不是演示，是真实在跑的生产线。智绘天行创始人张财华用 110 分钟，把自己公司 LTC（Leads to Cash，从线索到回款）全链路的 7 个环节、每一个 skill 怎么调教、以及踩过的坑，全部摊开讲了一遍。
分享时间 2026-10-30 19:54—22:04，时长 2 小时 10 分，线上进行。下面按他讲的原顺序整理，数据与工具名以他原话为准。
开讲前，张财华先给了一个自嘲式的背景：德勤做 ERP 咨询、甲骨文、字节飞书搭全国交付团队、魅族当 CIO，四十岁出来自己开公司。「一不小心做成了培训公司」——他心里是有个坎的。
但真正让他敢讲「AI 原生」的，不是规模，而是结构。
他描述了一个几乎所有企业都熟悉的画面：五六十位签约讲师，每人都有自己的知识库、自己的工具、自己的 skill——有人用 WorkBuddy，有人用 Codex，有人用豆包。工具全散着，人全散着。
「一个人打仗的时候，你不去把你的武器搞好，你必然就会越来越忙，越来越低效。那你未来的增长就必然是有问题的。」
所以这场分享里，「AI 原生」被他定义成一件很朴素的事：把公司重复发生的事，一条一条变成可自动运行的流程，让 AI 长在流程里，而不是长在人的习惯里。
他给这套东西的载体起了个名字——OPC。
「所谓的 OPC，不是个体户。你得用 AI 智能体去赋能，全链路自动化，要不然你哪跟得过来。」
他把公司业务拆成标准 LTC 漏斗——这个词来自华为的流程框架。逻辑很直白：线索 → 商机 → 方案报价 → 合同 → 交付 → 传播 → 回款，越往下口子越小。
LTC 全链路：每个环节的 AI 分工。越往下口子越小，人也越少。
一个人（或两个人）扛一条链，靠的不是这个人全能，而是分工被重新划了一遍：
人只做三件事：判断真假、审核涉钱涉合同、承担客户关系。
他反复强调一个前提：起点只有一个——线索。所有后面的自动化，都建立在「线索被完整记录下来」这件事上。所以他把 40 分钟都花在了第一步。
他的线索有四个入口：渠道与转介绍、字节跳动这类大厂背书转来的单子、GEO 搜索流量、飞书群和老客户。形式却极其杂乱——电话、微信语音、微信文字、邮件、面谈。
第一版方案是「免费方案」：所有客户电话、面谈、合伙人沟通全部录音，然后丢给本地模型或 Claude Code 里的 skill，转成文字、生成纪要、写成飞书云文档。
问题立刻来了：iPhone 打不了通话录音，微信语音也录不了。他只能拿另一部手机在旁边录，录完手动导到电脑上，再跑一遍流程。链路里始终有一只手在搬东西。
他买的是安克（Anker）的 AI 耳机。双击开始录音，电话、微信语音、QQ、钉钉、企业微信全覆盖，录完自动传到飞书妙记，自动生成纪要。人不用出现。
线索处理流水线：全链路无人工搬运。通完电话几分钟内，纪要已完成、归档、入表。成本是一副耳机 + 免费软件额度，不额外买 CRM。
他没有掩饰：「garbage in garbage out」这句话大家都会背，但真正上生产才知道有多痛。
除了一些特别大的公司，其余客户名基本没有一个能说准。而纪要错了，后面的商机判断、报价、方案全跟着乱。所以纪要必须人工过一遍——他把这称为「生产线上的第一个质检点」。
「我跟他讲杨哥，他必须识别成这个杨；讲军哥，在我的话语体系里就是右军老师；讲浩哥、讲某个客户的全称……」这套热词表在他这里属于私密资产——里面有合作人、客户名单、称呼习惯。他的做法是让 skill 拿热词表做一次全文校对，把音译错的字统一改回来。
飞书会先生成一份标准纪要，但跨租户的会议（别人公司发起）经常拿不到。所以流程里第一个动作是判断：拿得到就在原文上改，拿不到就重新生成。否则云盘里会堆一堆不准确的垃圾文档。
纪要归档进项目文件夹之后，AI 会把关键字段写进飞书多维表格的「项目线索」表。这张表里最反直觉的字段是：飞书相关群名、微信干系人、合作状态。
「这个根本不是给我看的，这都是给 AI 看的。它要去找信息的时候，从 memory 找到这张表，从这张表找到群，再找到干系人，然后自动帮我把当天群里聊的东西汇总出来。」
分享时他打开了自己真实的台账（11 个多维表格）：线索 123 条、已成交 36、待跟进 65、暂缓 31。仪表盘是现场用一句「你基于对数据表格的理解，帮我生成一个仪表盘，具体怎么分析你自己去想」生成的。
