步骤 1
信号审计
我们找出工作从哪里进入公司、由谁负责、缺少哪些上下文，以及需求在哪里失去可见度。
既有系统，AI-native 层
你的公司早已分散运行在工具、文档、邮箱和供应商之间。
Riggd 将分散的运营堆栈转成 AI 能读懂、能协调、能汇报的工作流，不必替换已经承载工作的系统或关系。
Telegram 
Slack 
LINE 
Google Workspace 
Gmail 
Notion 
Airtable 
HubSpot 
Salesforce 
Shopify 
Vercel 买了 AI，并不代表公司已经 AI-native。
董事会看见了新工具，运营团队仍然手动追上下文、审批和责任归属。
导入 Riggd 前
AI 使用依赖个别员工
公司上下文散落在各种工具里
审批和跟进停留在人的记忆中
经营者仍要逐一追问状态
导入 Riggd 后
AI 按照公司的运营模型执行
上下文被拉进同一个工作视图
关键时刻由人审批
管理层不用追问也能看见状态
从一个工作流开始，交付一套运营模型。
第一个聚焦的工作流，让团队在投入更大的转型计划前，先感受到 AI-native 运营实际如何运作。
01 / 盘点
把真实流程变成蓝图。
在自动化之前，我们先捕捉触发点、业务上下文、能力地图、审批节点、负责人、交接方式和预期结果。
02 / 连接
连接已经承载工作的工具。
Telegram、Slack、LINE、Google Workspace、CRM、产品系统和内部文档会成为同一个 AI 可读的运营层。供应商邮件、RFQ、规格表和报价文档也能进入同一张地图。
03 / 治理
让 AI 有用、可见，而且受控。
AI 可以起草、分派、提醒和汇报。决策、对客发送、报价承诺、样品承诺和例外情况，仍然停在清晰的人为关卡之后。
04 / 交接
把运营模型交回公司手上。
你的团队会拿到工作流、操作手册、失败点，以及上线 30 天后的漂移检查。
让公司变成 AI 读得懂、跑得动的系统。
AI-native 转型不只需要模型，还需要管理团队能检查的上下文、工作流和治理。
步骤 2
上下文架构
我们将 SOP、政策、客户历史、供应商能力、定价规则和运营限制，打包成 AI 在行动前能使用的上下文层。
步骤 3
治理部署
AI 负责起草、分派、记录和汇报；审批、对客决策和例外情况则留在人为关卡之后。
由实战操作者打造，不是简报顾问。
这套转型建立在我们已经打造、交付，并用于自己运营堆栈的产品上。
不是更多软件。不是转型剧场。
一条务实的 AI-native 运营路径，不必拆掉公司已经依赖的系统、供应商和关系。
公司级 AI，不是员工各自实验。
AI 按照共识工作流运作，而不是依赖谁最会写 prompt。
不用替换系统。
工具和关系保持原样，外围运营层变成 AI-native。
不依赖顾问。
工作流、手册、所有权和 30 天检查都留在你手上。
经营者在开始前会问的问题。
这里先给短答。通话会一起盘点第一个工作流。
这是 AI 策略项目，还是实施？
先实施。我们从一个真实工作流开始，让策略在你的实际公司堆栈中被验证。
为什么从一个工作流开始？
一个工作流小到可以交付，也具体到足以暴露公司能重复使用的运营模型。
我们需要更换工具吗？
不用。我们连接已经承载工作的工具、文档、邮箱和供应商记录。不迁移，也不做全公司系统替换。
我们如何保持控制？
关卡仍由你的团队掌握。AI 负责起草、分派、提醒和汇报；任何带有业务风险的事都等待人审批。
交接后会发生什么？
工作流、运营手册和所有权都留在你手上。我们会在 30 天后检查哪些地方坏掉、漂移或需要调整。
价格怎么算？
固定建置费，在第一个工作流盘点后定义范围。不绑定 retainer。