重复性知识工作
每周大量时间花在系统间复制粘贴、总结、分类和起草同类文档上。
我们解决的问题
团队在用 AI 时最常卡在哪里
多数团队缺的不是更多 AI 工具，而是一个稳定跑通的流程，以及证明它有效的方法。
文档散落、搜不到
制度、规格和历史答复分散在网盘、聊天记录和知识库里，大家只能去问同事。
试点始终上不了线
Demo 看起来不错，但因为没有定义成功标准、边界情况和负责人，一直停留在试点。
无法判断输出好坏
换个模型或改个 Prompt，效果是变好还是变差说不清——每次调整都靠猜。
客服压力越来越大
重复问题占用大量人力，回复质量取决于当班的人是谁。
内容生产遇到瓶颈
大批量生产、排版、翻译和审核内容，同时还要保证品牌调性和准确性。
服务
我们做什么
每项服务都围绕一个具体流程展开，最终交付你能运行、能衡量、归你所有的成果。
AI 智能体与流程自动化
能规划、调用你的工具和 API、记住上下文，并在需要时转交人工的多步骤智能体。
- 适合谁
- 有可重复多步骤流程的运营、客服和后台团队。
- 交付内容
- 流程梳理与自动化边界
- 可运行的智能体（大模型 + 规划 + 记忆 + 工具调用）
- 安全护栏、日志和人工介入节点
- 评测集与运维手册
典型周期3–6 周
RAG 知识助手
基于你自己的文档和数据回答问题、标注出处、遵守权限规则的助手。
- 适合谁
- 拥有大量内部文档、商品目录或制度库的团队。
- 交付内容
- 数据源接入与切分流程
- 检索调优与带引用的回答
- 按权限隔离的内容与更新机制
- 基于真实问题的准确率报告
典型周期3–5 周
大模型评测与质量体系
一套可重复的输出质量评估方法，让 Prompt 和模型的调整有据可依。
- 适合谁
- 已上线大模型功能，或正在多个模型之间做选择的团队。
- 交付内容
- 针对任务的评分标准与打分指南
- 基于真实案例的基准测试集
- SBS 并排对比测试
- 可随时重跑的回归检查
典型周期2–4 周
AI 产品策略与快速原型
把模糊的想法变成真实用户可以试用的可运行原型。
- 适合谁
- 正在验证 AI 功能或 AI 产品的创始人和产品团队。
- 交付内容
- 场景优先级与可行性评估
- 产品需求文档（PRD）与成功指标
- 基于前沿模型的可运行原型
- 用户测试记录与下一步计划
典型周期1–4 周
AI 内容运营
批量生产、排版和审核内容的 Prompt 体系与审核流程。
- 适合谁
- 内容产出量大的营销、电商和媒体团队。
- 交付内容
- 风格与格式规范
- Prompt 模板与生成流水线
- 自动化格式与质量检查
- 人工审核流程与抽检机制
典型周期2–4 周
ChatGPT Business / Enterprise 部署与团队赋能
让团队在日常工作中真正用起 AI——配置规范、安全，并有针对真实任务的使用手册。
- 适合谁
- 为团队引入 ChatGPT Business、Enterprise 或同类产品的公司。
- 交付内容
- 工作区配置、角色与数据设置
- 针对高频任务的自定义 GPT
- 按岗位整理的 Prompt 手册
- 现场培训与使用情况复盘
典型周期1–3 周
合作方式
从小处开始，跑通再扩展
每个阶段范围明确、交付物固定。价格按需报价——简短沟通范围后给出方案。
01
需求探索冲刺
1–2 周
动手之前先选对流程、定义成功标准。
- 相关人员访谈与流程梳理
- 场景清单及投入/收益评估
- 成功指标与数据准备度检查
- 开发阶段的书面方案
按需报价
02
原型开发
2–4 周
基于你的真实数据做出用户可以试用的版本。
- 可运行原型（智能体、助手或工具）
- 首版评测集与基线分数
- 与团队的演示会
- 上线差距清单
按需报价
03
上线与评测
3–6 周
在推广前把原型做扎实，并证明质量。
- 与现有系统集成
- 安全护栏、日志与监控
- 完整评测体系与报告
- 部署在你自己的账号中
按需报价
04
长期支持
按月
在模型、数据和需求变化时保持质量。
- 定期评测与调优
- 新增流程与改进
- 模型/供应商更新
- 优先支持
按需报价
工作流程
五个步骤，每一步都有可留存的成果
- 01
明确范围
选定一个高价值流程，梳理清楚，并用可衡量的方式约定“什么算好”。
