ROADSHOW 2026 // AI 先行者汇报赛

Chris Li | 纯前端打造的“零成本”RPA与决策沙盒

—— 不买会员不排期,用极简代码重塑自动化链路

SYS.INTEGRATION // PIONEER

贯穿全局的“思维底座”

1. 今天我发现了什么问题?

现象层:敏锐洞察业务前线的流失盲区,深挖机械化执行带来的系统内耗。

2. 今天我解决了什么问题?

解决层:以轻量化代码,构筑零成本的自动化护城河。

3. 这些问题为什么会发生?

根因层:深究软件功能壁垒与低效报表堆砌带来的系统性阻力。

Phase 01 / What

今天我发现了什么问题?

业务前端:投放流失盲区

现象:事后察觉的“冷数据”

面对海量亚马逊广告投放,缺乏实时监控。客户流失往往在次周报表中才被体现,挽回窗口期已逝。

商业影响:利润慢性蒸发

营销预算被浪费在无效流量中,存量资产因“无感知流失”而萎缩,ROI 触达瓶颈。

管理中枢:决策迟钝与信息差

现象:分散的数据孤岛

业务数据分散在 ERP、亚马逊后台及各组 Excel 中。管理者获取转化率、日活等关键指标存在 24-48 小时滞后。

商业影响:滞后的战术响应

依赖人工汇总导致决策动作永远“落后一步”,错失最佳业务干预时机,管理效率低下。

基层执行:机械化内耗与工具税

📋

跨表搬运“重灾区”

一线人员每日花费 30%+ 工时在库存、库龄等多文件的手动拼接合并上。

💳

被迫缴纳“会员税”

简单的办公自动化(如批量合并)被商业软件限制在付费墙后,形成组织级资金浪费。

👥

团队反馈黑盒

缺乏轻量级决策互动手段(如抽签、点名),导致团队晨会与运营活动枯燥、低效。

Phase 02 / Why

这些问题为什么会发生?

底层逻辑诊断:三角分析模型

⚙️

技术系统滞后

API 封闭形成数据孤岛,日常运转高度依赖纯人工导出与搬运。

📊

应用无预测性

仅能“事后验尸”,无法基于多维特征在损耗发生前预判风险。

💰

自动化门槛高

传统 IT 开发排期长、单点 ROI 低,迫使员工向低效手工操作妥协。

Phase 03 / How

今天我解决了什么问题?

底层重构:AI Native 开发范式

0 预算 & 0 排期

绕过 IT 繁琐流程。利用 LLM 实现“描述即代码”,从发现痛点到交付工具仅需 1 小时。

纯前端安全架构

数据不过服务器,100% 浏览器内本地运算,完美契合企业级数据合规与私密需求。

// AI Prompt Driven Implementation

USER: Create a local Excel merger...
AI: [Generating Buffer Logic...]
AI: [Optimizing UI for Desktop...]


READY TO DEPLOY: 4 TOOLS

01. 亚马逊全盘流失率核算系统

精准定位“业务出血点”

快速穿透至活动、广告组、ASIN层级,通过双轨算法验证,实现从“盲目投放”到“精准拦截”的跨越。

ENDPOINT: ls-6po.pages.dev
Loss Mitigation Analytics

02. 近期业绩交互看板

SYNCING
+85%

将枯燥的 Excel 转化为动效沙盒

全终端本地离线计算能力,只需更换数据源即可一键生成动态可视化图表,让业务复盘不再费眼。

ENDPOINT: yjkb.pages.dev

03. 多表极速合并器 (RPA)

打破会员制下的“效率壁垒”

彻底免除基层员工充值 WPS 会员的资金浪费。通过纯前端代码实现库存、库龄等多维报表的极速秒级合并。

ENDPOINT: hb-5du.pages.dev

04. “吃啥喝啥”决策抽签器

🍔
🍕
🥗
🍔

Deciding...

万物皆可代码化的“极客精神”

在不知道吃什么喝什么时,一键破冰,快速达成团队共识。用技术手段介入并解决一切“摩擦阻力”。

ENDPOINT: cq-78r.pages.dev

价值核算:传统模式 vs AI 先行者

核算维度 传统模式 (Manual/IT) AI 先行者模式
开发/部署周期 2-4 周 (IT 排期+评审) 1-2 小时 (实时交付)
财务投入 (Budget) 商业软件订阅费 + 人力成本 0 元 (自研纯代码)
业务时效 (TTR) 次周/次月反馈 (T+7) 即时响应 (Real-time)
数据合规性 外部上传 (存隐患) 本地运算 (100% 安全)

不买会员不排期
重塑自动化链路

Conclusion

AI 矩阵的价值不在于替代人,而在于建立一套高容错、低成本的屏障,让人回归决策。

Future Path

  • 持续解构业务卡点
  • 交付极简有效代码
  • 消除组织隐形壁垒
Chris Li // Sys.Integration // 2026