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企业落地项目经验分享

让企业数据开口，直接回答经营问题。

老板和管理者通过 AI 直接掌握生产、运营与销售全局，连接企业 ERP、MES、CRM、WMS、OMS、TMS、进销存和财务等系统的数据库和数据接口，OpenClaw、Dify、n8n 搭建与专属 Agent Skill 实践。

手机打开微信扫一扫就能绑定 AI 助手，不用安装额外插件。领导说话就能问数据，随时掌握全局。

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9:41● ● ▰
‹策经营参谋 · 小策···

〽 语音 8″看一下本月经营数据，有什么问题？

老板
经

已只读分析 ERP、MES 和财务数据：华东毛利下降 3.2%，68% 来自 3 个 SKU 原料涨价。

〽 语音 5″怎么解决？给我能执行的方案。

老板
经

建议采购重谈 3 个 SKU；销售今天更新报价。预计毛利率回升 2.1 个百分点。

已转发给：采购经理、销售主管3 个 SKU 调价执行清单责任人 · 截止时间 · 验收指标
销

新报价已全部更新，重点客户已通知。本周新增订单毛利率回升 2.3%。

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过去，得到一个经营答案需要——

01

导数、制表、反复沟通直接对数据提问

02

等待下属分析数天几分钟获得线索

03

先开发一套大系统先用 Skill 验证价值

为什么不是再做一套报表系统

真正稀缺的，是老板随时得到答案，并把答案变成行动。

AI 擅长读数据和找规律；企业真正需要固化的，是自己的指标口径、判断规则、执行动作和安全边界。

01
企业现状

等人做报表

老板问一句，下属要跨部门找数、对口径、改表格，再来回解释；几天过去，经营问题已经变了。

我的方法

老板自己问

手机微信里说一句，AI 立即查询授权数据。无需写 SQL，也不用先把需求翻译给技术人员。

02
企业现状

担心 AI 误操作

生产、订单和财务数据库不能拿来试错；一条写入或删除命令，都可能影响真实业务。

我的方法

从连接层锁死只读

使用只读账号、查询白名单、最小权限和审计日志。Agent 能看被授权的数据，但不能新增、修改或删除。

03
企业现状

分析有了，执行断了

报表给出结论后，还要重新开会、拆任务、催进度；执行结果没有回到同一条分析链里。

我的方法

从发现问题走到执行反馈

AI 给出可执行方案，老板一键转发给责任人；员工在微信反馈后，再自动核验指标是否真的改善。

04
企业现状

外包大系统周期太长

需求反复沟通、界面和权限从零开发，投入高、上线慢；等系统做好，最初的问题可能已经变化。

我的方法

先落地一个专业 Skill

复用现有 AI 和企业系统，只固化指标口径、业务规则与执行流程。比从零开发系统更快、成本更低。

AI Agent 落地实践

从“等报表”，变成“问数据”。

通过只读数据库和数据接口连接 ERP、MES、CRM、WMS、OMS、TMS、进销存和财务等业务系统。领导用手机微信扫码绑定后，直接向企业数据提问，随时掌握生产、运营与销售全局。

01

微信里直接问

手机微信扫码绑定，不用安装插件。老板语音或文字提问即可，无需写 SQL。

02

读取授权数据

连接 ERP、MES、CRM、WMS、OMS、TMS、进销存、财务、报表与文件等授权数据源；数据库默认只读，权限边界清晰可审计。

03

分析与交叉验证

从不同维度找异常、追原因，把数据变化连接到业务动作。

04

给出决策线索

汇总生产、运营与销售的关键变化，输出结论、依据和下一步建议。

技术路线按需选择

搭建是起点，专属 Skill 才能贴合业务。

通用 AI 擅长获取数据和分析数据，却不天然理解每家企业独有的指标口径、业务规则与执行方式。通用 AI 编程对非程序员仍然太难；我把这些专业需求做成可重复执行的 Skill，比从零开发一套系统更快、成本更低。

