内部运营底稿 · 非客户交付物 · v1.9（新增本地模型效果风险控制节）
AI 落地商业闭环运营基板
目标客户：销售型生产企业（有网店、有进销存、老板盯现金流与库存）｜ 服务定位：前期数据资产维护 + 后期硬件设备维护（小型服务器+本地NAS+多模型+Agent），不碰公司内部经营
当前状态：1 个样板客户（费用后议，先打磨标准样板）
团队：单人
收费节奏：阶段一免费 → 阶段二按周（300/次）→ 阶段三月维护（2,000/月）→ 阶段四年卡
收入核心：维护费（持续收入） + 实施里程碑款
服务边界：数据资产维护+硬件维护，业务只给辅助建议
公司化：样板跑通后注册小型科技服务公司
1商业闭环一页纸
闭环怎么转：免费工具 + 免费数据服务让客户尝到甜头 → 建立数据抓手 → 阶段二起正式收费（建库/模型/Agent/API）→ 长期维护费。单人公司，每一环都必须可复制。
客户画像
- 行业：销售型生产企业（网店+工厂一体）
- 决策人：老板本人，非IT部门
- 痛点：数据散、看不清赚亏、库存现金流焦虑
- 顾虑：数据上云泄露、系统贵、怕折腾
价值主张
- 入口免费：SQLite 轻量工具 + 数据清洗 + 流程梳理，阶段一全免费
- 阶段二起付费：建库看板 → 本地小模型 → Agent/API 混用收费
- 服务边界：只做数据资产维护+硬件设备维护，不卷进经营内耗
- 数据不出厂，老板手机收报告，不用学新软件
获客渠道
- 免费工具触点：SQLite 小工具/免费 demo，先尝甜头
- 样板转介绍：给样板客户"案例+转介绍分成"
- 网店老板社群 / 抖音 / 知乎：老板视角内容
- 代账公司、ERP 销售、电商代运营：渠道合作
收入结构
- 阶段一：0 元（免费获客投资，换信任+数据抓手+案例）
- 实施里程碑款：阶段二/三/四验收节点
- 硬件费（阶段三起，客户出资）
- 月维护费（核心持续收入）
成本结构
- 前期零硬件：清洗/工具用自己电脑即可，不垫设备
- 阶段一免费 = 获客成本：约 104h 工时投入（样板阶段）
- 阶段三起：小型服务器+NAS 约 2.0–3.0 万/客户（客户出资）
- 云端 API：100–200 元/月（备用模型）
关键资源
- 免费 SQLite 轻量工具（获客触点）
- 小型服务器+本地 NAS + Ollama 多模型私有栈
- Hermes Agent + 微信推送 + Streamlit 看板
- 标准化资产库：脚本/模板/Prompt（护城河）
关键活动
- 免费工具+免费数据服务 → 客户尝甜头（业务只给辅助建议）
- 四阶段实施（阶段二起收费）
- 月运维巡检 + 周报推送保障
- 样板案例包装 → 复制
关键伙伴
- 硬件渠道（EVO-X2 拿货/售后）
- 微信 Bot / 企业微信通道服务商
- 代账/ERP 销售（渠道导流）
- 云端 API 供应商（DeepSeek）
护城河
- 数据抓手：清洗成果+流程梳理在你手里，客户离不开你
- 服务器+NAS 都是你搭的，只有你会运维——硬件维护费稳收
- 模板化复用：第二客户只花 30–40% 工时
- 数据不出厂 = 差异化信任
2商业化路径：转化漏斗（免费尝甜头 → 付费升级 → 长期维护）
核心逻辑：阶段一全部免费（工具+清洗+流程整理，纯获客投入），客户越用越离不开；阶段二起正式收费，逐层升级到本地模型和 Agent/API，最后靠维护费持续收钱。别跳步，也别在阶段一就谈钱。
第 1 步 · 免费免费工具触点
SQLite 轻量单机小工具：Excel 拖进去就能查数、出简单图表。零门槛。
