封阳AI

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门禁失败，别只回一句「执行失败」。

封阳把检查归成四类：身份（服务哪个账号和资料源）、事实（关键论断有没有出处）、产物（文件版式能不能验）、外部动作（谁授权、写到哪、回执是什么）。失败时最好写清：哪条条件没过、当前证据是什么、修好以后从哪一步续跑。

只输出失败两个字，下一轮还得靠人猜。低风险可继续，高风险在核验前暂停——门禁是在把返工拦在代价还低的地方。

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训战一体，另交付一个真实场景。

封阳做企业 AI 培训，主推的不是两天课加证书，而是训战一体：课堂实操落在学员自己的岗位任务上，陪跑把「会用」推到「在用」，交接时指定责任人，并另交付一个可跑起来的岗位自动化场景。

听完热闹、回去照旧，多半是现场没留下可验收的产物。谈培训先问：训完多一个什么流程在跑？

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第一个流程完全不含模型，很正常。

封阳帮企业挑起步场景时，稳定规则会先交给确定性自动化：状态映射成几种颜色、字段是否齐全、能不能对上权威账本——这些不需要大模型，也不该用大模型。办对是门禁和脚本的责任，办好才轮到模型。

为了「看起来像 AI 项目」硬塞一次调用，只会多一层抽检和误报。规则写得清、错了当天有人吭声，才够资格当第一个流程。

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适合上 Agent 的活，先过四行自测。

封阳谈 FDE 落地时，最先砍掉的不是预算，是不该硬塞模型的场景。最适配的，通常是严重依赖经验判断、又大量重复的脑力工作：对反馈速度要求不高，误差也有可接受范围。延迟几秒、结果有一点浮动，业务仍能用——这类「安全冗余」高，才值得拿 Agent 去试。体力活、秒级响应、零容错，都不在第一批。

反过来也清楚：财务做账一类确定性计算，一加一必须等于二，脚本就够，不必为了像 AI 项目而硬塞模型。客户把 Agent 当成「又一个 ERP」，多半是因为界面做得像传统软件；本质却是综合多因素推理，不是固定字段算出固定结果。分不清这两类，试点很容易在错误的流程上烧完预算，再反过来抱怨模型不行。

智能意味着不确定。处理办法不是假装模型永远精准，而是把「可接受误差」显式写进约束：成本调到七万以下，产出七万零两百，对老板无感就可以用——传统软件会判失败，Agent 场景里这往往是可用性本身。冗余不是偷懒，是双方事先谈妥的容错带；谈不清，后面每一次偏差都会变成扯皮。

验收也别靠感觉。同等数据、同等任务，让老师傅做一遍、Agent 做一遍，谁好谁继续调；不如人工就接着改规则、补数据。驻场一两个月，常常是在校验产出，并采回客户没说出口的硬性细则。同条件对比，比「看着挺聪明」更接近可交付。

自检四句：是不是经验判断加重复脑力？延迟能不能忍？误差有没有写进约束？有没有人对着人工基线验收？四句答不上来，先别立项。

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实体对齐做不好，AI 会把你拆成好几家。

封阳做 AI 就绪建站时，会把官网、公众号、店铺、百科用 sameAs 一类关联打通，并补 llms.txt 等抓取友好说明——让模型认得出「这是同一家」，而不是四个互不认识的名字。

页面写得再好看，身份标签对不上，可见度体检里出现的往往是竞品，不是你。

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资讯日报是策展型，不是深度长文换皮。

封阳内容矩阵里，深度原创和资讯日报是两个品类：前者要论证与证据密度；后者做信源筛选与要点提炼，单价更低是品类差异，不是偷工减料。混着验收，最容易伤信任。

别用长文标准去卡日报，也别用日报频率去要求长文。品类说清楚，后面争议少一半。

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驻场陪跑，同期只服务一家。

封阳 FDE 陪跑写进合同的是现场人天，也写进同期产能上限：同一时段只服务一家。不是姿态，是质量下限——规则沉淀、同条件对比、失败如实标注，都吃现场注意力；摊薄到多家，交付就变成轮流救火。

谈陪跑先问产能是否独占。答不上来的「随叫随到」，往往等于谁急先顾谁，经验沉淀不下来。

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企业 AI 的 ROI，不是省了多少分钟，而是省下的时间去了哪里。

复盘里最快填完的，往往是「节省工时」那一页：流程从二十分钟压到五分钟，再乘人数，数字很好看。问一句「那笔时间后来去哪了」，会议室常常安静下来。有人拿去补上游数据缺口，有人终于把该看的异常看完，也有人只是更早做完同一件事，继续等下一个人回复——都是真实变化，却不是同一种回报。少花时间是能力信号，不是 ROI 的到账通知。

