案例 11 · 外贸资料管理

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一起部署到客户自己的Codex里，再让客户本地的Codex按照我们的规范，在他的电脑
和文件环境里继续完成开发。
我们前期花了几十个小时把框架做好，然后让客户侧的Codex继续跑大约40个小时。跑
出来以后，老板开始测试。
测试产生的日志、问题和记录，再由客户侧的AI整理给我们，我们根据这些反馈继续修
改规范和任务，再让客户侧的AI完成适配。
这个过程对我来说很重要。因为它改变了过去“驻场工程师必须一直守在客户电脑旁
边”的工作方式。数据不需要离开企业，开发和适配却仍然可以继续。
第四步，让交付沉淀成企业自己的能力。
更重要的是，我们不想永远替企业做这些需求。
我的目标是把文件文档化，把资料关系梳理出来，把知识沉淀下来，再建立工作流、
Skill和Agent。这些东西逐渐沉淀以后，企业自己就能解决越来越多的问题。
我更希望最后交付的是企业自己解决下一批问题的能力，让企业以后不必每遇到一个问
题都来找我。
Q4：相比传统方式，使用AI后的实际效果如何？
如果只从一个软件项目的角度看，现在其实还很难给这个案例下一个“效率提升了多少
百分比”的结论，因为项目本身还处在第一阶段，交付也还没有全部完成。
不过，这个项目已经发生了几个非常明显的变化。
第一个变化，是企业开始真正理解AI能做什么。
那个角标尺问题，老板本来以为要研究一两天，我们现场用AI大约10分钟就找到了产品
来源和刻度含义。后来他觉得矢量图很难做，我们又直接问AI应该用什么工具，当场把
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