甜头：数据"看得清"了｜收入：0（获客钩子）
→
第 2 步 · 阶段一免费数据清洗+流程整理
数据清洗、工作流梳理、打包资产包。自己电脑做，客户数据进你的资产库。
甜头：一本账+懂业务｜收入：0（免费建信任+数据抓手）
→
第 3 步 · 阶段二收费建库+看板
指标口径、SQLite 建库、Streamlit 看板。老板随时查任何月份。
甜头：随时查账｜收入：按次 300/周报 ≈ 1,200/月
→
第 4 步 · 阶段三收费服务器+多模型+Agent/API
小型服务器+本地 NAS 搭好后，部署多模型（小+大）+Agent 抓手工具，配云端 API 混用，自动周报/预警。
甜头：AI 自动盯盘｜收入：硬件 + 2,000/月（4 次到岗）
→
第 5 步 · 阶段四+长期决策+持续维护
预测/现金流/SKU 策略；每月巡检、周报保障、模型更新、简报解读。
甜头：商业大脑+省心｜收入：年卡（服务延伸，全公司扩展）
🎯 核心商业逻辑：免费换信任，收费换升级，维护费换长久
阶段一免费是获客投资：用免费工具+数据清洗+工作流整理建立"数据抓手"（数据资产和业务理解都在你手里），客户吃到甜头后离不开你；阶段二起正式收费：建库看板 → 本地小模型（处理内部业务）→ Agent → 云端 API 混用，逐层升级；最终靠 月维护费形成长期现金流。样板客户费用后议也不怕——阶段一本来就是免费的，样板期等于免费做阶段一换案例+转介绍，阶段二起按正式报价。
服务边界：公司内部业务尽量少触及——只提供两类核心服务：前期数据资产维护 + 后期硬件设备维护（小型服务器+本地 NAS 搭建、多模型+Agent 抓手工具）。业务上的事只给辅助建议，绝不卷入内部经营与内耗。定位是客户身边的"外挂技术团队"，不是"顾问+保姆"。
阶梯扩展逻辑：每个阶段做的工作其实差不多，只是程度和范围不同——前期试点只做一个部门/一个组/一个项目，后期扩展到整个公司。先小后大、先便宜后贵，客户风险小，你每层都在加收入。
公司化路径：样板客户跑通（阶段四见效）+ 拿到第 1 个转介绍付费客户后，注册一家小型科技服务公司（一人有限公司即可，经营范围：软件开发/数据处理/技术服务/AI 应用落地）。公司化的价值：对公开票收款、合同合规、信任背书、为后续雇人做准备；样板客户转为"样板案例客户"，后续客户全部走正式报价。
3四个实施阶段总览（收费节奏标注）
关键原则：阶段一全免费（工具+清洗+流程整理，零硬件、无本地模型）；阶段二起正式收费（建库看板 → 本地小模型+Agent/API 混用 → 决策自动化）；阶段三才涉及硬件（小型服务器+本地 NAS）。
免费阶段一工具+清洗+流程整理
周期 1–2 周
总难度 中
收入：0（获客投资）
产出：甜头+数据抓手
收费阶段二建库+看板（首个收款点）
周期 3–6 周
总难度 中
收费：300/周报 ≈ 1,200/月
交付：完善数据库+统一看板
收费阶段三服务器+NAS+多模型/Agent
周期 3–5 周
总难度 高
收费：硬件 + 2,000/月
交付：本地推理+微信周报+预警
收费阶段四决策自动化+持续维护
周期 4–7 周
总难度 高
收费：年卡（全公司扩展）
交付：预测+现金流+SKU策略
4逐阶段工作拆解（每一步：用什么 / 怎么开展 / 难度 / 工时 / 复用性）
难度：1 绿（顺手）→ 3 黄（费时）→ 5 红（高风险，需预留时间或外协）。工时为一人在样板客户上的预估，第二客户起大幅下降。
阶段一 · 免费工具触点 + 数据清洗 + 工作流整理免费 · 无本地模型 · 零硬件投入