你会得到范围文档、成功指标、数据清单
- 02
快速原型
基于前沿模型和你的真实数据快速做出可运行版本。
你会得到可运行原型与演示
- 03
评测迭代
按评分标准和基准集打分，迭代 Prompt、检索和智能体逻辑。
你会得到包含前后对比分数的评测报告
- 04
上线交付
集成系统、加上护栏和监控，部署在你自己的账号里。
你会得到生产环境部署与运维手册
- 05
完整交接
培训团队，移交运行和扩展所需的一切。
你会得到文档、评测集、代码与培训
应用场景示例
在你的行业里可以是什么样
以下为我们可以构建的示例场景，并非过往客户项目。
电商与本地生活
- 基于商品目录和规则的商品问答助手
- 评价与投诉分类，并给出建议回复
- 批量商品文案生成与格式校验
汽车与车载助手
- 车主手册与售后知识助手
- 语音助手回答质量评测体系
- 多轮对话边界情况测试
内容与媒体
- 编辑流程：选题 → 初稿 → 事实/格式校验
- 多模态输出评审标准（文本、图像、视频）
- 带质检的翻译与本地化流水线
财务运营
- 发票与报销单据信息抽取
- 数据可溯源的报告起草智能体
- 内部财务制度问答
原则
我们如何对待你的数据和项目
数据归你所有
尽可能在你自己的云和 AI 供应商账号中运行。可按需签署 NDA，只访问项目必需的数据。
用数据衡量
每个项目都附带评测集和分数，质量可见，改动可比。
完整交接
交付代码、Prompt、评测集和运维手册，你的团队无需依赖我们也能运行。
不被绑定
使用标准工具、与供应商无关的设计。交付物归你，可随时更换模型或供应商。
创始人
赵祥烨（Xavier）
创始人 · AI 产品与评测
专长方向
- 大模型智能体
- 多智能体系统
- RAG
- Prompt 工程
- 模型评测
- 数据与商业分析
- AI 辅助全栈原型开发
Xavier 日常从事 AI 产品工作——设计智能体流程，更重要的是衡量它们是否真的有效。YeShenworld 把这套方法带给没有内部 AI 团队的公司。
- AI 产品经理 — 美团2025 至今
负责商业分析场景下 Multi-Agent 报告生成系统的评估与优化：长文本指令遵循评测、Prompt 调优、A/B 验证，并构建 reward benchmark 评估模型效果。
- AI 训练师 — 百度2025
通过 Prompt Engineering 做 Markdown/LaTeX 格式修正；为文生视频模型制定指令遵循、物理真实、画面美学三维评估标准并执行 SBS 对比测试。
- 教育背景
哈尔滨师范大学 · 物联网工程 本科
常见问题
常见问题
支持哪些语言？
中文和英文——会议、文档以及 AI 系统本身都可以（双语助手很常见）。
你们在哪里？可以远程合作吗？
我们在 UTC+8（北京时间），与全球团队远程合作。会议安排在重叠时段，大部分工作通过书面更新异步推进。
数据安全如何保障？
尽可能在你自己的云和 AI 供应商账号中搭建和运行系统，沿用你的权限控制。可按需签署 NDA，只使用必要数据，不会将你的数据用于其他工作。
使用哪些模型和供应商？
我们与供应商无关。常用 OpenAI 及其他前沿模型和开源模型，根据质量、成本、延迟和数据合规要求选择——用评测集来验证，而不是凭感觉。
承接多大规模的项目？
聚焦型项目：一次一个流程或产品功能，每个阶段通常 1–6 周。更大的项目会拆成多个阶段，每阶段之间做复盘。
如何开始合作？
通过咨询表单或邮件简单说明需求。我们会安排 30 分钟沟通，然后发送书面范围和报价。多数项目从需求探索冲刺开始。
代码和知识产权归谁？
归你。付款后，代码、Prompt、评测集和文档等交付物归你所有，具体以项目协议为准。
交付之后怎么办？
每个项目都以交接和培训结束，之后有一段短期支持期；持续调优和新增流程可通过按月长期支持实现。
只用 ChatGPT 吗？
不是。我们可以帮团队部署 ChatGPT Business 或 Enterprise，但定制的智能体和助手会选用最适合任务的模型。
能和我们现有的工程师一起工作吗？
可以。常见做法是我们负责 AI 层和评测，你的团队负责系统集成，所有内容都有文档，方便接手。
联系我们
说说你的业务流程
几句话就够。我们会通过邮件回复并约一个简短的沟通时间。