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业务导览 · 我们现在在做的事 01 / 11

把大模型放进一家门店的
获客与接待里,
让它每天真的干活。

我们服务全屋定制行业。这份文档讲的不是技术选型,是三条正在做的业务线——它们各自解决什么、卡在哪、上手时会碰到什么。

01
短视频工作流
用什么内容去获客
02
企微接待
客户来了谁接住
03
企业大脑
说的话凭什么算数
00
抖音获客
上游:人从哪来
Note 下面每一条都标了真实状态。已上线的写已上线,还在内部演示的就写内部演示——这份材料不做效果承诺。
AKKE · 业务导览 数据截至 2026-08-25
全景 · 四段怎么串成一件事02 / 11

一个客户从刷到视频,到坐进门店

三条业务线不是三个独立产品,是同一条链路上的三段。中间还有一段上游——人是从哪来的。

STAGE 00
抖音获客
从公开评论里找出真想装修的人,判意向、起草开场
已上线
STAGE 01
短视频工作流
给门店持续产出能获客的原创内容,不靠请团队拍
内部演示
STAGE 02
企微接待
客户加了企微之后,问题要被及时、准确地回答
线上在跑
STAGE 03
企业大脑
前面每一句对外说的话,都要能点回原件的哪一页
在建

读这四格有个顺序上的窍门:前两段决定「有多少人来」,后两段决定「来了之后跑不跑掉」。大部分公司只做前两段,做到第三段就发现——机器一旦开口说话,说错一句的代价比少来十个客户大得多。

所以第 03 条企业大脑看起来最不像业务,其实是另外三条能不能放心用的前提。它是我们目前投入最重的一条。

一句实话

这四段里,只有抖音获客是每天稳定跑在生产上的。短视频还在内部演示、企业大脑的企业侧还在建。真正上手时碰到的大概率是「还没定型」的那部分——这里更像在建的工地,而不是一个已经跑顺、只需维护的系统。

AKKE · 业务导览全景 / THE CHAIN
01 短视频工作流 · 在做什么03 / 11

店长选个题,六分钟后拿到一条成片

门店要在短视频上获客,但请不起编导和剪辑。我们做的是:用店里出镜人的一条底片一个选题,自动出一条四十秒左右的原创口播。

The Six Steps

整条产线只在第一步调一次大模型,后面五步全是确定性的音视频处理——这是它能便宜、能重跑、能查错的原因。

STEP 01
出稿
按选题写口播稿,全流程唯一一次大模型调用
STEP 02
配音
把稿子变成人声音轨,逐句拿到时间戳
STEP 03
排画面
按每句话的语义,从素材库里挑对应的画面接上
STEP 04
对口型
让底片里的人跟着新音轨动嘴
STEP 05
烧字幕
按时间戳压进画面,逐帧对齐
STEP 06
交付
出片进审核台,店长看过再提交发布

现在同时并存两条产线:一条是六步的新线,一条是更早的老线。两条由一个开关切换,而默认值还指着老线——所以排障的第一步永远不是读代码,是先确认那台机器今天跑的是哪条。这件事我们真的栽过。

真实状态

内部演示可用,尚未交付门店日常使用。产线跑得通、审核台接的是真实数据,但还没有真门店在用它做日常运营。发布相关的两块界面目前是关掉的。

AKKE · 业务导览01 短视频 / WHAT
01 短视频工作流 · 难在哪04 / 11

难的不是让它跑通,是让它别悄悄跑错

音视频这行的缺陷有个共同点:不报错、不崩、文件大小正常,只是内容不对。下面三条都是真事。

时长
不等于时长

交付过一条前八秒有画面、后二十五秒黑屏的片子

自检一路绿灯,因为它量的是容器时长——文件说自己 33 秒,容器确实 33 秒,可视频轨只有 8 秒。后面全靠人声撑着。从那以后,音、视频两条轨的时长必须分别量,且必须对得上。

误差
会攒起来

字幕逐句对齐,攒到片尾错了十三帧

每句话单独按「时长 × 帧率」取整,看起来每句都对,但误差一句一句往后累。改成按累计位置取整之后才归零。实测改之前各段边界最大错位 0.44 秒——刚好是人眼能觉得「有点怪」但说不出哪怪的量级。

最大错位0.44 s / 13 帧0
素材
有偏科

素材库有三千多段可用画面,柜子只有一百来段

我们做的是全屋定制,最该有画面的恰恰是柜类,占比却只有百分之三。于是「排画面」这一步经常配得上、但配得不准。更麻烦的是这类指标坏掉的时候反而更好看——只统计「肯不肯配画面」,命中率能到 97%,可它根本没在回答「配得对不对」。

