01
找流程
先选一个高频、重复、资料能找得到、负责人愿意配合的小流程。
落地方法 · Method
先把边界讲清楚。
适合 AI 的交给模型，不适合的留给规则和人。Agent 不该止于问答——要能查资料、改单据、跑流程。边界拆清楚了，系统才立得住、用得久。
02
拆规则
把“让模型判断”“让代码排序”“必须人工确认”的边界拆清楚。
03
搭系统
把知识库、表单、通知、工作流和现有工具接起来，不另造孤岛。
04
跑闭环
用真实样本验证效果，能稳定跑，再扩展到相邻流程。
排序和关键规则由确定性代码做；模型只做结构化判断和辅助生成；报价、交期、异常等重要节点保留人工确认。
护栏清单 · Guardrails
可信，不靠口号——每条对应一个系统边界。
工作流控制台 · Console
流程是怎么跑起来的。
系统把询盘、产品资料、报价草稿、跟进提醒和异常确认拆成节点：模型生成结构化建议，排序与阈值由代码执行，关键步骤由负责人确认。
下方队列与日志为虚构演示数据
询盘 → 产品匹配 → 报价草稿
业务场景 · Scenes
先做这些真实流程。
以下场景来自工业 B2B 一线实践，打法可迁移到任何 B2B 真实业务流程。团队缺的往往不是再买一个工具，而是把每天重复发生的业务动作，拆成规则、资料、模型和人工确认可以协同的流程。
行业只是背景，流程才是主角——同样的拆法适用于其他业务领域。
实验 Demo · Diagnosis
不确定先做哪个流程？
描述你的行业、角色和最重复的业务动作，诊断器会在独立页面生成优先级建议。这是落地方法论的可交互演示——一个跑得起来的个人实验 demo。
移动端入口
打开流程诊断器
描述你的行业和重复流程，直接进入独立诊断页面。
关于 · About
把 AI 接进真实业务，
而不是停在概念里。
一线业务出身，钻进陌生流程、识别瓶颈、落成工具；从需求调研、搭建、上线到培训，一人跑通。判断哪层该做、哪层是红海、先做哪个不会崩——比会搭工具更重要。
Silumio 是我的个人 AI 落地实践档案——记录方法、复盘判断、试验工具，以记录与交流为主。