STARDEV星迭

接住工作,来自每一个现场。

图片、语音、采购订单。先接住真实工作的原貌。

图片 / 语音 / 订单

整理让零散信息,成为有序工作。

识别内容,核对客户、商品与价格,把待办送到正确的位置。

识别 / 核对 / 分流

确认关键判断,始终由人确认。

AI 准备资料与建议。异常与关键决定,交给员工判断。

员工确认

交付确认之后,工作继续向前。

生成现有系统所需的文件,让下一位协作者接得住。

文件 / 交接 / 结果

积累让每一次实践,成为组织的能力。

经过确认的规则、版本与结果沉淀下来,为下一位员工和下一条流程所用。

看看企业能留下什么
滚动,沿着工作向前

你可以从一条流程开始,也可以从全公司开始。

两种入口,走的是同一条路:先让 AI 在真实业务里创造结果,再把有效做法扩散给更多人,最后沉淀成企业自己的能力。

十几个人的工作,变成 1 名员工与 AI 的协作。

STARDEV 真实项目 · 上市快消集团区域试点

一家销售主导的上市快消集团,在多个地区设有销售支持团队。香港地区负责人邀请 Stardev 做试点:把来自图片、语音和采购订单的高频跟单工作,整理成一条由 AI 主导、员工确认的订单流程。

同集团另一个大型市场,仍由六七十人承担相近的销售支持工作。香港项目证明:AI 不只是帮一个人快一点,也可以重新设计一支团队怎样运作。

查看完整订单项目
十几人1 人 + AI
香港销售支持工作的新配置
8 小时0.5 小时

其中一名后台岗位每周订单录入时间

  1. 01接收非标准订单
  2. 02核对客户、商品与价格
  3. 03员工确认关键决定
  4. 04生成现有系统所需文件

先跑通一条流程,再培养一群人,最终沉淀一套组织能力。

Stardev 不把 AI 转型理解成买一个工具,而是分三层把结果、人才与企业资产接起来。

01

业务流程 AI 化

先证明 AI 能把一项真实工作做得更快、更稳。

一起梳理流程、找出真正的卡点,设计 AI 与员工的分工,并把工具接进现有工作方式。

  • 流程诊断
  • AI 工作台或专家
  • 员工确认节点
  • 可衡量结果
02

AI 先行者网络

把一个人的能力,扩散成一群人的改变。

用真实项目做内部训练,识别最有潜力的 AI 先行者;同时把招聘画像、人才发展与 OKR 接进转型机制。

  • 内部案例培训
  • AI 先行者识别
  • 跨部门项目社区
  • 人才画像与 OKR
03

AI 原生组织底座

让方法、知识与规则属于公司,而不是只留在某个人手里。

建立统一的企业知识容器、权限与版本机制,把经过确认的对话、流程、提示、规则和交付持续沉淀。

  • 企业知识容器
  • 权限与版本治理
  • 可复用工作机制
  • 人员交接与持续迭代

越早开始,越早积累属于企业自己的 AI 能力。

一次交付解决眼前的问题。持续沉淀,让下一次工作站在已有经验之上。

做成一条流程。

从真实工作中找到有价值的切口,让 AI 接手重复整理,让员工掌握关键判断。

先把结果跑出来

留下可复用的方法。

把经过确认的规则、流程版本、业务知识和协作经验,整理进企业自己的工作档案。

让成果留在公司

下一次,接着往前。

下一项任务、下一位员工,可以按权限接续已有经验,在新的实践中继续改进。

让能力持续积累
一次真实交付结果与确认记录
企业自己的AI 工作档案
01
业务规则

经过确认的判断标准

已确认
02
流程版本

可执行、可追溯的工作方法

可追溯
03
组织知识

资料来源与有效上下文

有来源
04
协作经验

角色分工与交接记录

可接手
Stardev 经验留在企业,能力继续向前。
下一位员工 + AI按权限接续已有经验

关键员工离开,企业不再重新失忆。

真正要留下的,不是某个人与 AI 聊过多少次,而是公司已经验证过的判断、规则和工作方法。Stardev 把这些内容整理成一套可追溯、可接手、可继续改进的知识与工作机制。

让每一次 AI 实践,都沉淀为企业自己的能力。
  • 只沉淀经过确认的决定、流程、版本与结果,不把所有对话不加区分地堆进去。
  • 原始资料可以留在现有系统,同时建立统一的知识地图、权限和来源记录。
  • 提示词、流程规则、判断标准与交接记录归企业所有,不依赖某个员工的个人账号。
  • 新人进入后,可以按权限接上背景、标准做法和历史判断,不必从零摸索。

