01 / 研发流水线
API 中转站
100% 兼容 OpenAI 协议的统一网关。改两行配置，把现有 AI 研发工作流接到 37 个文本模型上，国产模型按官方价 0.6 倍计费。
- OpenAI 协议零改造迁移
- 37 个文本模型，一个 Key 调度
- 国产模型官方价 ×0.6，价格公开可核
37在架文本模型
×0.6国产模型计费倍率
100%OpenAI 协议兼容
3FDE 交付阶段
同一个命题，两种落地。
智能要产生价值，必须进入某个具体的、有人负责的流程。我们选择了两条最难也最实的路径：开发者每天调用的接口，和工厂每天运行的生产线。
02 / 工厂现场
FDE 工厂改造
Forward Deployed Engineer 交付模式。工程师进厂，从现场数据与老师傅的经验出发，把一个具体环节改到能验收为止。
- 入厂诊断，先找最值得改的那一环
- 单点试点，用真实产出证明价值
- 沉淀成可复制的行业包，再谈推广
从现场出发，与组织共同生长。
好的智能不是一次交付的答案，而是一套能在真实结果里持续校准的工作方式。这四个动作我们每接一个项目都会走一遍。
识势
先理解现场。识别真实目标、参与者、数据与流程，找到最值得被改变的那个环节。
筑基
把分散的数据、知识、权限与工具组织起来，建立可被调用、可被验证的智能底座。
入流
让智能进入已有工作流，在恰当的位置给出判断、承接任务，把复杂留在系统内部。
共长
从每一次真实行动中获得反馈，持续评测、修正与进化，让系统与组织一起变好。
智能有能力，也有边界。
可信不是从不出错，而是错误可见、过程可追、结果可改。技术越接近真实业务，越要尊重人的判断与责任。
依据可见
重要建议保留来源与证据，不给出无法追溯的判断。
动作可控
高风险动作进入审批与权限边界，系统不越权替你决定。
过程可追
系统行为、任务与结果都能回看，出问题时能定位到具体环节。
结果可改
从运行反馈中持续评测、修正，交付不是终点而是起点。