1–2 周 ｜ 总难度：中 ｜ 交付：免费工具 + 数据资产包 + 业务流程文档（本阶段收费 0）
目标：先用免费工具让客户尝到"数据看得清"的甜头，再把散落数据洗干净、业务流梳理清楚。本阶段全部免费——纯数据+流程服务，用自己的电脑跑，不碰模型、不买硬件。交付时演示+教学让客户自己会用；但分析是客户的事，不代劳（服务边界）。
| 工作项 | 所需软硬件/工具 | 怎么开展 | 难度 | 工时 | 复用 |
|---|
| 1. 免费工具触点交付 | SQLite 轻量单机工具（自研模板） | Excel 拖入即可查数/出简单图表/按月汇总；免费给客户装，零门槛体验"数据变干净了"；开发一次，所有客户复用 | 3 | 16h(一次性) | 模板化★ |
| 2. 数据源盘点与获取 | 网店后台导出、进销存导出 | 列清单：订单/SKU/区域/金额/库存；找客户要历史 1–2 年导出；靠客户配合，卡点在这 | 2 | 16h | — |
| 3. 清洗脚本开发 | Python + pandas + openpyxl | 去重、统一字段/编码、补缺失、格式归一；输出 Markdown 中间格式便于人工核对 | 4 | 32h | 模板化★ |
| 4. 数据质量校验 | 对账脚本 + 人工核对 | 总量/金额/时间跨度交叉验证；让老板亲自点几个数确认，口径不对后面全错 | 3 | 8h | — |
| 5. 打包数据资产包 | 标准化导出（MD/CSV/JSON） | 清洗后按统一结构导出中间格式，形成可复用、可交接的"数据资产包"；导出清单与版本号 | 2 | 8h | 模板化★ |
| 6. 工作流整理（业务流程梳理） | 流程图工具（draw.io/白板）+ 访谈 | 和老板/店长过一遍订单→发货→库存→对账主流程，画出流程图+SOP 文档，标出数据盲区和流程断点；"数据抓手"第二条腿 | 3 | 16h | 模板化★ |
| 7. 数据资产盘点报告 | 报告模板 | 数据规模/质量/口径/流程断点/可挖掘点汇总；也是阶段二、三要做什么的引子 | 2 | 8h | 模板化★ |
💡 本阶段是转化漏斗的第 1、2 步，全部免费：免费工具 + 数据服务让客户尝到甜头、建立数据抓手。产出是"资产+认知+信任"，前期零硬件。免费范围严格限阶段一——阶段二起就是正式报价，样板备忘录里写清楚。
阶段二 · 数据库建设与数据资产化（首个收费阶段）正式收费 · 无本地模型 · 零硬件投入
3–6 周 ｜ 总难度：中 ｜ 交付：完善数据库 + 统一看板 + 数据表结构文档
目标：在资产包基础上建好完善数据库与指标体系，让老板随时查任何月份、口径统一。从本阶段开始按次收费：上门整理数据/做看板按次结算，针对固定业务加权维护；每月四周每周一个周报，300 元/次。客户已尝到阶段一甜头、数据都在你手里，此时谈钱水到渠成。
| 工作项 | 所需软硬件/工具 | 怎么开展 | 难度 | 工时 | 复用 |
|---|
| 1. 核心指标口径定义 | 口径文档（Word/MD） | 和老板对齐销售额/退货率/客单价/库存周转天数的算法；口径不定后面全错，输出口径文档作为全员共识 | 3 | 16h | 模板化★ |
| 2. 库表设计与入库 | SQLite 3 | 设计订单/SKU/区域/月度聚合表；清洗脚本按月自动入库（cron）；单文件易备份 | 2 | 16h | 模板化★ |
| 3. 看板开发 | Streamlit + 图表库 | 月度趋势 / SKU 排行 / 区域分布三视图；阶段二开发大头，做成可复用组件 | 4 | 40h | 模板化★ |
