用 Copilot 补全代码。我们不是——我们是真的把 AI Agent 编进了研发流程的每一个环节，人是决策者，不是打字员。
| 环节 | 传统开发 | 我们的方式 |
|---|---|---|
| 需求理解 | 开会 3 轮、写 20 页文档，还得反复确认 | AI 参与需求会，实时生成结构化需求文档与数据模型草案 |
| 架构设计 | 架构师凭经验，出方案 2-3 天 | Agent 生成 2-3 个架构方案对比，人做选择与取舍 |
| 编码 | 手写，一个模块 3-5 天 | Agent 按模块生成，人做审查与业务校验 |
| 测试 | 手工点页面，覆盖不全 | Agent 自动生成用例并回归，人验证关键场景 |
| 文档 | 最后补，经常没有 | 代码与文档同步生成，永远是最新的 |
不是坐在办公室听需求。我们会去客户现场、跟一线员工一起干活，把真实的业务流程画出来。这一步不投巧，最快 3 天，复杂的要 2 周。
客户说的"我要能快速查到订单"这种模糊需求，AI 会拆成字段、查询条件、权限、性能要求。人再确认一遍，避免后期返工。
一个业务场景该拆成几个 Agent？谁是主控、谁负责感知、谁负责决策？数据怎么流转？我们会画出 Agent 拓扑图，和客户确认后再动手。
这是效率的关键。传统开发是一条线串行，我们是多个 Agent 并行写不同模块，人做代码审查和集成。一个项目里通常同时跑 3-5 个 Agent。
Agent 根据需求文档生成测试用例，每次改动自动回归。人只验证"业务对不对"，不用再手动点几十个页面。
不会一次性全量切换。先让一个部门、一个门店、一条业务线用起来，数据对得上、员工用得顺，再全量。上线期间我们驻场。
真实使用一定会暴露新问题。我们按周收集反馈，两周一个小迭代。合同里写清楚：交付后 3 个月内的问题修复不额外收费。
网上有营销说"AI 一句话生成 ERP"，那是骗人的。我们的 AI 提效体现在：重复劳动机器做，判断决策人来做。业务调研、方案取舍、客户沟通、关键代码审查，这些人力一点没省——省下来的是写样板代码、写文档、写测试、改 bug 的时间。
"交付快"不是拍脑袋压缩工期，是因为我们把能标准化的都标准化了，把能并行的都并行了。
第一，模块复用。我们不是每个项目从零写。账号体系、权限、审批流、报表、消息通知这些通用模块，都是沉淀好的，直接组装。你的项目只写你独有的业务部分。
第二，AI 生成。数据模型、CRUD 接口、前端表格表单、单元测试，这些"必须有但没技术含量"的代码，Agent 生成 + 人工审查，比手写快 3-5 倍。
第三，并行开发。传统外包是一个程序员串行写完所有模块，我们是多个 Agent + 一个主程并行推进，缩短的是关键路径上的等待时间。
| 项目类型 | 传统开发 | 我们的周期 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 标准化模块（如线索管理） | 4–6 周 | 1–2 周 | 用现成模块组装 + 少量定制 |
| 行业定制系统（如代账 SaaS） | 4–6 个月 | 3–6 周 | 核心模块复用 + 行业逻辑定制 |
| 复杂多端系统（如多门店运营平台） | 8–12 个月 | 2–3 个月 | 分阶段交付，先上线核心功能 |
如果客户业务本身还没想清楚、需求天天变、关键数据拿不到、或者必须对接一堆老旧系统（比如十年前的自研 ERP 且没文档），我们会先做 1-2 周的技术验证，确认可行再给工期。不接"三天上线"的活，也不吹"一周交付"的牛。
"服务好"最容易变成空话。我们把它拆成可验证的动作。
从第一次沟通到系统上线，你有一个固定的项目顾问，不换人、不踢皮球。所有沟通记录、决策、变更都在一个地方可查。不会出现"这事不是我负责"的情况。
| 问题等级 | 定义 | 响应时间 | 解决时间 |
|---|---|---|---|
| P0 紧急 | 系统不可用、数据错误 | 30 分钟内 | 4 小时内 |
| P1 重要 | 核心功能异常、影响业务 | 2 小时内 | 1 个工作日内 |
| P2 一般 | 非核心功能问题、体验优化 | 8 小时内 | 3 个工作日内 |
| P3 咨询 | 使用问题、需求建议 | 24 小时内 | 按排期 |
系统上线后 3 个月内，因我们原因导致的问题，修复不额外收费。这条写进合同。同时每两周一次回访，收集使用反馈，能当天改的当天改。
交付时提供：操作手册、管理员手册、接口文档、部署文档。并且至少做 2 次现场培训（管理层 1 次 + 一线员工 1 次）。不是丢一套文档就消失。
① 不承诺"上了系统就能提升业绩"——那取决于你的业务，不是软件。
② 不做一次性买卖——系统上线后不维护的，我们不做。
③ 不接需求不明确的项目——宁可先做付费咨询，也不做到一半返工。
专业不是简历堆出来的，是踩过的坑堆出来的。
Node.js / PHP 8 / Python，按场景选。轻量业务用 PHP 快，AI 相关用 Python，高并发用 Node。
Vue 3 + Element Plus / React。企业后台优先 Vue3，交互复杂的用 React。
MySQL / PostgreSQL / Redis / SQLite。中小规模不堆技术，能用单库解决的不用分布式。
LLM 接入（DeepSeek / 通义等）+ Agent 编排 + RAG 知识库 + 工作流引擎。
浏览器自动化（真实登录态操作）、RPA、定时任务调度、消息队列。
云服务器 / 私有化内网部署 / Docker。支持完全离线环境。
坑一：AI 生成代码的"看起来对"。早期我们信 AI 生成的代码，结果一个金额计算用了浮点数，对账差了 0.01 元，客户财务差点崩溃。从此所有金额一律用整数分存储，AI 写的代码必须人工审。
坑二：客户说"要快"，上线才发现流程没理顺。有客户要求两周上线库存系统，结果现场发现他们连"什么是库位"都没统一。我们停了三周做基础数据梳理。教训：调研阶段不能省，客户催也不能省。
坑三：AI 客服回答错价格，客户投诉。早期给客户上 AI 客服，用 RAG 检索话术库，结果相似问题串了，报了错价格。现在的做法：涉及价格、承诺、合同的回答，一律转人工，AI 只做分流和预处理。
做过 12 个行业：财税代账、建材批发、医美机构、本地家装、职业教育、物流运输、餐饮连锁、房产中介、服装零售、汽车服务、母婴服务、法律咨询。
每个行业的业务流程不一样，坑也不一样。做过和没做过，差别很大——这就是为什么我们坚持案例要写细节。→ 看完整案例库
覆盖 12 个高频行业，每个行业都有可讲的完整故事：他们原来怎么干、为什么想改、我们怎么诊断、搭了什么 Agent 架构、踩了什么坑、最后结果如何。
300+ 小微企业客户，报税期 2 人通宵 → 人力成本 -65%
30+ 经销商，微信接单漏单率 8% → 降到 0.5%
5 家门店，复诊率 30% → 提升到 58%
12 名设计师，报价 3 天 → 4 小时
6 个校区，获客成本 -45%
30 台车，空驶率 35% → -35%
另外还有餐饮连锁、房产中介、服装零售、汽车服务、母婴服务、法律咨询的案例，都在案例库里。→ 进入案例库