AI TRANSFORMATION PRACTICE

不是讲 AI 概念,
而是把 AI 组织成业务系统。

AI农民老张的当前价值,是把22年传统行业经验、产品化系统、知识库工程和 AI Agent 协同实践,转化为企业可理解、可试点、可落地的 AI 应用方案。正式合作阶段可提供完整实名、履历与主体信息。

核心判断

企业缺的不是工具清单,而是落地顺序。

很多传统企业已经听过 ChatGPT、DeepSeek、智能体和知识库,但真正卡住的地方往往不是模型能力,而是业务流程、责任边界、数据质量和团队习惯。

朴风的切入方式是先做诊断:找到一个值得试点的流程,把 AI 放进真实业务节点,再根据结果决定是否扩大。

四类实践

用已经完成的资产说明能力边界

01 / PRODUCT

AI产品化系统

mygongfu.com 是真实上线的产品化实践,用来证明从需求、页面、流程到上线运营的完整能力。

02 / KNOWLEDGE

知识库工程

DMD公益知识库证明复杂信息可以被整理为长期可维护、可检索、AI友好的知识资产。

03 / AGENTS

AI组织系统

基于 ChatGPT、Hermes、Codex、Obsidian 等工具,形成一人公司内部的 AI 协作与执行系统。

04 / INDUSTRY

风景园林工作流

把任务书、资料、风险、协同与复盘变成可追踪的流程,作为传统行业 AI 落地样本。

05 / CONTENT

内容生产系统

把观点、案例、方案和方法论组织成长期内容资产,用于建立专家认知与客户信任。

06 / GOVERNANCE

人工审查边界

明确 AI 负责整理、生成和辅助判断,人负责事实确认、专业判断、组织推进与最终责任。

实施路径

从小诊断到可运行工作流

01访谈与资料收集
02流程问题梳理
03AI机会地图
04试点方案
05工作流建设

下一步

先判断你的企业,哪一个流程最值得先 AI 化。

入口产品是企业 AI 应用诊断,不先承诺大系统,也不做泛泛培训。

预约 AI 诊断