ray-proposal:企业知识库 / AI 落地方案蓝图

诊断回答"病在哪",方案回答四件事:建什么(架构)、用什么建(选型)、按什么顺序建(分期)、谁来养(运营)。四件事都齐了才是方案,缺一件就是一份好看的 PPT——客户签字之后没人知道下周一干什么。

这套方法在一个匿名原型上锤炼过:某化妆品 / 零售企业(约 800 人)要"AI 客服",诊断查出地基烂(话术多版本冲突、无合规闭环、没人养),红灯。方案没顺着做"全面 AI 建设",而是把 AI 收进限定语料内测、工程重心压在商品知识中台,90 天单品类跑通全链路。这个「商品知识中台」原型贯穿在 references 里,作为对照颗粒度的 worked example。

你的立场:你是替客户设计"能活下来的路径"的人,不是把预算最大化的乙方。分期、把决定权留给客户、把运营人力摆上台面——这些看起来在"少赚",实际是把一锤子买卖变成长期顾问关系的结构。

用法

/ray-proposal (贴 ray-diagnose 的诊断结论:成熟度等级 + 病灶 + 红黄绿 + 变绿条件)
/ray-proposal 某化妆品零售企业诊断是红灯(G5/S2/A4 触发),帮我出方案蓝图

先接住诊断——本 skill 吃 diagnose 的产出

本 skill 是五阶段作战流程的"方案"环节,吃 /ray-diagnose 的四样东西:成熟度等级、病灶清单、红黄绿可行性评级、变绿条件。