老板认知与试点判断
帮助企业先把方向看清楚：AI 应该从哪里开始、哪些部门最适合先试、哪些结果值得被优先验证。
关于我
过去一年越来越明显的一件事是：越来越多企业不再把 AI 当成“懂一点就行的新工具”，而是开始把它当成新的组织能力来建设。老板先学，团队跟着学，岗位开始试，流程开始改，最后才会进入持续采购和长期服务。
我现在主要做的，就是帮助企业把这条路径走顺：先做认知和试点判断，再做知识整理、SOP 重构、岗位训练和流程接入，让 AI 不只是被学习，而是真正进入业务。
我通常从试点设计开始，而不是从模型清单开始。先看哪些岗位最先有 ROI，哪些流程最适合小范围启动，哪些知识必须先被整理，再决定 OpenClaw、n8n、知识库和自动化应不应该接进去，以及该怎么接进去。
我用一人公司的方式工作，是因为企业 AI 转型早期最需要的往往不是“大团队交付”，而是高密度判断。方向讨论、流程拆解、训练陪跑、工具接入和现场修正，在同一个工作回路里推进，效率会高很多。
目前我正在参与一家跨境物流公司的 AI 数字化咨询与实战。这个网站会持续记录我在企业现场看到的问题、做过的试点，以及那些真正被验证过、能继续留下来的方法。
当前项目
进行中
2026-03 服务一家跨境物流公司的 AI 数字化咨询项目
关注重点 AI 学习 / 岗位训练 / 试点与评估
技术栈 OpenClaw · n8n · LLM API · Python
服务方式 一人公司
我能帮到你什么
这不是标准化套餐，而是我现在更相信的企业切入顺序：先学习和判断，再训练和试点，最后进入工作流和持续服务。
岗位训练与学习陪跑
围绕销售、客服、运营、内容等具体岗位，把 AI 学习从“懂一点”推进到“能在工作里直接用起来”。
知识与 SOP 重构
把分散的规则、FAQ、历史经验和 SOP 整理成机器可用、团队也能维护的知识结构，为后续 AI 接入打底。
工作流与持续服务设计
把 OpenClaw、n8n、LLM API 和现有流程接起来，设计人工接管、异常回退、流程 owner 和长期维护方式。
联系我
如果你正在企业里推进 AI 学习、岗位训练、试点设计，或者已经走到工作流、知识库和 Agent 接入这一步，欢迎给我发邮件。
写邮件时最好顺手带上三件事：你所在的行业、现在最想推进的岗位或流程、以及你觉得最卡住的一个问题。这样我更容易判断应该从学习、试点还是服务开始聊。