| 4. 看板部署+权限+演示 | 内网服务、账号密码 | 看板跑在内网轻量服务上，老板浏览器访问；演示"查去年任意月"；设简单账号权限 | 2 | 8h | — |
| 5. 数据资产化验收 | 验收清单 | 老板亲自对数（抽 3–5 个关键数）→ 签字确认 → 出验收报告；验收点=第一个收款节点 | 2 | 8h | 模板化★ |
⚠️ 收费模式：按次收费——上门整理数据/做看板按次结算；每月四周每周一个周报，300 元/次（≈1,200/月），固定业务加权维护，不是查账式。验收标准（首个收款点）：老板随时登录看板查任意月份数据准确无误；清洗对账让老板亲自点几个数防扯皮。
阶段三 · 小型服务器+NAS 搭建 + 多模型/Agent 抓手工具 + 分析智能化
3–5 周 ｜ 总难度：高 ｜ 交付：本地小模型推理 + 微信周报机器人 + 异常预警配置文档
目标：从这里才开始动硬件和模型——先搭建小型服务器 + 本地 NAS（数据落 NAS、计算走服务器），部署多模型（小模型跑日常、大模型跑复杂分析）+ Agent 抓手工具帮公司处理数据相关内部事务，再逐步配云端大模型 API 混用。除硬件费外，签月度维护合同：2,000 元/月，每月 4 次到岗——给客户特调模型、整理 A&Q（问答对）和向量数据库。
| 工作项 | 所需软硬件/工具 | 怎么开展 | 难度 | 工时 | 复用 |
|---|
| 1. 小型服务器+NAS 搭建 | EVO-X2(计算) + 本地 NAS(存储/备份) + Ubuntu + Tailscale | 服务器装系统+分区+SSH+组网；NAS 初始化 RAID+共享盘，数据落 NAS、模型跑服务器，每日快照+异地备份；客户出资 | 2 | 12h | 脚本化★ |
| 2. ROCm/AMD 驱动配置 | AMD ROCm 栈 | 整条链最大坑：核显+ROCm 兼容性、显存分配；预留 1–2 天容错；签客户前先在样机上 POC 验证 | 4 | 16–24h | 脚本化★ |
| 3. 多模型部署与路由 | Ollama 多模型（小 7–14B + 大 30B MoE）+ bge-m3 | 部署多个模型：小模型跑日常/工具调用（快），大模型跑复杂分析/报告；模型权重存 NAS 共享；配 bge-m3 嵌入；Agent 按任务复杂度自动路由 | 3 | 8h | 脚本化★ |
| 4. Agent 工具接入 | Hermes Agent + Ollama(OpenAI兼容) | 把本地模型接到 Agent；注册"查库/执行脚本/发消息"工具函数；先让 Agent 把内部业务跑起来 | 4 | 32h | 脚本化★ |
| 5. 云端大模型 API 混用配置 | DeepSeek V4 Flash API | 本地处理不了的长文本/复杂推理自动 fallback 到云端；大模型+本地模型相结合持续服务；月均成本控制在 200 元内；敏感数据仍走本地 | 2 | 4h | 脚本化★ |
| 6. 周报/月报 Prompt 调优 | Prompt 库 + 业务知识 | 设计《经营简报》模板：销量异动/库存预警/TOP变化；用真实数据反复迭代提示词 | 3 | 24h | 模板化★ |
| 7. 微信推送通道 | iLink Bot / 企业微信机器人 | 绑定一个不用的手机号；Agent 调接口推图文给老板；预留企业微信备选防封号 | 3 | 16h | — |
