
拥有自己的 AI 智囊团。
面对工作、家庭和长期计划,不用先学一堆软件。我们一起找到值得交给 AI 的事,训练几个能接住你背景、彼此配合的助手;重要的判断仍由你做。
我们帮个人建立适合自己的 AI 智囊团,也陪企业团队把 AI 用进实际工作。从找准用途、教会使用,到留下能继续调整的工具和方法。



这些产品面向不同的日常时刻,可以直接打开体验。
写下你希望 AI 帮上忙的一件事,或者企业最想改善的一个业务结果。我们再一起看适合从哪里开始。
你带来想做成的事;我们帮你选工具、教你使用,一起改到顺手。
会用工具之后,更重要的是把你的经验、目标和现实条件放进去,做出适合你的用法。
我们一起看你的目标和处境,选出投入后真正有用的方向。
把你多年形成的判断方式讲清楚,放进你会反复使用的工具里。
按你的工作或家庭习惯来制作,让 AI 在日常里发挥更大作用。
我们教你使用,把成果和修改方法一起交给你。
先聊清楚你想做到什么,再选合适的工具和合作方式。我们会教你使用,也会把成果交到你手里。
聊清一个具体需求,讲解并现场示范,带走一个可继续使用的初步成果。
根据使用者和场景,制作可自行使用、继续调整的 Skill 或工具。
把长期资料、多个助手和日常工作接起来,建立适合你的完整用法。

从销售、方案或团队经验中选一件值得做的事。我们和业务人员一起做出来,放进日常工作里验证。
下面展示的是已制作的工具原型与训练方案,不把方案样稿写成客户实施效果。涉及客户名称、参与规模和效果数据的内容,将在核实并获得公开许可后补充。

客户、政策与竞争变化不再只是一堆消息,先汇成值得进一步判断的线索。
已经制作了面向业务岗位的工作坊大纲与课件;现场围绕课题练习,而不是只听工具介绍。
从案例中整理判断依据、例外与复核点,再决定适不适合做成可复用的 AI 能力。
不重来,不为了“更先进”而增加工具。我们先看清你们已经拥有什么,再决定下一步。
知道 AI 有用,但不知道先做什么。我们从销售、方案、客户研究或经验传递中,找出最值得先验证的场景。
员工已经会用 AI,也做了一些 Skill 或智能体。下一步是让零散能力进入真实工作,而不是继续增加工具数量。
知识库、智能体或工作台已经存在。我们进一步看哪些真有价值、为什么没人持续用,以及下一步最值得投入在哪里。
这三项可以单独做,也可以组合做。我们可以点对点咨询,深入解决一项业务课题;也可以用工作坊,让团队带着真实任务练习并带走成果。
销售怎么看客户、售前怎么判断方案、管理者怎么读数据。我们把已经验证过的方法整理成 AI 能反复使用、继续优化的能力。
让企业自己的经验,开始被更多人用起来。明确不同 AI 分别负责什么、什么时候接力、该调用什么资料,以及哪些决定必须交给人。
从几个零散助手,变成一套有人机分工的工作方式。入口是不是足够简单,第一次有没有帮助,下一次为什么还会回来,使用反馈能不能进入下一轮优化。
做出来只是第一步,还要让它真正进入业务人员的日常。适合团队需要建立共同用法、验证业务课题,或把已有 AI 尝试推进到岗位时使用。现场材料与练习范围由合作前确认。
时长、人数与交付范围按参与岗位和课题确定;既可做短时试点,也可安排多次迭代。
这些只是常见例子。真正合作时,会从你现在最想改善的业务结果出发。
客户档案、招标公示、成交记录和竞品变化分散在各处;即使已有机器人,信号也未必能联系到具体客户。
把公开信息、客户资料和销售判断联系起来,设计监测 Skill 与智能体接力路线。
一份带原始证据的机会清单,以及能进入现有工作台的持续跟进节奏。
有的团队还在手工翻历史方案;有的已经用 AI 出初稿,但质量仍高度依赖个人经验。
组织优秀方案、产品资料、客户背景和专家判断,从一个 Skill 开始,或继续优化已有方案 Agent。
一套企业自己的方案能力,可能是 Skill、方案 Agent、资料结构或对现有工作台的增强。
重要变化散在信息流里,等周报出来已经太晚;现有自动摘要也很难说清它对哪项业务有影响。
设计监测、来源核对、分类和业务关联,把必须由人确认的点留在流程中。
可追溯的情报工作流,加上真正服务决策的日报、周报或即时提醒。
关键判断留在少数人脑子里,研究、资料整理和报告制作又要反复从头做;文档库记住了内容,却没有留下取舍方法。
和业务高手一起提炼判断点、例外与证据,再把搜集、核验、分析和表达的步骤做成可试用的工具与流程。
可复用的专家方法、验证样例与资料结构,让团队能继续修改和使用。
数据和仪表盘并不少,但它们往往只说“发生了什么”,异常背后的上下文和应该问谁并不清楚。
把数据、业务背景和管理阈值联系起来,让 AI 先提出值得追问的地方,再由人核对和判断。
管理驾驶舱、追问清单和决策记录,帮助管理者把注意力放在真正需要人判断的地方。
工作坊可以建立共同语言,但我们的工作不停在“大家听懂了”。我们会继续和业务人员把结果跑起来。
不先讨论要做什么 Agent。先弄清企业最想改善的结果,以及现有 AI 已经做到哪里。
直接使用企业真实资料、已有工具和工作方式。需要新 Skill 就设计,已有 Agent 就在当前基础上改。
先留下一个能真实使用的结果,再看有没有人用、哪里有帮助、哪里需要返工,然后决定下一步。
交付不是固定四件套,而是根据企业当前阶段,留下真正需要的那几件。
把员工或专家的方法沉淀下来。
围绕真实业务分工,而不是各自聊天。
明确 AI 做什么,人判断什么。
知道谁在用、哪里不好用、下一步怎么调整。
如果需要连接企业数据、内部系统或深度开发,下一步也有据可依。
先用真实资料和业务人员把它跑起来,观察效果和使用反馈,再决定是优化 Skill、增加智能体协作,还是进一步连接企业数据和系统。
不需要先整理成 AI 需求。告诉我们现在业务上最想做好的事情,以及已经有哪些 AI 基础,就可以开始。
聊聊你的业务课题有些东西值得留下来。
有些内容值得被好好读进去。
心象空间 Mindhall 和海绵空间 SpongeHome 面向不同的时刻:一个关于人与回忆,一个关于阅读与注意力。
我们做它们的原因很简单:让数字工具更贴近真实的生活,而不是只增加更多功能。

照片、聊天记录、语音,还有那些一直舍不得删掉的东西,原本散落在不同的地方。
心象空间把它们重新整理成一条可以亲自走进去、慢慢看完的 3D 故事。

有些 PDF 并不难,只是太密、太长,也太容易把注意力耗光。
海绵空间(SpongeHome)是一款为 iPad 设计的沉浸式 PDF 阅读器。它把密集页面重新整理成适合连续阅读的流式内容,再配上环境声,让你更容易重新进入阅读状态。
读完之后,还可以用 AI 把内容生成测验卡,看看自己到底记住了什么。
一段关系、一场旅行、一年生活,往往被拆散在照片、聊天记录、语音和各种文件里。我们把这些碎片重新整理,让它们变成一段可以被慢慢走完的故事。