社交 APP
趣邻：社区兴趣社交
从 0 到 1 研发 + 长期运营陪跑，内容审核与推荐策略由 AI 流水线持续迭代。
- 累计用户
- 3000 万
- 次日留存
- 58%
标杆案例 · 三个行业、三种规模
从 0 到 1 与从 1 到 N，都跑在同一条流水线上
以下数据均由客户方后台导出并提供授权截图，我们在标书中附上度量口径与统计区间，欢迎在沟通会上逐项对照。
零售电商
1800+ 商户
月订单 120w
星选零售：把三套割裂系统合并成一个全渠道中台
区域连锁商超，线下 68 家门店 + 小程序商城 + 第三方外卖渠道，库存与会员各说各话，一次大促要提前三周排期。
接手时的挑战
- 渠道库存差异导致超卖，客诉集中在周末爆量时段。
- 老系统单体架构，改一个优惠券规则要发 4 个包。
- 营销玩法上线周期 3 周，错过两次节日流量。
我们怎么做的
- 01用 2 周把业务规则写成可执行规格，AI 依据规格生成订单、库存、营销三个域的接口骨架与用例。
- 02第 6 周交付 MVP 灰度 8 家门店，第 12 周完成全渠道合并与结算重构。
- 03复用中台组件库 60%+，AI 生成代码占比 62%，人工专注幂等、对账与并发边界。
Java / Spring Cloud
Vue 3
小程序
MySQL / Redis
OpenAPI
看同行业方案
上线后 6 个月
统计区间 180 天- GMV
- 3.2×
- 活动上线周期
- 3 天
- 超卖客诉
- -88%
- 大促 P95
- 76ms
库存准确率99.4%
服务可用性99.9%
对账自动通过率96%
结算与对账模块由工程师逐行复核，AI 生成部分全部通过 80% 单测门槛与安全扫描。
双师课堂平台 · 一学期内
日活 45w- 次日留存
- 58.3%
- 获客成本
- -35%
- 教务人工工时
- -62%
- 直播卡顿率
- 0.7%
排课规则自动化91%
作业批改时效 <5min87%
教育培训
8 周双端上线
学海教育：200+ 后台页面，AI 一天生成一周量
K12 双师课堂机构，需要同时搭建学生端 App、教师端小程序与教务中台，原计划 5 个月的排期赶不上秋季开学。
- 规格先行：把排课、约课、退费的 43 条业务规则写成决策表，AI 直接据此生成校验逻辑与测试用例。
- 批量生成：教务中台 260 个表单/列表页由 AI 按模板批量产出，工程师只维护一套渲染协议。
- 回归护栏：沉淀 1400 条评测用例，每次模型或 Prompt 变更都跑全量回归，避免“改一处坏三处”。
Flutter
小程序
直播 SDK
作业批改模型
看同行业方案
医疗健康
8 万单/日
专有云隔离
和济医疗：数据不出内网，AI 一样能提速
区域预约挂号与随访平台，对接 11 家医院 HIS，患者数据不得离开院方机房，且老年用户占比接近四成。
- 离线私有化：在院方专有云内部署本地模型与工具链，代码与病历数据全程不出网。
- 规则引擎：把 11 家医院的号源、停诊、退号差异抽成配置，新增一家医院从 3 周降到 4 天。
- 无障碍改造：大字号模式、语音播报与家属代操作，老年用户完成率从 54% 提升到 89%。
专有云
国产数据库
等保三级
实名核验
看同行业方案
运行 12 个月的关键指标
号源履约失败-40%
查询接口 P9576ms
系统可用性99.9%
高危漏洞0
随访消息打开率 46%，慢病复诊提醒覆盖 8.2 万患者，院方以运营结果续签下二期。
案例矩阵
更多项目：规模不同，做法相同
每个项目都标注了投入形态与可核验指标。需要完整案例说明（含架构图与验收清单），可在沟通会上按行业提供。
企业服务
启策 SaaS：多租户中后台
权限、审批、计费三套通用能力沉淀为组件库，交付 260+ 页面的管理端。
- 交付提速
- 2×
- 组件复用
- 60%+
跨境电商
海集选：独立站与选品系统
多语言站点由 AI 按模板批量生成，选品与投放策略接入数据分析闭环。
- 首屏 LCP
- 1.2s
- 下单转化
- +18%
本地生活
街区盒子：到店核销网络
面向 1800+ 商户的券包与核销体系，弱网与并发场景做了一轮专门压测。
- 核销率
- 91%
- 月订单
- 120w
文旅票务
云岭文旅：节庆票务与分流
瞬时抢票场景下的限流、排队与防黄牛策略，节假日峰值平稳渡过。
- 峰值出票
- 8 万单/日
- 超售
- 0
工业能源
恒能运维：设备监控大屏
时序数据接入与告警规则由 AI 生成配置化实现，新增站点不改代码。
- 日入库
- 2.6 亿点
- 告警延迟
- <3s
为什么第二个项目总是更快
提速不靠加班，靠可复用资产
每个项目结束时，AI 生成的通用代码会被回收、评审、去重，进入四类资产库。下一个项目直接从资产开始，而不是从空白文件开始。
通用组件复用率60%+
代码重复率门槛<5%
评测用例沉淀1400+
缺陷密度-35%
UI 组件库
表单、列表、审批流、数据看板四类高频界面，跨项目直接装配。
领域数据模型
订单、库存、会员、排班、号源等 9 套模板，含边界条件与迁移脚本。
Prompt 与规范
编码规范、评审清单、架构约束写成 AI 可读资产，保证风格一致。
评测与回归集
每次模型或 Prompt 变更前全量回归，用数字证明“没有变差”。
成效口径
我们怎么保证数字不是编的
| 指标 | 基线来源 | 统计方式 | 可提供凭证 |
|---|---|---|---|
| 交付周期提速 2× | 客户自建团队同类项目工时 | 需求确认到生产发布自然日 | 项目计划表、发布记录 |
| AI 生成代码占比 60%+ | 流水线提交标记 | 按 commit 归因，人工改写二次扣减 | Git 历史、工具链报表 |
| 缺陷密度 -35% | 上一版本千行缺陷数 | UAT + 上线 90 天内生产缺陷 | 缺陷台账、工单导出 |
| GMV 3.2× | 同门店同周期同比 | 剔除大促补贴的净交易口径 | 支付对账单、后台报表 |
| 可用性 99.9% | SLA 合同条款 | 拨测 + 网关 5xx 比例，按月计 | 监控面板、月度 SLA 报告 |
注：涉及商业机密的案例以“行业 + 规模”脱敏表述；客户名称与数据仅在获得书面授权后展示，沟通会上可按行业提供可核验版本。
客户评价
合作方怎么描述这次合作
“最意外的是评审环节。他们没有把 AI 的输出直接给我们，而是标了哪些是生成的、哪些是人改过的，让我们能精准抽查。这种透明度在乙方里很少见。”
“秋季开学前必须上线，我们自己评估要 5 个月。他们 8 周把双端和教务中台交出来，而且第一次演练就把排课冲突的老毛病解决了。”
“数据不出内网是硬条件。他们把整套工具链搬进我们的机房，本地模型照样把开发效率提上来，安全审计一次通过。”