用终端的方式自我介绍。
一条是把系统做出来，一条是把你的团队教会。
驻场摸底 → 场景筛选 → PoC 验证 → 数据治理 → 与现有系统（ERP/MES/PDM）集成 → 按量化指标验收 → 交接运维文档与培训。面向制造业与信创环境，支持全离线部署。
从一线工程师到管理层的分层课程：提示词工程、内部知识库使用、Agent 工作流搭建、安全与合规。理论少、实操多，带着企业自己的数据练。
能力不写在 PPT 上，写在交付物里。
加密文档入库、权限切分、引用可溯源；回答必须给出出处，杜绝一本正经胡说。
把「日报、比对、巡检」这类重复劳动交给确定性流程 + 模型协作，人只处理异常。
MCP / API 打通既有系统，AI 嵌入员工已经在用的界面，而不是另开一个新入口。
指标口径先行：先定义「怎么算好」，再动工；交付时附实测脚本与数据。
⚠️ 以下数字为占位示例——替换成你自己的实测值，并标注测量口径。
一句话：模型出方案，程序出数字。
需求在现场、在老师傅的电脑里，不在会议室白板上。先看真实工序和数据流。
「做到什么程度算成了」写成可执行的指标和口径，双方签字，再开工。
代码、部署脚本、运维文档、培训录屏全部交接，客户团队离了我也能跑。
每个阶段都有明确产物，走不走得到下一步，看产物不看心情。
| 阶段 | 做什么 | 阶段产物 | 典型周期 |
|---|---|---|---|
| 01 Discover 摸底 | 现场访谈、系统与数据盘点、场景候选池 | 场景清单 + 可行性初判 | 3–5 天 |
| 02 Prototype 原型 | 选 1–2 个场景做最小可行验证 | 可用原型 + 初步指标 | 1–2 周 |
| 03 Data 数据 | 数据治理、清洗、权限与脱敏 | 合格数据集 + 治理规范 | 1–2 周 |
| 04 Build 建设 | 系统集成、离线部署、权限打通 | 生产可部署版本 | 2–4 周 |
| 05 Verify 验收 | 按事先约定的口径实测出数 | 验收报告 + 实测脚本 | 3–5 天 |
| 06 Operate 交接 | 运维文档、培训、灰度放量 | 交接包 + 培训记录 | 1 周 |
把踩过的坑写下来，是最好的名片。（以下为占位，换成你的文章链接）
关于某制造企业知识库落地的一线记录与数字复盘。
离线环境部署大模型全栈的实操清单与坑位图。
验收指标怎么定：一份可以直接抄的口径模板。