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企業落地專案經驗分享

讓企業資料開口，直接回答營運問題。

老闆和管理者透過 AI 直接掌握生產、營運與銷售全局，串接企業 ERP、MES、CRM、WMS、OMS、TMS、進銷存和財務等系統的資料庫與資料介面，OpenClaw、Dify、n8n 建置與專屬 Agent Skill 實踐。

手機打開微信掃一掃就能綁定 AI 助手，不用安裝額外外掛。領導說話就能問資料，隨時掌握全局。

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  • 微信掃碼綁定
  • 不用裝額外外掛
  • 資料庫唯讀
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‹策經營參謀 · 小策···

〽 語音 8″看一下本月營運資料，有什麼問題？

主管
經

已唯讀分析 ERP、MES 與財務資料：華東毛利下降 3.2%，其中 68% 來自 3 個 SKU 原料漲價。

〽 語音 5″怎麼解決？給我可執行的方案。

主管
經

建議採購重新洽談 3 個 SKU；銷售今天更新報價。預計毛利率回升 2.1 個百分點。

已轉傳給：採購經理、銷售主管3 個 SKU 調價執行清單負責人 · 截止時間 · 驗收指標
銷

新報價已全部更新，重點客戶已通知。本週新增訂單毛利率回升 2.3%。

微信掃碼綁定

微信掃一掃即可綁定，無需安裝額外外掛。

過去，取得一個營運答案需要——

01

匯出資料、製表、反覆溝通直接向資料提問

02

等待團隊分析數天幾分鐘內取得線索

03

先開發一套大型系統先用 Skill 驗證價值

為什麼不是再做一套報表系統

真正稀缺的，是主管隨時取得答案，並把答案化為行動。

AI 擅長讀資料和找規律；企業真正需要固化的，是自己的指標口徑、判斷規則、執行動作和安全邊界。

01
企業現況

等人做報表

主管問一句，團隊要跨部門找資料、對定義、改表格，再來回解釋；幾天過去，營運問題已經變了。

我的方法

主管自己問

在手機微信說一句，AI 立即查詢授權資料。無須撰寫 SQL，也不用先把需求轉述給技術人員。

02
企業現況

擔心 AI 誤操作

生產、訂單與財務資料庫不能拿來試錯；一條寫入或刪除命令，都可能影響真實業務。

我的方法

從連線層鎖定唯讀

使用唯讀帳號、查詢允許清單、最小權限及稽核紀錄。Agent 能查看獲授權的資料，但無法新增、修改或刪除。

03
企業現況

分析有了，執行卻斷了

報表給出結論後，還要重新開會、拆解任務、催進度；執行結果沒有回到同一條分析鏈中。

我的方法

從發現問題走到執行回饋

AI 提供可執行方案，主管一鍵轉傳給負責人；員工在微信回饋後，再自動核驗指標是否確實改善。

04
企業現況

外包大型系統週期太長

需求反覆溝通、介面與權限從零開發，投入高、上線慢；等系統完成，最初的問題可能已經改變。

我的方法

先落地一個專業 Skill

沿用既有 AI 與企業系統，只固化指標定義、業務規則與執行流程。比從零開發系統更快、成本更低。

AI Agent 落地實踐

從「等報表」，變成「問資料」。

透過唯讀資料庫和資料介面串接 ERP、MES、CRM、WMS、OMS、TMS、進銷存和財務等業務系統。領導用手機微信掃碼綁定後，直接向企業資料提問，隨時掌握生產、營運與銷售全局。

01

微信裡直接問

手機微信掃碼綁定，不用安裝外掛。老闆語音或文字提問即可，無需寫 SQL。

02

讀取授權資料

串接 ERP、MES、CRM、WMS、OMS、TMS、進銷存、財務、報表與檔案等授權資料來源；資料庫預設唯讀，權限邊界清楚且可稽核。

03

分析與交叉驗證

從不同維度找出異常、追查原因，將資料變化連結至業務行動。

04

提供決策線索

彙整生產、營運與銷售的關鍵變化，輸出結論、依據和後續建議。

依需求選擇技術方案

建置是起點，專屬 Skill 才能貼合業務。

通用 AI 擅長取得資料和分析資料，卻不天然理解每家企業獨有的指標口徑、業務規則與執行方式。通用 AI 程式設計對非程式設計者仍然太難；我把這些專業需求做成可重複執行的 Skill，比從零開發一套系統更快、成本更低。