| 8. 异常归因逻辑 | 规则引擎 + Prompt + 数据关联 | SKU 销量暴跌 → AI 查时间段库存/竞品价格事件，输出"可能原因"；规则先粗后细 | 4 | 32h | 模板化★ |
| 9. 定时自动任务 | cron + Agent 调度 | 每周一早 9 点自动生成+推送；失败重试与告警 | 2 | 4h | 脚本化★ |
| 10. 预警配置文档 | 配置手册 | 阈值怎么调、规则怎么加，写清楚给客户/自己留底 | 2 | 8h | 模板化★ |
⚠️ 收费：硬件费（服务器+NAS 约 2–2.6 万，客户出资）+ 月度维护合同 2,000/月（每月 4 次到岗：特调模型、整理 A&Q 与向量数据库、巡检）。验收：每月初老板手机收到上月完整分析，异常项清晰标注；周报连续 2–3 周稳定再验收。敏感数据走本地多模型，云端 API 只兜底非敏感复杂任务。
阶段四 · 决策自动化
4–7 周 ｜ 总难度：高 ｜ 交付：预测补货 + 现金流模拟 + SKU 生命周期报告
目标：从"发现问题"到"给出方案"，AI 建议被客户实际采用并产生可量化效果。本阶段=卖年卡：服务延伸、长期锁定，范围从单部门试点扩展到整个公司。
| 工作项 | 所需软硬件/工具 | 怎么开展 | 难度 | 工时 | 复用 |
|---|
| 1. 库存预测模型 | Python(statsmodels/Prophet) + 历史销售 | 全项目最难：季节因子+SKU 粒度预测；先做 TOP 50 SKU，别贪全量；数据不足时用简单基线 | 5 | 48h | 半复用 |
| 2. 补货建议单生成 | 预测结果 + 库存/在途/安全库存 | 规则计算采购量=需求−现有−在途+安全库存；输出"买多少、何时买"建议单 | 4 | 24h | 半复用 |
| 3. 现金流模拟器 | Python 模拟 + 表格参数 | 输入下月支出/回款周期 → 逐周模拟余额 → 预警资金缺口；参数做成可视化填 | 4 | 24h | 半复用 |
| 4. SKU 优化建议 | 外部大盘数据 + Prompt + 规则 | 结合销量/毛利/趋势给"淘汰/主推/清仓"清单；外部数据用公开大盘即可 | 4 | 32h | 半复用 |
| 5. 现金流压力测试看板 | Streamlit 复用组件 | 场景切换（好/中/差）看资金曲线，老板自己玩 | 3 | 16h | 模板化★ |
| 6. 三期验收辅助 | 对比报表 | 跟踪客户按建议调整库存后的资金占用变化；验收靠客户执行，风险最大——合同要写配合义务 | 4 | 16h | — |
⚠️ 策略：本阶段卖年卡——按年收费的服务延伸，把已有能力扩展到全公司更多部门/项目（每个部门=重复阶段二/三的活，模板化后边际成本低）。预测不是算命，别承诺准确率；验收定义成"至少一次库存调整产生可量化资金占用下降"。
5单人经营：工时与成本核算（样板客户）
样板客户总投入 ≈ 550 工时（约 3 个月单人）；其中阶段一约 104h 是免费获客投入；前期零硬件垫资，小型服务器+NAS（约 2–3 万）到阶段三才涉及。样板是"投资"，定价必须覆盖复制成本。
工时盘点（按四阶段）
- 阶段一 工具+清洗+流程整理：约 104h（免费投入，含一次性工具开发 16h，无模型）
- 阶段二 建库+看板（首个收费）：约 88h（看板是重头，无模型）
- 阶段三 本地小模型+Agent/API+智能化：约 160h（驱动+Agent+归因）
- 阶段四 决策自动化：约 160h（预测最难）
- 商务/沟通/演示/文档：约 40h（单列别漏）
