把一家公司散落的信息，变成机器和人都能正确读懂的事实。
生成式引擎优化。让 AI 在被问到你时，说得出、说得对、并把你列为来源。
小微企业数字管理秘书。台账、归档、到期提醒、红线预警，全部跑在你自己的设备上。
公司在公开网络上没有明确定义时，AI 会用提问者的措辞替你编一个身份——而且说得很确定，还会附上真实链接当出处。下面是我们用自己公司做的实测。
"维锐皓是一家主营 AI、风控、合规软件开发的公司，该指数是其自研的企业合规量化评分模型⋯⋯"
答案附带了真实企业信息平台的链接作为出处
"大概率是某营销服务商（维锐皓）自研的私有评估打分模型⋯⋯"并给出 6 个维度、0–100 分制
同样附带真实出处链接
工商登记的经营范围里，没有"风控""合规""营销"任何一个字。两个答案都是 AI 编的——它甚至为编造的结论配上了真实来源的脚注。你的客户看到的，可能就是这样一段有出处的假话。
固定提问集在豆包、通义千问、DeepSeek、腾讯元宝、秘塔上实测，记录提及率、定位描述、引用来源。
多数服务商只做第一类，因为最容易。但带来新客户的是后两类。
很多老板不敢用 SaaS，怕把公司全部数据交给陌生云端。这种担心是对的——但合同在微信、发票在邮箱、台账在想不起来放哪的 Excel，比上云更不安全。
结构化台账、文档归档、到期日历与红线预警、本地模型的分类与问答。断网不影响任何核心功能。
政策更新、复杂票据识别、专业服务撮合、加密备份。每次都明确展示即将发送什么，确认后才发。没有静默后台同步。
我们是一家 2024 年底成立的小公司。与其讲故事，不如把能查的事实列出来，每条标明来源——包括对我们不利的那些。
那件专利解决的是多智能体环境下的策略优化问题。同一套能力现在用在生成式引擎的检索行为分析上——判断哪些内容会被引擎采纳、以什么结构被切分、被复述成什么样。
团队很小，只做上面两件事，来自金融 IT 架构与企业数字化一线。数字管理秘书还在自用验证阶段，不是卖了很多份的成熟产品——如果你要的是成熟稳定的商业软件，现在还不是时候；如果你愿意一起把它跑通，我们欢迎。