2018
在 B2B 一线理解“客户真正缺什么”
在非洲从事 B2B 建材销售，形成一项长期判断：客户购买的不是产品本身，而是业务中最缺的那一环。此后持续深耕一线销售与销售管理。
为什么成立贯灵
企业真正缺少的，往往不是 AI 工具
许多团队已经在使用 AI，但方法散落在员工个人手里：同一个任务有不同提示词、不同输入习惯和不同质量标准。企业购买了工具，却没有形成组织能力。
贯灵要解决的，是把经验变成标准，把标准写进流程，再让 AI 在明确边界内执行。项目的价值不是“上线了一个机器人”，而是业务是否更稳定、经验是否能被复用、结果是否能被验收。
发展脉络
方法来自一线，
再走向系统化交付
从销售与投标实践，到完整改造自身工作流，再把经过验证的方法对外交付。
2023
在高强度投标中明确人机分工
结构化案头工作适合交给 AI；客户洞察、风险权衡和关键决策必须由人完成。这成为后续 AI 改造的基础原则。
2025
先完成自身工作流的 AI 化
用知识库与自动化重构自身工作方式，并通过公众号“AI跑街逸夫说”持续记录企业 AI 落地方法。同年创立贯灵。
2026
从自用验证走向企业交付
完成 GEO 服务商、内容服务商、消费品牌与通讯服务商等多场景交付，把方法整理为可重复执行的项目体系。
工作原则
四项原则约束每个项目
这些原则决定我们会做什么，也决定我们会拒绝什么。
业务先于技术
先看岗位、流程、标准和投入，再选择模型与工具。
小场景先验证
不以“大平台”作为默认答案，用单场景降低试错成本。
明确人机边界
AI 处理结构化执行，人保留风险、例外与最终责任。
结果必须可验收
项目开始前固定基线，用业务数据而非演示效果判断。
能力边界
不把不确定性，
包装成确定承诺
AI 模型、平台引用策略与企业内部数据都会变化。成熟的交付不是回避这些变化，而是提前写清可控项与不可控项。
诊断与设计
识别场景、提取标准、确定验收口径。
构建与接入
知识库、智能体、自动化和存量系统连接。
试运行与移交
真实业务测试、纠偏、培训和文档。
夸大结果
不承诺固定排名、必然营收或精确节省人数。
与贯灵沟通
先把业务问题说清楚，
再判断是否值得合作
介绍现有流程、团队角色和当前目标，我们先完成适用性判断。
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