为复杂的线上系统而生

我们诊断出的问题、交付上线的系统，以及客户亲自量出的结果。

消费级应用

数据管道可靠性

稳定的数据层与看板

我们诊断出：算清每条查询的真实成本，以及全公司为一条没人敢信的管道损耗掉的工时。

8 小时

每位员工每周省下

74%

每年成本下降

交付每日聚合、历史回填，以及全新的存储层

游戏

云与 ML 基础设施降本

AI 广告视频生成

我们诊断出：拆解视频生成管线的成本结构，以及要重试多少次才能产出一个可用素材。

80%

视频生成成本下降

更少

每个可用素材的重试次数

交付从脚本到视频到成片的端到端链路

电商

看板与指标正确性

稳定的数据层与看板

我们诊断出：把看板数据不可信追溯到上游 schema 漂移，并在扛得住的存储层上重建了看板。

300 小时

省下的工时

10 天

上线周期

交付在全新存储层上重建的看板

电商

生产环境监控与修复

我们诊断出：找出内部系统与内部管道上的人工瓶颈，以及每个瓶颈正在悄悄吃掉多少工时。

~120 小时

每周省下（约 3 个人力）

300%

生产力提升

交付一次把背后的遗留生产代码修好的升级

餐饮连锁加盟

加盟店推荐引擎

拥有规模化加盟网络的快餐连锁品牌

我们诊断出：门店数据分散在各个系统，菜单、定价与排班全凭督导经验，经营异常的门店发现不了，优秀门店的做法也复制不了。

<12 个月

目标单店回本周期（原为 12 个月）

第 3 个月

首版上线

交付统一的门店数据底座、门店监控与异常预警，以及按门店给出的菜单 / SKU 与定价推荐

传媒

市场情报与博主发现平台

影视传媒集团国际业务部

我们诊断出：没有数据平台，市场追踪、找博主、签约评估和版权下架全靠人工，运营每天还要手动刷 YouTube。

2-3×

预计首年投资回报

8,000+ 小时

每年释放的工时（约 4-6 个人力）

分钟级

版权预警响应（原为以天计）

交付从零搭建的数据平台，加上市场情报、爆款与博主发现、签约决策、版权风控四个 Agent

娱乐资产管理

用 AI-native 的客户系统升级你的遗留 SaaS

我们会看：在你已经在用的 SaaS 之上，把客户真正会碰到的流程用 AI-native 的方式重建。

$30 万

每年节省

4 小时