不用一开始就改造全公司。先选一条有价值的流程,把结果跑出来,再决定怎样扩散到人才与组织层。

让每天都在催的工作,开始自己往前走。

客户发来一句话,订单开始流转;销售出门前,路线、话术和主推商品已经备好;负责人上班前,昨天的经营变化已经汇总。先看三种最常见的做法。

查看全部项目与方案

一项工作,一位 AI 专家;复杂流程,多位专家接力。

重复工作由 AI 先做,关键决定由员工确认。

统一任务入口在一个聊天窗口里,说清你要完成的工作。

不用先判断该找谁;Stardev 会按任务复杂度安排一位专家或一支专家团。

简单任务 · 一位专家复杂任务 · 一支专家团
01简单任务
客户资料
开单专家
订单草稿
员工确认

一项工作,一位专家负责

02复杂任务
收到线索
联系客户
整理订单
跟进交付
关键确认
现在的做法
01人先收集资料

在聊天、表格和不同系统之间来回找信息。

02人逐项处理

整理、核对和跟进都由员工手动完成。

03人负责盯进度

每一步都要主动催、查和交接。

AI 加入后的做法
01AI 专家接收需求

从一个入口接收任务和所需资料。

02AI 专家处理重复工作

先整理、核对、生成初稿并标出异常。

03员工只做关键判断

确认重要结果、处理例外并决定下一步。

合作,不从一份大方案开始。

带一项最近的工作来,先找出最值得改善的一段,再让一个小团队实际用起来。

怎么合作
从管理现场开始:让人的时间回到业务
从管理现场开始让人的时间回到业务

星迭,从一个很实际的问题开始:人的时间,不该耗在重复流程上。

星迭创始人 Kevin 曾在世界500强企业和上市跨国集团担任管理工作。和许多业务负责人一样,他一边要推动业务,一边也要处理找资料、核对信息、催进度和准备文件——这些工作重复,却不能不做。

后来,AI 先帮他解决自己的问题,又进入团队协作。他也因此看见:很多团队不是不够努力,而是太多时间花在“为了完成流程而完成流程”上。星迭想做的,就是让 AI 接过繁琐、重复但必要的工作,让人把精力留给判断、客户和业务发展。

01

先解决一件每天都在发生的事

从资料整理、进度跟进、文件准备或一次审批开始,先让团队真正省下一点时间。

02

让流程重新服务业务

把搜集、核对、提醒、整理和下一步准备交给 AI,减少团队为了推动流程而反复奔波。

03

把重要决定留给人

AI 负责准备信息、提示重点和推动下一步;判断、客户关系和关键决策,仍由最了解业务的人负责。

常见问题。

AI 专家、团队协作、价格、深度服务和责任边界。

01一位 AI 专家和一支 AI 专家团队有什么区别?

区别不在于“哪个更聪明”,而在于工作是否需要分工。一位 AI 专家适合范围清楚、步骤相对固定的单项工作:它使用一套明确的资料、规则和工具,负责产出一个结果。一支 AI 专家团队则适合横跨多个环节的任务,由不同专家分别研究、分析、撰写或执行,再由协调角色整合和检查。举个假设例子:如果只是把会议记录整理成待办,一位会议整理专家就够了;如果要从客户需求出发,完成市场研究、方案设计、报价草稿和后续跟进,就可以由研究、方案、数据和跟进专家协作,最后交给负责人确认。

02能接入我们正在用的微信、飞书、Excel、CRM 或 ERP 吗?

多数情况下可以。我们会先看现有系统是否支持直接连接,也可以从文件导入导出或浏览器操作开始。若涉及复杂 ERP 改造、专门开发、公司内部部署或大量旧资料搬迁,会另行评估。

03AI 出错怎么办?会不会直接替员工做决定?

AI 会出错,所以我们不会让它不受限制地一路做到底。上线前会先说清楚:哪些事情它可以直接处理,哪些一定要交给人确认。遇到资料不全、前后矛盾或超出约定的情况,它会停下来请负责人处理,而不是自己猜答案。整理资料、准备草稿和更新普通记录可以交给 AI;付款、审批、对外发送和合同承诺等关键动作仍由人拍板。处理过程也会留下记录,出了问题可以找到是哪一步并及时修正。

04除了 AI 专家团队,还能做企业培训或更深的 AI 部署吗?

可以。我们可以单独做企业培训与实战工作坊,也可以继续把工作步骤理顺、整理企业资料、连接复杂系统,或部署在公司自己的环境里。第一次系统推进 AI 的企业,通常可以先让业务人员带着真实工作练习,找出最值得先交给 AI 的一段,再决定是否继续做成长期方案。具体范围和报价另行确认。

05模型、软件和后续维护都包含在套餐里吗?

套餐包含列明的搭建、试用和调整服务。第三方 AI 服务费、软件订阅、差旅、额外资料整理和长期维护,会按实际需要另行确认;涉及敏感资料时,也会先说清谁能查看、会使用哪些外部服务,以及资料怎样保存。

先挑一项最耗人的工作。

从一项具体工作开始,一起确定先解决什么、AI 做什么、人负责什么,以及怎样先用起来。

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接下来怎么做
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