OpenClawDifyn8nCustom Skill
两种做法
传统系统开发
周期长 · 成本高
Agent Skill
更快验证价值

对于边界明确的分析与流程需求，Skill 通常比从零开发系统更轻、更快。

不同行业，同一条闭环

从一句老板的问题，到责任人执行后的结果。

不只是“分析一张报表”。AI 需要看见正在发生什么、说明为什么、给出怎么做，并在员工反馈后验证是否有效。Agent 名称也可以按企业和使用场景自定义。

生产企业生产交付官

早会上先找到延期订单，再追到卡住的工序

正在发生

订单、排产、在制品和采购到料分散在 ERP、MES 与表格里。生产经理每天先花两小时汇总，老板看到的还是昨天。

“本周哪些订单会延期？卡在物料、设备还是人员？”
AI 怎么做

AI 交叉检查交期、工序进度、缺料和设备停机，列出高风险订单、原因与影响客户。

怎么落地

老板把催料与排产清单转给采购和车间；负责人微信反馈后，AI 更新预计交期并继续盯异常。

外贸企业外贸利润哨兵

不是只看销售额，而是及时守住每张订单的利润

正在发生

报价时有利润，出货时汇率、海运费、原料和账期都变了。业务员忙着跟单，财务月底才发现订单亏损。

“哪些未出货订单的毛利已经低于 12%？为什么？”
AI 怎么做

AI 读取 CRM、ERP、物流与财务数据，按订单重算实时毛利，定位运费、汇率或采购成本变化。

怎么落地

老板把重谈运费、调整报价和催回款任务发给业务负责人；执行结果回到微信后自动复核利润。

电商企业电商利润管家

广告还在烧钱之前，先发现退款和库存正在吞掉利润

正在发生

店铺、广告、OMS、WMS 和财务各有一套数字。GMV 在涨，但高退款、低毛利和即将断货的 SKU 被总额掩盖。

“昨天哪些 SKU 看着卖得好，其实越卖越亏？”
AI 怎么做

AI 合并广告费、平台佣金、退款、采购价与库存，找出亏损 SKU，并区分投放、定价和商品问题。

怎么落地

运营收到停投、调价和补货清单；调整后，AI 对比退款率、毛利和库存周转是否改善。

零售与连锁门店库存调度官

一边缺货、一边积压时，直接找到该调拨的门店

正在发生

总部看到的是总库存，门店却各自缺货或压货。区域经理靠微信群问一圈，调拨时机已经错过。

“哪些畅销品三天内会断货？哪些门店可以就近调拨？”
AI 怎么做

AI 结合门店销量、现存库存、在途采购和配送时效，生成缺货风险与跨店调拨建议。

怎么落地

区域经理把调拨单发给店长和仓库；签收反馈回来后，AI 检查缺货率和滞销库存变化。

另外三个能力模块

从产品工程，到专业算法。

每个模块都有独立页面，包含落地场景、具体案例、项目产出和能力证明。

02

免费个人项目

Slip Loomer

一款面向 VS Code 与 Cursor 的完整 AI 助手，也是 Agent 产品与工程能力的公开证明。

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03

生物医疗算法项目经验分享

生物医疗算法

针对高维、稀疏和复杂关联数据，做过数据分析、特征工程与深度学习模型实践。

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04

销售与库存预测项目经验分享

销售与库存预测算法

将销量、价格、活动与周期数据转化为可评估的预测模型，辅助备货与经营计划。

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项目是怎么做成的

先验证有效，再扩大投入。

01

说清问题

业务目标、使用者、现有流程与期望结果。

02

检查数据

确认数据质量、权限边界和技术可行性。

03

小步验证

用最小可行版本验证 Agent 或模型效果。

04

迭代完善

根据真实反馈优化，并整理清晰的使用说明。

继续了解其他能力

Slip Loomer生物医疗算法销售与库存预测算法