Build in public for enterprise AI

我在公开记录,企业怎样把 AI 从演示推进到真实流程。

我以一人公司的方式,为企业推进 AI 转型咨询与落地实践,持续公开试点设计、流程重构、OpenClaw、n8n 与知识工作流如何真正进入业务。

目前在一家跨境物流公司推进 AI 数字化咨询项目,重点验证知识整理、流程编排与一线协作如何进入真实流程。

Field image 工作照片待补充

先用公开记录建立判断,再逐步补齐现场照片与过程素材。

当前项目 服务一家跨境物流公司的 AI 数字化咨询项目
当前关注 OpenClaw / n8n / 知识工作流 / 流程自动化
公开方式 记录方法、实验与被验证过的判断

Core ideas

这是我目前最稳定的三条判断。

01

AI 落地先看试点选择,不先看模型。

02

知识整理决定 AI 是否能进入流程。

03

自动化只有接入协作链路才有价值。

Selected notes

先看这些代表性记录,就能大致理解我怎么判断问题。

Work in progress

这些公开中的案例与实验,说明我正在把哪些问题往前推进。

2026 正在推进

跨境物流 AI 试点框架

企业已经愿意投入 AI,但试点场景、知识材料和流程边界还没有被整理成可执行框架。

这个项目被公开,是因为它最能说明我如何把试点、知识和流程这三件事拉到同一个工作台上。

查看相关记录
2025 持续实验

OpenClaw × n8n 企业工作流实验

OpenClaw、n8n、知识库和协作流程能否真正组合成企业可用的工作流,而不是一组分散工具。

我公开这个实验,是为了把技术选择背后的判断过程摊开,而不是只展示最终工具清单。

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