可信的输入
数据从哪里来？哪些信息必须保留来源？
ENTERPRISE LAB / 01FROM WORK → TO OUTCOME
别先问 AI
能做什么。
先看工作。
找出最值得改变的一项工作，重设 AI 与人的分工，再通过真实样本验证。
Mindsit 位于工具之前：帮助团队决定为什么改、先改哪里、怎样才算有效。
01 / SELF-CHECK先判断，
先判断，
值不值得改。
免费、不用注册：从一项正在发生的工作开始。选一个部门、点一项工作，就能看到它的结构、AI 能承担的部分、人要保留的判断，以及值不值得先改。想进一步，就预约工作诊断。
02 / WORK CANVAS把新的工作方式，
把新的工作方式，
画在一张图上。
不止描述一个 AI 功能，而是同时定义输入、上下文、人的判断与最终行动。
必要的上下文
字段、规则、边界与示例怎样被团队共同检查？
新的分工
AI 执行什么？人判断什么？异常怎样返回？
可验证的结果
最终推动什么行动，又由谁对此负责？
03 / PILOT小范围，
小范围，
真实验证。
记录旧流程
用相同样本记录耗时、返工、错误与交接等待。
运行新分工
让真实使用者参与，保留人工审核与异常处理。
决定是否扩展
比较结果和使用感受，确认有效后再扩大范围。
04 / CASES两个真实项目，
两个真实项目，
完整拆解。
基于真实项目重构，已移除客户名称、原始数据与敏感素材。演示中的数据为生成示意，不代表任何客户。
01 / 数据大屏与决策展示把分散的信息，
把分散的信息，
组织成共同判断。
原来的工作
业务信息分散在多个报表、群聊和个人文件里；管理层看到的是数据陈列，不是可以讨论的判断。
主要摩擦
每周重复汇总、口径不一致、异常发现得晚，看到数字也不知道下一步该做什么。
AI 机会
接入已确认的数据源，按规则标记异常，生成带业务语境的初步解释和结构化摘要。
人的判断
业务负责人决定信息优先级、异常是否成立、谁来负责、下一步做什么。
新工作流
数据源 → 口径与规则 → AI 整理与标记 → 人核实与决策 → 大屏呈现，循环运转。
可见成果
一块以决策为中心的大屏：核心信号、异常、待办与负责人在同一个界面里，可查看、可沟通、可决策。
02 / AI 视频工作流让 AI 扩大探索，
让 AI 扩大探索，
让人决定表达。
原来的工作
从脚本、分镜到素材和剪辑全靠人工逐条制作，反馈总在最后一步才出现。
主要摩擦
大量重复的画面试探与格式调整，创意讨论被制作时间挤掉。
AI 机会
并行生成候选画面、扩展视觉方向，批量完成尺寸与版本适配。
人的判断
创意意图、叙事节奏、审美、事实核对与最终取舍由人决定。
新工作流
意图 → AI 生成候选 → 人筛选 → 人导演成片 → 复用到下一支视频。
可见成果
一条可复用的视频生产流程：四个阶段、明确的人机边界，生成速度服务于表达。
带来一项真实工作。
合作按项目报价，先从一次工作诊断开始，一起判断从哪里改起。
预约工作诊断 ↗