OpenClawDifyn8nCustom Skill
兩種做法
傳統系統開發
週期長 · 成本高
Agent Skill
更快驗證價值

對於邊界明確的分析與流程需求，Skill 通常比從零開發系統更精簡、更快速。

不同行業，同一條閉環

從主管的一句問題，到負責人執行後的成果。

不只是「分析一張報表」。AI 需要看見正在發生什麼、說明原因、提出做法，並在員工回饋後驗證是否有效。Agent 名稱也可依企業與使用情境自訂。

生產企業生產交付官

早會先找出延期訂單，再追查卡住的工序

正在發生

訂單、排產、在製品與採購到料分散於 ERP、MES 與表格中。生產經理每天先花兩小時彙整，主管看到的仍是昨天的資料。

「本週哪些訂單會延期？卡在物料、設備還是人員？」
AI 怎麼做

AI 交叉檢查交期、工序進度、缺料與設備停機情況，列出高風險訂單、原因及受影響客戶。

如何導入

主管將催料與排產清單轉給採購與車間；負責人在微信回饋後，AI 更新預計交期並持續追蹤異常。

外貿企業外貿利潤哨兵

不只看銷售額，而是及時守住每筆訂單的利潤

正在發生

報價時有利潤，出貨時匯率、海運費、原料與帳期都變了。業務員忙著跟單，財務到月底才發現訂單虧損。

「哪些未出貨訂單的毛利已低於 12%？為什麼？」
AI 怎麼做

AI 讀取 CRM、ERP、物流與財務資料，依訂單重新計算即時毛利，找出運費、匯率或採購成本的變化。

如何導入

主管將重新洽談運費、調整報價與催收款項的任務交給業務負責人；執行結果回到微信後自動覆核利潤。

電商企業電商利潤管家

廣告還在燒錢前，先發現退款與庫存正在吞噬利潤

正在發生

店鋪、廣告、OMS、WMS 與財務各有一套數字。GMV 雖在上漲，但高退款、低毛利與即將缺貨的 SKU 被總額掩蓋。

「昨天哪些 SKU 看起來賣得好，其實越賣越虧？」
AI 怎麼做

AI 整合廣告費、平台佣金、退款、採購價與庫存，找出虧損 SKU，並區分投放、定價及商品問題。

如何導入

營運人員收到停投、調價與補貨清單；調整後，AI 比對退款率、毛利與庫存週轉是否改善。

零售與連鎖門市庫存調度官

一邊缺貨、一邊積壓時，直接找出該調撥的門市

正在發生

總部看到的是總庫存，門市卻各自缺貨或壓貨。區域經理靠微信群問一圈，調撥時機早已錯過。

「哪些暢銷品會在三天內缺貨？哪些門市可就近調撥？」
AI 怎麼做

AI 結合門市銷量、現有庫存、在途採購與配送時效，產生缺貨風險及跨店調撥建議。

如何導入

區域經理將調撥單發給店長與倉庫；簽收回饋後，AI 檢查缺貨率與滯銷庫存的變化。

另外三個能力模組

從產品工程，到專業演算法。

每個模組都有獨立頁面，包含落地場景、具體案例、專案產出和能力證明。

02

免費個人專案

Slip Loomer

一款適用於 VS Code 與 Cursor 的完整 AI 助理，也是 Agent 產品與工程能力的公開證明。

查看詳細頁面
03

生物醫療演算法專案經驗分享

生物醫療演算法

針對高維、稀疏和複雜關聯資料，做過資料分析、特徵工程與深度學習模型實踐。

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04

銷售與庫存預測專案經驗分享

銷售與庫存預測演算法

將銷量、價格、活動與週期資料轉化為可評估的預測模型，支援備貨與營運規劃。

查看詳細頁面

專案是怎麼做成的

先驗證有效，再擴大投入。

01

釐清問題

業務目標、使用者、既有流程與預期成果。

02

檢查資料

確認資料品質、權限邊界與技術可行性。

03

小步驗證

以最小可行版本驗證 Agent 或模型成效。

04

迭代完善

依真實回饋優化，並整理清楚的使用說明。

繼續瞭解其他能力

Slip Loomer生物醫療演算法銷售與庫存預測演算法