- 合计 ≈ 550h ≈ 3 个月全职（含客户等待时间）
瓶颈与对策（单人核心问题）
- 看板开发 40h → 沉淀组件库，第二客户 15h 内
- 清洗脚本 32h → 做通用模板，第二客户只改映射表
- ROCm 驱动 24h → 一键部署脚本 + POC 先行
- 预测模型 48h → 先 TOP SKU + 简单基线，别完美主义
- 客户配合等待 → 每个等待点给"并行任务"，别干等
- 单点故障 → SOP 文档化 + 自动备份，生病也能远程兜底
- 外包候选：UI 美化、预测模型咨询、内容获客执行
💡 定价底线推演：阶段一免费是获客成本（104h/客户，模板化后摊薄）；第一个收款点是阶段二的周报订阅（300/次）。订阅阶梯：阶段二 ≈1,200/月 → 阶段三 2,000/月+硬件 → 阶段四年卡。每扩展一个部门/项目=重复阶段二/三的活，模板化后边际工时低，年卡就是把订阅打包卖。样板 550h 的沉没成本靠"案例+转介绍"回收。
6难度总览与风险清单
难度排行榜（单人视角）
- 5库存预测模型 —— 数据质量决定成败，先 TOP50 再扩展
- 4ROCm/AMD 驱动 —— 留 1–2 天容错，先 POC 再签客户
- 4Hermes Agent 工具调用 —— 接口调试时间要足
- 4清洗脚本 / 看板开发 —— 数据脏度和组件化决定工时
- 4异常归因 / 现金流模拟 / SKU 策略 —— 逻辑可先粗后细
- 3免费工具 / 工作流整理 / 周报 Prompt / 微信通道 —— 熟能生巧，模板化
风险清单与预案
- 样板客户费用后议 → 签"样板合作备忘录"：阶段一免费换案例+转介绍+署名；阶段二起按正式报价收费，设 3 个月期限，到期转收费
- 免费边界被突破 → 免费范围严格限阶段一；客户要求"二期也免费试试"时，用数据抓手话术拒绝：你的数据资产和流程都在我手里，二期才是价值所在
- 免费工具被白嫖 → 工具给的是"数据看得清"，不是完整解决方案；留"要自动化得上 AI"的钩子
- 微信 Bot 封号 → 企业微信/邮件双通道兜底，文案别触发营销风控
- 数据质量差 → 合同写"以客户提供数据为准"，清洗工时按数据脏度报价
- 三期验收依赖客户执行 → 合同明确配合义务与时间窗，超期视为验收
- 单人病倒/忙不过来 → SOP 化 + 远程运维自动化 + 预留缓冲期
7现金流与定价：订阅升级阶梯（按周 → 按月 → 按年）
核心：不是项目制，是订阅阶梯——阶段一免费尝甜头，阶段二按周收费，阶段三按月收费，阶段四卖年卡。每一级都在加收入、加深绑定；每个阶段干的活差不多，只是程度和范围逐级放大（单部门/单组/单项目试点 → 整个公司）。
阶段一（免费）
0 元
演示+教学，客户自己会弄；分析不代劳（服务边界）
阶段二（按周）
300 元/次
上门整理数据+做看板；每月四周每周一个周报 ≈ 1,200/月；固定业务加权维护，不是查账式
阶段三（按月）
2,000 元/月
硬件另计（2–2.6 万）；月度合同：特调模型+A&Q+向量数据库；每月 4 次到岗
阶段四（按年）
年卡
服务延伸、长期锁定；从单部门试点扩展到全公司，模板复用边际成本低
订阅阶梯逻辑（重点）
- 按周 → 按月 → 按年：阶段二 300/周报（≈1,200/月）→ 阶段三 2,000/月（每月 4 次到岗）→ 阶段四卖年卡
- 每个阶段干的活差不多，只是程度不同：前期试点一个部门/一个组/一个项目，后期扩展到整个公司——模板化后每扩展一个部门只花少量工时
