重点案例AI 产品 · 自营
自营 AI 工具
从 0 到 1 的产品闭环
这是 AHAX 自己从 0 到 1 运营的 AI 工具。我们不只做了代码,也经历过页面获客、用户试用、反馈收集和持续改版。
- 累计 1 万+ 用户
- 自营产品闭环
不用先想清楚该买哪套系统。告诉我们现在最费时间、最容易出错或最影响增长的地方,我们会把问题拆成能实施、能验收的工作。
把订单、库存、工单、审批和特殊业务规则做成真正能使用、能追踪的系统。
把 AI 接进客服、销售、资料和管理流程,先替团队处理一段高频、重复、可验证的工作。
建设能说明业务、承接咨询并方便持续维护的企业官网或多语言独立站。
让 AI 更准确地理解企业、服务与案例,在相关回答里更容易识别和引用你的真实信息。
重点案例AI 产品 · 自营
这是 AHAX 自己从 0 到 1 运营的 AI 工具。我们不只做了代码,也经历过页面获客、用户试用、反馈收集和持续改版。
一个面向高考学生的志愿填报平台,学生端选学校选专业,志愿老师端线上语音对接辅导。两端联动,从咨询到填报全流程在线化。
一个面向中小学生的贴纸(手帐)垂直电商 App,客户已有供应链和内容运营基础,希望从 B 端业务延伸到 C 端。
一个集远程咨询、电商购物、检测等功能于一体的大健康平台,由分布在中国、美国和加拿大的团队协同开发。
长期合作不是靠绑定,而是每一次交付都让下一步更清楚。
了解完整合作方法 ↗先了解业务现状、使用者、目标和预算边界,形成第一阶段问题清单。
确认范围、原型、技术路径、报价和验收口径,双方知道什么做、什么暂不做。
先完成关键闭环,持续演示和校正,不等所有功能做完才第一次看到结果。
用真实反馈验证效果,处理初期问题,再决定下一步优化或扩展。
是把钱花在当前最值得解决的问题上,并且知道这一步怎样算完成。
需求还不确定时,优先验证一个关键场景,不让全部预算一次押上。
把交付物、边界和变更方式写清楚,方便管理投入,也避免后期反复拉扯。
用流程是否跑通、数据是否可查、人员是否能用来判断,而不是只看页面做完没有。
01 先按业务目标、流程复杂度、数据情况、集成范围和上线阶段拆预算,而不是一上来问做一个系统多少钱。
02 不要从大而全的智能体平台开始,先找重复、规则化、可评估的业务任务,用一个小范围试点记录真实结果。
03 AI 搜索优化(GEO 优化)的基础,是让企业身份、服务、案例、问答和可核对来源保持一致。本文给出可分阶段执行的检查清单。
根据需求范围、复杂度、交付周期和外部资源评估。第一次沟通先给出拆分建议与预算判断,边界明确后再提供正式报价,不用在信息不足时猜一个数字。
取决于范围。一个边界清楚的小型试点通常按周推进,中型系统按阶段交付。方案里会写明里程碑、双方配合事项和验收时间。
定制项目按合同约定交付源码、部署资料和必要文档。第三方服务、开源软件或授权素材会单独说明,不把这些内容模糊成自有交付。
可以根据业务和预算评估私有部署。方案会说明数据存储、权限、备份、模型调用与人工确认边界,敏感场景不会默认把数据送到不明确的第三方。
上线初期会处理约定范围内的问题与使用支持。长期维护可按项目复杂度、响应要求和迭代频率单独约定,费用和服务边界在合同中写清。
不用先写完整需求文档。告诉我们业务是什么、现在怎么做、最卡在哪里、谁会使用,以及大致时间和预算考虑,就能开始第一轮判断。
不需要准备一份完美的需求文档。说清业务现状、最卡的环节和大致考虑,我们会回复能继续讨论的判断。
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