CASE-001
本地服务 / 传统企业
- 原始需求
- 想做一个能替销售和客服回答客户问题的 AI 系统。
- 真实问题
- 业务流程、报价口径和客户分层还没有统一，直接做智能体会放大混乱。
- 关键冲突
- 老板希望快速上线，执行团队担心 AI 答错造成售后责任。
- 卢成诊断
- 先拆出高频低风险问答，保留报价、承诺、售后节点的人工确认。
- 沉淀方法论
- 用 30 天试点验证一个窄闭环，再决定是否接入 CRM 和工单系统。
案例与观察
案例与观察
这里不伪造客户案例。当前主要整理三类内容：公开行业现象拆解、老板需求与 AI 项目门诊、AI 服务交付失败或避坑复盘。
未来如有真实客户案例，会在获得授权或脱敏后发布。现阶段更重要的是把项目风险、交付边界、验收标准和智能体商业落地中的真实摩擦讲清楚。
CASE-002
AI 服务商 / 自由职业团队
- 原始需求
- 客户要求低价做一个万能智能体平台。
- 真实问题
- 需求没有边界，报价没有验收口径，服务商容易被无限修改拖垮。
- 关键冲突
- 客户只看演示效果，不愿为诊断、流程梳理和维护付费。
- 卢成诊断
- 先把需求拆成报价前确认项，明确不含范围、修改次数和交付物。
- 沉淀方法论
- 使用报价前确认表和交付边界确认单，先签边界再做 demo。
CASE-003
内容与知识管理
- 原始需求
- 希望把文章、资料和课程内容做成知识库问答。
- 真实问题
- 资料结构不稳定，用户问题类型混杂，缺少更新责任人。
- 关键冲突
- 团队想一次性接入全部内容，但无法保证回答时效和引用质量。
- 卢成诊断
- 先做可公开内容的检索问答，敏感资料与商业建议保留人工审核。
- 沉淀方法论
- 按资料等级、更新时间和责任人建立知识库治理规则。
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