AKKE · 业务导览01 短视频 / HARD
02 企微接待 · 在做什么05 / 11

客户加了企微,问题得有人接住

装修决策周期两三个月,客户往往是晚上十点问一句「这个柜子多少钱」。销售不可能全天在线,而回得慢,人就凉了

系统在做的事

  • 读懂这一轮客户到底在问什么
  • 企业大脑里找出该用哪条口径
  • 结合这个客户之前聊过的内容起草回复
  • 沉默几天的客户,到点提醒再跟进一次

人在做的事

  • 每天逐条检查机器写出来的回复
  • 拍板哪些口径能对外说
  • 聊出到店、量尺、报价这类信号后接手

为什么端和服务端要分开

  • 客户端只负责消息的收与发
  • 大脑、数据库、成本记账全在服务端
  • 分工铁律:端上只做输入输出,不做判断

规模

  • 近 7 天 1,160 次 AI 起草调用
  • 三台生产机器各自带心跳
  • 话术不写死在代码里,改一句不用发版
  • 每一次调用都进追踪系统,可回溯
AKKE · 业务导览02 企微接待 / WHAT
02 企微接待 · 难在哪06 / 11

让机器少说错,比让它多说要难

这条线上最花力气的部分,几乎都不在模型上。

软要求
压不住

提示词里写了「别换行」,两成多的回复照样换行

企微里一个换行会被拆成好几条消息连发,看起来就像刷屏机器人。我们在提示词里反复强调过,实测近 30 天真实回复里仍有 23.7% 带换行,最高的一台到 47%。凡是「必须做到」的事,就不能只写在提示词里,最后是加了一道确定性的硬闸才归零。

带换行的回复23.7 %0
数据
会串台

三个仓共用一个数据库,查询漏一个条件就串了通道

抖音的会话和企微的会话在同一张表里。任何一条查询漏写通道条件,轻则读到别的通道,重则写进别的通道。我们把隔离下沉到数据库层强制执行,而不是指望几百个接口里每个人都记得加那个条件。

匹配
不许放宽

一个冒号写成下划线,整页数据空了

接待号的匹配用的是精确前缀。有一次绑定值和写入值差了一个符号,一条都匹配不上,页面全空。当时的决定是不放宽匹配去兜底——放宽一次,下次真绑错就再也没人会发现了。宁可当场炸,也不要悄悄不对。

AKKE · 业务导览02 企微接待 / HARD
03 企业大脑 · 在做什么07 / 11

机器说的每句话,都要能点回原件

门店的口径散在 PDF、报价表、聊天记录和老师傅的记忆里,互相打架却没人知道。这套东西的产品价值,就是不让机器编。

362
份行业公开原件
拆出 36,832 个可定位原文块
300
块知识积木
252 行业 + 48 企业专属
247
块行业积木已点亮
企业侧仍在建

一块「知识积木」是什么

  • 一个具体问题的标准答法
  • 下面挂着若干个可人工审改的选项
  • 每个选项必须挂上原件的哪一页哪一段
  • 挂不上出处的,整条删掉

冲突怎么办

  • 两份资料说法不同时自动检出
  • 确认之前暂停机器人对外使用这一条
  • 门店方是唯一权威,系统不替它推断
  • 确认后才进机器人话术

为什么灰色是功能不是缺陷

48 块企业专属积木现在全部是灰的——在完整证据链形成之前,它们不会被点亮,也不会被机器人拿去说。这不是「还没做完」,这是设计:宁可答不上来,也不要答错。市面上通用的检索问答框架都不提供这类机制,这也是我们自己造它的原因。

AKKE · 业务导览03 企业大脑 / WHAT
03 企业大脑 · 难在哪08 / 11

三条都是「看起来没问题」的问题

这条线上的坑有个共性:系统给你的读数是好看的,坏消息要人去挖。


不等于没有

「待处理冲突 0 条」,人工一核有一堆

冲突检测只认同名的条目。可真实的冲突往往长得不一样——两份资料换个说法讲同一件事,系统一条都报不出来。十几处重复和一处真冲突,全是人逐条看出来的。看到 0,第一件事是问它有没有在数。

截断
不报错

查出「339 个孤儿」,其实只有 1 个

用的那个接口默认最多返回一千行,超了就静默截断,不报错也不提示。基于截断结果算出来的差集,自然全是假的。换成直接写 SQL 重查,真实数字是 1。这类错最阴险的地方在于——它给你的是一个很像真的的数字。

