先聊 30 分钟，再决定要不要做
把你的场景简单说清楚就行
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zlxbs1999-
备注AI-
一边把工厂里的设备数据搬进系统，一边把街边店/手艺人的服务送进用户的 AI 助手。同一套方法论：把你的业务能力封装成 AI 能理解、能调用、能交易的接口。
我们接触下来的客户，卡住的地方几乎都不是"AI 不聪明"，而是下面这三件具体的事。
用户越来越习惯对着手机助手说"附近哪家理发好"。如果服务没有标准化、没进平台，AI 想推荐也推荐不了你。
设备参数靠抄表、异常靠巡检、报表靠人工汇总。不是没有数据，是数据从来没有自动流过一次。
支付宝、千问、微信、豆包各有各的接入方式，MCP、Skill、Agent 名词一大堆。没人帮你判断哪条路值钱。
表面上一个在车间、一个在街边，本质上做的是同一件事：把原本只有人能操作的业务，变成 AI 可以调用和执行的接口。
面向制造、测试、设备集成商。从传感器到看板，把采集、控制、存储、报警这条链路打通。
面向餐饮、零售、生活服务门店。让你的服务出现在用户问 AI 的那一刻，并且能下单、能核销。
先把范围定清楚再开工。诊断阶段不收费，因为我们也需要确认这件事值不值得做。
线上聊 30 分钟，理清现状、痛点和预算，判断适不适合做。
当天可约给出技术选型、接口清单、里程碑和一口价。
3 个工作日内按里程碑开发，每阶段可验收。源码、文档、部署脚本全部交付给你。
2 – 6 周上线后跟进真实使用情况，按数据调整，可选按月陪跑。
按需以下是已经落地并通过实测的部分，不是规划中的路线图。
零依赖的商家服务端，包含被 Agent 发现的端点、服务端算价下单、发券与幂等核销。冒烟测试全部通过：库存正确扣减、同一请求重放返回首次结果、换请求号再扫返回已核销。
把选型与方案设计经验沉淀成可复用的技能包，覆盖 MCU 与器件选型、运动控制、上位机设计、LabVIEW 流程、职业规划五个方向，已实际用于方案生成。
面向中小制造场景的执行系统，订单与工单管理流程已上线运行，并支持多用户协同部署方案。
不建议一上来就做全线改造。绝大多数项目，从一个能独立跑通的场景开始最划算。
从测控与工业软件一路做过来：上位机、数据采集、器件选型、运动控制、MES。这些经历带来的不是"会用 AI"，而是知道一个系统真正上线要踩哪些坑——接口不稳定、现场网络不可靠、数据对不上账。
现在把这些经验拆成两条线：一条继续服务制造与测试场景，一条把同样的工程能力用在本地生活商家的 AI 接入上。
把你的场景简单说清楚就行