- 服务内容双维护：数据资产维护（整理/周报推送/问答库）+ 硬件设备维护（服务器+NAS 巡检/更新/扩容/盘位管理）
- 阶段三月度合同内容：给客户特调模型、整理 A&Q（问答对）和向量数据库，每月 4 次到岗
- 客户停缴 → 系统停更但已交付功能保留（威慑但不撕破脸）
- 样板客户：阶段一免费换案例+转介绍，阶段二起按正式价（300/周报起）
客户规模分档（按数据量评估，收费增/减依据）
| 档位 | 判断（数据量） | 周报/次 | 月度维护 | 硬件配置 | 年卡参考 |
|---|
| S 小 | 月订单 <5千、SKU <500 | 300 | 2,000/月 | EVO-X2 单机（1.6–2 万） | 1.5–2 万/年 |
| M 中 | 月订单 5千–5万、SKU 500–5000 | 400–500 | 3,000/月 | EVO-X2 + NAS（2–2.6 万） | 3–4 万/年 |
| L 大 | 月订单 >5万、SKU >5000、多平台 | 600–800 | 4,000–5,000/月 | 更强服务器/双机（3–4 万+） | 5–8 万/年 |
- 评估动作：签约前填"数据量评估表"（月订单量/SKU 数/店铺数/数据年限），按档位报价
- 逻辑：数据量大 → 清洗工时涨、硬件需求涨、维护复杂度涨 → 收费上调；小客户数据量小 → 可降价让利抢市场
- 升档：客户业务增长（订单/SKU 变多）时重新评估，中期可升档加价
- 档位价为基础示例，可按地区行情调整；适用于阶段二/三/四全部收费项
8可复用资产库（第二客户只花 30–40% 工时的关键）
获客/数据层（阶段一/二）
- 免费 SQLite 轻量工具（获客触点）
- 通用清洗脚本模板（pandas）
- 工作流梳理模板（流程图+SOP）
- 指标体系口径文档模板
- SQLite 库表结构模板 / Streamlit 看板组件库
模型/部署层（阶段三）
- 一键部署脚本（Ubuntu+ROCm+Ollama+NAS 挂载）
- 本地-云端 API 混用路由配置
- 备份/还原脚本（NAS 快照+异地）
- Agent 工具函数库
- 周报/月报 Prompt 库
决策层（阶段四）
- 预测模型基线代码
- 补货/现金流计算规则库
- SKU 优化规则库
- Tailscale 组网清单
商务层（所有客户）
- 阶段一免费体验协议模板
- 实施报价单（阶段二/三/四+月维护）
- 维护费服务合同模板
- 合同模板（配合义务/数据归属/验收条款）
- 演示 Demo 脚本 / 样板案例包装
9样板客户行动计划（按周排）
本周
锁样板边界
- 给免费工具触点（先尝甜头）
- 上门数据盘点+流程访谈
- 签备忘录：阶段一免费、阶段二 300/周报起
第 1–2 周
阶段一（免费）
- 拿数据+清洗+对账
- 工作流梳理（流程图画出来）
- 打包数据资产包+盘点报告
第 3–8 周
阶段二（首个收费）
- 签订阅：周报 300/次，固定业务加权维护
- 口径对齐+建库+看板
- 老板亲自对数验收收款
第 9–14 周
阶段三（收费）
- 服务器+NAS+驱动+多模型
- Agent 接入+API 混用
- 微信周报稳定 2–3 周
第 15–21 周
阶段四+维护
- TOP50 预测+补货单
- 现金流模拟看板
- 卖年卡，扩展到全公司
10版本与归档规范（2026-08-04 起执行）
三制度：②版本化+变更日志 ｜ ④归档前四步审校 ｜ ⑤预览确认制。所有对已定稿内容的改动，一律走这套流程，落档 = 升版本 + 记日志 + 过审校。
