你告诉我企业每天在做什么，
我帮你看看哪些事情可以交给 AI。

普通外包通常只做其中一段：做网站的不管 SEO，做 SEO 的不管自动化，做 AI 的接不上你的业务系统。我们把网站、数据库、API、AI Agent、Skill 和自动化串成一条完整链路，由同一个人负责到底，所以不需要你在几个供应商之间来回传话。

可以。没有 API 的系统走浏览器自动化：用 Playwright 驱动真实 Chrome，模拟人的操作去取数据、填表单、点按钮。我们已经做过完整的"浏览器取数 → AI 判断 → 执行动作"链路。有 API 的系统优先走 API，稳定性和速度都更好。

会，所以设计上必须假设它会错。做法有三层：一是用企业自己的知识库约束回答范围，超出范围就不答；二是设置置信度阈值，拿不准的自动转人工并带上对话上下文；三是关键动作（改订单、发承诺、动钱）保留人工确认节点，不交给 AI 直接执行。

这取决于数据类型和业务所在地的合规要求（加拿大 PIPEDA、魁北克第 96 号法案，美国各州隐私法规等）。我们的做法是先区分「可以出境的公开信息」「必须留在自有服务器的业务数据」和「绝对不进模型的敏感数据」，再决定用云模型还是本地部署的小模型。方案阶段会把数据流向讲清楚，让你判断能不能接受。

单点流程（比如把某个后台的数据每天自动导出、清洗、入库）通常几天到一两周。带 AI 判断或需要新建网站、数据库的项目，按模块排期，一般两到六周。我们建议先做一条最短的流程跑通，验证有效再扩展，而不是一次性做一整套。

不是。我们用 AI 智能体辅助开发，压缩的是重复劳动——脚手架、样板代码、重复的数据处理逻辑、批量页面生成。架构设计、数据模型、异常处理和上线验证仍然由人负责。结果是同样的预算能覆盖更多功能，而不是用更低的成本交更差的东西。

能。内容都放在数据结构里，改文案、加城市、加服务项目通常只需要改数据文件，不用动代码。交付时会给维护说明和部署脚本。如果你希望自己改，我们会讲清楚每部分改哪里；如果希望我们维护，也可以按月支持。

多数情况可以，而且往往更划算。如果现有平台能满足业务，我们不会建议推倒重来。常见做法是在平台外面加一层：AI 接住咨询、自动整理数据、按规则调用平台已有的功能。只有在平台确实限制了业务时才建议重建。

脚本是写给一个场景的，条件变了就要改代码。Skill 有明确的输入、输出、边界和失败处理，能被反复调用，也能被 Agent 在合适的时机自动选中。简单说：脚本是"做一次"，Skill 是"可以一直用、可以组合"。

这正是第一步要做的事，而且不收费。你把企业每天在做什么讲一遍——谁在做、分几步、花多久、哪里容易出错——我们帮你标出哪些适合自动化、哪些不适合、大概能省多少时间，再决定要不要做。