排班与直播协作
连接人员、场次和当班记录，保留现场工作的上下文。
产品理念
深层判断，来自深入业务。
不凭单一结果倒推原因，不把通识回答直接当作经营结论。
我们的方向，是让 AI 沿着业务事实自主学习，在验证中不断修正理解。
01 / EVERY DETAIL MATTERS
一个结果，
解释不了整场生意。
沿着发生过的事，寻找原因。
把时间、条件、动作与后续变化放回同一段业务里。
以一场直播为例 · 方法示意
“成交变了”，
只是问题的开始。
先保留变化发生前后的细节：当时是谁在播、讲什么、投了什么、什么时候调整。每个判断，都应能回到对应的记录。
- 时间
- 变化发生在什么时候，与哪个场次相连
- 条件
- 当时的人员、货盘、流量与投放背景
- 动作
- 采取了什么行动，在哪个时点调整
- 变化
- 动作前后发生了什么，记录是否完整
以一场直播为例 · 方法示意
把动作与结果，
放回当时的条件。
同时发生，不等于已经找到原因。沿着时间与业务关系组织证据，比较相似条件，也保留可能影响结果的其他变化。
- 前后
- 动作前后有哪些变化，时间关系是否一致
- 对照
- 相近场次和条件下，是否出现相同现象
- 影响
- 人员、商品、流量等其他条件是否改变
- 缺口
- 哪些事实尚未接入，哪些信息仍待确认
以一场直播为例 · 方法示意
让解释接受检验，
让结论保留边界。
从证据提出可能的解释，明确适用条件和观察周期。有效的认识继续积累，不成立的假设同样留下记录，成为下一次学习的依据。
- 假设
- 明确可能的原因，以及支持它的事实
- 验证
- 在明确条件和观察周期内核对后续结果
- 修正
- 保留不同解释，用新证据调整原有认识
- 边界
- 记录何时有效、何时失效、还缺什么证据
02 / LEARN WITH THE BUSINESS
把业务里的每一次变化，
变成理解的下一步。
通识能力是起点。
企业自己的事实、验证与经验，构成持续学习的土壤。
01观察事实
在业务记录中识别值得关注的变化，保留来源、时点与场景条件，让问题有迹可循。
02提出假设
结合企业自己的历史与上下文，提出可以被检验的解释，区分已知事实、判断和待验证的可能性。
03业务验证
在明确条件、观察周期与人的决策下，持续核对后续变化。证据不足时，保留未知。
04修正与积累
把有效认识、适用条件和失败案例一并沉淀。新事实出现时更新理解，让知识跟随业务生长。
03 / OUR FIRST PRACTICE
BOS直播电商经营系统
从真实的经营现场出发，
让分散在不同岗位的工作，拥有完整上下文。
订单与客服衔接
从中控备注到核对与分配，让信息交接有迹可循。
投放、核算与复盘
核对来源与口径，让经营结果与判断依据一起被看见。
SHILAN TECH / HANGZHOU
从真实业务出发。
让理解，持续生长。
我们是势澜智能。我们关心业务里的具体问题，也关心问题背后真实发生的事。
BOS 是我们的起点。未来，我们会继续走进新的场景，构建扎根于事实、能够积累经验的软件产品。