② 版本化 + 变更日志
- 每次大改升版本号（v1.x），小修记入当前版本不改号
- 改动后必须在下方日志表补一行：改了哪 / 为什么 / 谁拍的板
- 历史版本不覆盖，重要节点另存副本
④ 归档前四步审校
- ☐ 结构：章节顺序、层级清晰，新内容位置合理
- ☐ 内容：无过时/矛盾表述，与最新决策一致
- ☐ 数字：报价/工时/成本/硬件预算全文档统一
- ☐ 格式：版本号、变更日志、日期、占位符齐全
⑤ 预览确认制
- 改动前先出本次改动摘要：改哪几处/影响什么/为什么
- 确认后才落档；样板/客户相关数字必须你拍板，不代定
- 本制度适用于基板、硬件方案、给客户的 PPT/Word
变更日志（v1.0 → v1.7）
| 版本 | 变更要点 |
|---|
| v1.0 | 初版：四阶段 = 硬件部署 + 三期交付（后证明编排有误） |
| v1.1 | 修正：阶段一/二无本地模型，纯数据清洗整理+建库看板；模型自阶段三起 |
| v1.2 | 确立"数据抓手"：前期数据服务（清洗+流程整理）零硬件投入 |
| v1.3 | 确立转化漏斗：免费工具→数据服务→本地小模型→Agent/API 混用→维护费 |
| v1.4 | 确立收费节奏：阶段一全免费（获客投资），阶段二起正式收费 |
| v1.5 | 确立服务边界（数据+硬件维护，不碰经营内耗）+ 硬件构想（小型服务器+本地NAS+多模型+Agent） |
| v1.6 | 定价落地：订阅阶梯——阶段一免费，阶段二按周（300/次≈1,200/月），阶段三月维护（2,000/月+硬件），阶段四年卡 |
| v1.7 | 新增"版本与归档规范"节（②版本化+变更日志 / ④归档前四步审校 / ⑤预览确认制） |
11本地模型效果风险控制（防"效果翻车"）
单人落地最容易翻车的点：客户买了硬件、模型配了，结果"效果不好"。三条认知纠偏 + 三道保险，从架构和流程上兜住。
认知纠偏（先改自己的预期）
- 本地 30B MoE 是分析主力——周报/归因/深度分析本地就能干（智商≈Claude 3.5 Sonnet 级），云端只是疑难杂症的保险丝，不是主力
- 本地模型不是来"比聪明"的，是来"守数据"的——卖点是数据不出厂+私有任务够用，别拿它跟云端大模型比智商
- QLoRA 微调是最后手段——前期 90% 场景提示词工程+RAG 就够；周报/预警这类"模板+填空"任务根本不需要微调
- RAG 效果取决于检索质量，不取决于模型智商——知识库分块、嵌入模型、top-k 调好，效果自然上去
三道保险（风险在客户掏钱前暴露）
- 混用架构 = 本地主力 + 云端保险丝：本地 30B MoE 承接周报/归因/分析（敏感数据不出厂），云端 API 只兜底疑难/超长/可脱敏任务——本地保底、云端补强，不是替代
- POC 先行升级版：客户买硬件前，先用云端 API 在客户真实数据上跑出周报/预警样例给客户看，验证通过才下单硬件
- 验收标准前置：合同/备忘录写清"哪些任务由本地完成，验收=格式正确+规则正确"，主观好坏一律交给云端
💡 落地顺序：先 POC（云端跑样例验证效果）→ 客户认可 → 买硬件 → 本地模型只接规则明确的任务 → 效果稳定后再谈扩展。技术操作细节见《硬件与部署实现方案》第 8 节。
📌 基板使用说明：这是你的运营底稿。每完成一个客户，把新沉淀的脚本/Prompt/坑都回填到"第 8 节资产库"；样板跑通后，用"第 8 节+第 7 节定价"直接生成给客户细化的方案与报价。基板迭代，文档才有价值。