AI 与编程
当现成软件不合用时，我们就编写缺少的那一块。我们自行开发并运营着音乐平台 WeavyAudio，它拥有自己的制作流程，所以我们清楚定制软件上线之后要怎样才能长期稳定运行。项目小到一个集成脚本，大到完整的网络平台，我们写的代码都便于其他开发者日后接手。
- 定制网页与移动应用 – 门户、内部工具和客户应用。
- API 集成 – 连接您的网店、CRM、财务和物流工具。
- AI 自动化与聊天机器人 – 解答常见问题，自动处理重复性工作。
- AI 数据分析和 Looker Studio 仪表板 – 把数据变成决策。
- 面向 Linux 环境的 Bash 脚本编写与服务器自动化。
为业务任务选择人工智能工具
合适的 AI 方案取决于任务、数据以及出错时如何处理，而不是看这个月哪个模型最火。我们通常在三种做法之间选择：
部署用于文本和数据分析的 AI 模型
- 通过 API 调用的托管语言模型。上手快，擅长阅读、摘要和起草文本。适用于数据可以在商业协议约束下交由服务商处理的情况。
- 部署在您自有基础设施上的开放权重模型。需要更多的配置和硬件，但数据不会离开您掌控的系统。
- 经典机器学习算法。在对数字表格做销售预测、线索评分或发现异常交易时，回归和决策树集成等方法往往比神经网络更准确、运行更轻量，也更容易解释。
AI 编程语言及其余技术栈
我们的 AI 编程工作大多使用 Python，因为它拥有最丰富的数据和机器学习库；当成果需要嵌入网络应用或网店时，则使用 TypeScript 或 PHP。在 Linux 服务器上，Bash 脚本和定时任务负责打通各个环节：获取数据、夜间运行模型，并把结果送到人们实际使用的地方。我们写的代码便于其他开发者维护，关键部分还配有测试。
跟上 AI 技术趋势，而不必推倒重来
模型更新换代很快。我们在设计项目时就让模型可以更换而无需重写应用：提示词和设置放在配置里，准备一小组真实测试用例来对比新旧模型，并用日志显示答案如何变化。当新模型在您自己的样例上表现更好时，切换就成了一次有计划的更新，而不是一个新项目。
以数据分析作为起点
许多有价值的项目是从数据分析而不是自动化开始的：先弄清哪些产品、客户或渠道真正带来成果，再决定该自动化什么。这些前期工作还能说明您的数据是否完整到足以让任何 AI 工具依赖。
