让分散知识随问随用
面向内部制度、产品资料和项目文档，帮助使用者更快找到信息，并知道答案来自哪里。
- 按角色检索知识，回答附带来源引用
- 识别资料缺失与过期内容
- 为未覆盖的问题提供反馈入口
适合切入：制度查询、产品支持、入职学习。
关注：准确性 · 引用 · 权限03 / SOLUTIONSKEORIGIN / FIELD NOTES
AI IN YOUR WORKFLOW
从每天的工作里，
找到 AI 的落点。
从查资料、处理事项，到服务师生、理解数据。选择一个高频、有清晰边界的任务，让业务团队一起验证它的价值。
梳理我的应用场景从一个日常任务出发，查看场景、条件与实现路径。
01SCENARIO EXPLORER
四类值得探索的方向
以下是可共同设计的应用方向，具体功能与接入范围需结合业务条件评估。
让重复流程有序推进
将资料收集、信息核对、内容草拟与系统操作组合成可追踪的流程，保留必要的人工判断。
- 解析输入、补充信息并调用业务工具
- 关键写入前展示操作内容并请求确认
- 记录执行状态，处理失败与转人工
适合切入：工单协作、材料预审、业务跟进。
关注：执行成功率 · 人工确认让校园服务更易获取
结合高校门户和业务系统，为师生提供事项查询、办事指引和信息服务，减少跨入口查找。
- 整理办事材料、办理路径与政策来源
- 结合统一身份提供适当的服务入口
- 将复杂问题引导至对应业务部门
适合切入：校园问答、办事导航、信息服务。
关注：信息时效 · 身份 · 可用性让业务数据更易理解
围绕统一指标和授权数据，辅助查询、解释变化与整理分析，帮助团队形成有依据的判断。
- 梳理数据口径并连接受控查询接口
- 辅助生成报表、趋势说明与分析草稿
- 保留数据来源、计算过程与复核入口
适合切入：运营分析、定期报告、异常排查。
关注：口径一致 · 溯源 · 复核02CHOOSE A STARTING POINT
先选一个明确的任务
场景越具体，越容易判断方案是否有效。
一起回答这些实际问题
- 谁会使用？当前怎样完成这项工作？
- 输入与结果分别是什么？哪些情况需要人工判断？
- 资料在哪里？是否可以合法、按权限访问？
- 需要连接哪些系统？接口与身份条件是否具备？
- 怎样判断更好用？由谁参与试用和验收？
03ENGINEERING FOUNDATION
场景背后是工程积累
AI 应用需要产品、系统和数据能力共同支撑。
04NEXT STEP / 开始合作
你的业务，可能是下一个起点。
描述一个工作场景，我们一起拆解它。