孤儿数3391
标注
没人读

两百多个标签,运行时只认三个

有人认真给对话样例打了两百四十多个语义标签:「到店」「环保」「守价」……而代码里真正会去读的只有三个功能标签。标注的人以为自己在建索引,实际上是在写备注。加一个字段容易,让它真的被读到很难。

AKKE · 业务导览03 企业大脑 / HARD
底座 · 三条线共用的东西09 / 11

四个仓,一个库,一套闸门

三条业务线跑在四个独立部署的代码仓上,共用同一个数据库。各仓不直接互相调用,全部经数据库交接。

技术栈

  • Next.js 16 · React 19 · TypeScript · pnpm
  • Supabase Postgres,行级安全做租户隔离
  • Python · FastAPI · Playwright 常驻 worker
  • pgvector 检索 · Cloudflare R2 存文件

模型

  • 统一走 OpenRouter,按用途分别选型
  • 对话用大模型,分析用便宜快的
  • 话术托管在 Langfuse,改一句不用发版
  • 每次调用进追踪,能翻到当时的输入输出

编排

  • 代码写的状态机,不用 Agent 框架
  • 每一棒落库再交接,可重试、可断点续
  • 69 条生产定时任务串起全链路
  • 确定性的事交给代码,模糊的才交给模型

闸门

  • 每条 PR 先过一遍 AI 审查
  • 五道闸全绿才自动合并
  • 模型层、鉴权、迁移等高危路径永不自动合
  • 「改动该进哪个仓」写成机器可执法的规则

团队的记忆跟着代码走

踩过的坑、做过的决定、验证过的结论,写成结构化的记忆库随代码一起提交,AI 每次开工先读一遍。这份文档里的每一条「我们栽过」,都能在库里找到当时那条记录。

AKKE · 业务导览底座 / FOUNDATION
现状 · 老实说到哪一步了10 / 11

哪些在跑,哪些还没

这一页讲清楚每条线走到了哪一步。状态用的是内部文档里的原话,没有美化。

抖音获客UPSTREAM
从公开评论找线索、判意向、起草开场、多通道触达。目前工程活动量最大,每天稳定跑在生产上。
已上线
企微接待02
企微通道在线上跑,AI 起草 + 人工逐条检查。
线上在跑
企业大脑 · 行业侧03
362 份公开原件已解析,252 块行业积木点亮 247 块。检索、出处、冲突检出都已可用。
已可用
企业大脑 · 企业侧03
48 块企业专属积木在完整证据链形成前保持灰色。部分界面读的还是静态快照,不是实时查库。
在建
短视频工作流01
产线跑得通、审核台接真实数据,但尚未交付门店日常使用。新旧两条线并存,发布相关界面暂时关闭。
内部演示
门店工作台PLATFORM
承载上面三条线的店长端后台,四十多个主界面。自述状态:内部演示可用。
内部演示
1,985
近 30 天提交次数
三个仓合计
309
个数据库变更
四个多月累积
<10
人的团队
第一行代码写于 2026-04

数字是 2026-08-25 当天在各仓主干上直接数的,没取整。回复率、成交转化这类效果数据我们暂不对外给——现阶段还没有站得住的口径,与其给个好看的,不如说没有。

AKKE · 业务导览现状 / STATUS
接下来 · 你可以想想这几件事11 / 11

这几道题我们自己也还在争

读完前面十页,大概能感觉到我们在意什么。下面四题没有标准答案,欢迎带着自己的想法来讨论。

Q1 / 短视频

指标坏掉时反而更好看

「肯不肯配画面」能到 97%,「配得对不对」没人量。你会怎么设计一个不会自我安慰的指标?

Q2 / 企微接待

提示词说了不算

写进提示词的「必须做到」,实测两成多做不到。哪些要求该升级成硬闸,哪些不该?边界在哪?

Q3 / 企业大脑

宁可答不上来

挂不上出处就整条删掉、48 块积木宁可全灰。这条规矩什么时候会从优点变成负担?

Q4 / 全局

一个 0 值得信吗

「冲突 0 条」「孤儿 339 个」都错过。拿到一个数字,你会做什么才敢信它?

这四题是我们这几个月真的卡住过的地方。没有标准答案——读到某一段时停下来问一句「这里为什么这么做」,比记住任何一个数字都有用。能问出好问题的人,通常也写得出好代码。

AKKE · 业务导览 · 2026接下来 / OPEN