封阳更愿意先做一张「时间去向台账」，而不是先写漂亮公式。基线写清谁在做、多久一次、完整流程从哪起止，别只截最容易自动化的那三分钟；节省要扣掉新增的清洗、维护和人工确认；去向必须有负责人接住——减少外包、承接新增量、缩短回款，还是暂时没有去处。没人接的，先记「潜在收益」，别提前算进 ROI。

前面快了、后面堵着，组织没有新增产能，只是把排队位置挪了一下。AI 还会制造新工时：维护规则、抽检输出、处理误报。计时器停在模型输出那一刻，很容易把下一站的等待当成已经到账的收益。任务层面的提速，不能直接搬到公司利润表上——中间还隔着需求、下游承接和质量有没有掉。

去向也要分开核验：真释放的产能看加班外包有没有少；更早的动作看后续有没有跟进；更少的返工看可复核次数；人去做了原来没空做的事，就记动作有没有真发生，别改写成「省了一个人」。硬折成一个总数，等于把最该单独对账的几笔一起蒙过去。

自检一句：你们报的是任务提速，还是经营上真被接住的产出、成本或风险变化？答不清，先别把「少花了几分钟」写成结论。

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失败要原样呈现，演示数据不许混进结论。

封阳对外交付里写死：接口失败、数据缺失、指标未达成，一律标注，不拿演示数充当实测。监测未接真实接口时，报告里会三重黄标警告——自动写进警示语，避免「看起来像真的」。

可复核的护城河，一半是证据链，一半是敢把没做成的事说清楚。

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涉及产品的表述，先出事实清单，再写稿。

封阳做 GEO 与多平台内容时，凡参数、承诺、案例边界，都先交你确认。绝不替品牌做没核过的承诺——生成再快，也补不回一句对外说错的代价。

事实清单过了，稿纸才开工。渠道可以改信息顺序和证据密度，不能改「公司到底承诺了什么」。

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体检之后谈产品，按缺口谈，不按清单推销。

封阳做完 AI 可见度体检，下一步不是把六个产品念一遍。缺口大在内容，就谈内容矩阵；缺口大在官网，就谈页面改造；团队不会用，就谈培训；重复劳动压人，就谈 FDE 共创。

按诊断结果给建议，比按报价单推销省事，也少踩坑：客户买的是眼前那个缺口，不是你库存里最想卖的那一格。

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不打破原流程，才是 FDE 共创的第一原则。

封阳做企业 AI 落地，工程师进现场，不是去「改造你的生产经营」。原来怎么干还怎么干，目标只是提效率、降成本；必要的调整必须经你确认后再动。推倒重来听起来痛快，对干了几十年的企业往往是削足适履——没人敢接，接了也难投产。流程可以嵌 AI，基准仍是你现有的生产经营规则，不是外部带来的另一套标准体系。

共创和改造差在一处：你懂行业，我们懂 AI 能力上限，一起从某个点切入。单场景先算 ROI，立项时讲清钱花在哪、多久收回，验证之后再延伸，不做一上来的全站式改造。售前先做可交互 Demo：不接数据库、不调模型，但完整模拟工作链路，让你先看见要的是什么，再决定做不做——这也是把需求翻译成技术语言的过程，避免双方各说各话三个月。

验收也不含糊。同样数据、同样任务，老师傅做一遍、系统做一遍，客观比对。未达约定指标，按合同约定的迭代轮次继续优化；若判断无法达标，提交原因说明与替代方案，而不是用演示效果把缺口糊过去。适合上 AI 的，多半是严重依赖经验判断又高度重复的脑力活；规则已经写死的确定性计算，脚本往往就够。

交付是否到位，还有第二条硬标准——经验有没有沉淀成你公司自己的资产。业务规则与判断逻辑结构化留下来，第二个同类场景才该更快、更便宜。规则只活在某个人脑子里，所谓落地永远是一次性工程；驻场陪跑再久，走了也带不走可复用的东西。

自检一句：你们谈的是「换成我们的标准体系」，还是「在你的原流程上嵌进可验收的一小步」？答不清，先别谈驻场。

——上海封阳科技 · @FengYangAi

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GEO 布局别按「我觉得该发哪」排。

封阳做内容排期前，先看可见度体检的缺口分布：元宝缺口大就补公众号，DeepSeek 缺口大就补知乎。平台、篇数、选题和 30 天排期，都从缺口反推，不从偏好反推。

没有缺口地图就开内容工厂，容易在已经够亮的阵地上继续堆，真正空白的引用源还是空白。

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企业 Skill 能跑多远，取决于四层有没有分开。

行为规则写在说明里；确定性检查交给宿主脚本；账号与外部状态受权限门禁；会改变外部状态的动作，还要过本次审批。四层揉成一段宣传语，出错时你不知道该停哪一层。

自检：改模型路由、换封面、改预告，是不是会撞进同一条「修改一下」？分得开，才谈得上复用。