从线索到商机，他给了一个很朴素的判断标准：有没有真实预算。几万到一二十万的小单，一通电话聊完直接走报价；几十万上百万的集团级项目，才需要方案——在这里方案就是课纲，要覆盖董事长、高管访谈，中层骨干，财务行政研发的整条培训线，最后还要带比赛。
方案怎么出？不是从零写，而是读历史纪要：把客户总裁、副总裁的调研纪要喂进去，让 AI 把场景、痛点、需求抽出来成稿。讲师也不是拍脑袋选，公司有一张讲师库表（擅长行业 / 领域），出方案时按需求匹配，SOW 也从知识库出。
合同这一环，他明确说了「还不够标准化」：AI 能起草，但条款还得他和右军两个人一句一句看，避免给自己挖坑。
他花了不少篇幅讲「为什么不接大集团的纯项目」：招投标阶段进去基本是陪跑，只有立项前参与才有机会，而那意味着垫全职人力、垫钱、等 8 个月到 1 年才回款。
「所以我现在是从后面往前做」——先做培训这种现金流业务，再往前延伸。也解释了为什么不投研发做产品：没有足够的 idea 和资源，不敢轻易压研发团队。
交付端最直观的战果是 PPT：大纲 → 文字稿 → 套自定义模板，一条工作流跑完，十几分钟出片。
「我这套片子是用工作流全自动生成的，做得比较一般，但搭完之后我基本不用看着它。」
真正让他觉得「这波接单接不过来」的，是交付之后的传播环节——也就是 GEO。
| # | 动作 | 谁在干 |
|---|---|---|
| 1 | 照片扔进群，@贾维斯 | 人 |
| 2 | 读图 + 读项目上下文（纪要、方案），判断是第几场 | 机器人 |
| 3 | 朋友圈文案 | 文案 skill 起草 |
| 4 | 按官网模板生成 HTML | 机器人 |
| 5 | SEO / GEO / QA 三位「监工」各自打分、提建议 | 三个智能体 |
| 6 | 按建议改代码 | 研发智能体 |
| 7 | 回归检查 | QA |
| 8 | 看一眼，大体没问题就放 | 人 |
| 9 | 脚本发布到生产环境官网 | 脚本 |
| 10 | 被 AI 搜索引擎收录 → 来电咨询 | 结果 |
GEO 的两个技术动作：① 在 HTML 里注入 Article Schema 结构化元数据，让大模型读得懂；② 用高权重源交叉验证——高校官网、备案过的公司官网（人民网 / 新浪等要花钱，他目前只走免费的两个源）。交叉验证的所有信息都是他自己提供并校对过的，所以多个源对出来的结果一致——这本身就是 GEO 的地基。
这条链里最值得抄的一个细节是角色拆解：他没有指望一个「万能智能体」写完就发，而是拆成 SEO 大师、GEO 大师、QA 三个「监工」各自打分提建议，再交给「研发」改代码，QA 复测，人才看最后一眼。
效果很直接：官网放了他的电话和微信二维码，有电网客户看完直接打进来。
这套东西里最「像科幻」的部分，其实技术最土——一个定时任务，加一段提示词。
提示词原话大意：「请执行『AI 天行 / 贾维斯』里每日巡查模块——扫日历、判断重要性、搜背景、生成材料、生成 CEO 工作简报、汇报给我。」
一个细节：他空着，某次首译把客户名「郑贺」写错了，结果去飞书里搜不到这个人——错一个字，整条检索断掉。图上时间只是示意，实际是早 7 点多一次、晚 8 点一次每日巡查。
这套分身的价值不在「生成一份日报」，而在于它会把日报变成行动：从简报里提重要项目 → 按日程空隙给自己排时间 → 在拜访 / 汇报前检查项目文件夹 → 发现方案或 PPT 没准备，就自己写初稿再提醒他。
「他知道我哪个时候空、哪个时候要拜访客户，那在这个日程之前，他必须去我项目文件夹里找——老张方案有没有写？PPT 该交了有没有写？没写，他就帮我去写初稿。」
整场分享里最有价值的部分，不是那些跑通的流程，而是他主动交代的「不完美」。
交付完把照片扔进群 @机器人 → 读图 + 读项目上下文（纪要、方案）判断是第几场 → 文案 skill 出初稿 → 转成官网模板的静态 HTML → SEO / GEO / QA 三个专家打分提建议 → 研发智能体改代码 → 复测 → 脚本发布生产。技术上没有门槛，门槛在「信息一致性」：高权重源上的履历和案例都必须是你自己给过、校对过的，多源交叉才成立。
小公司根本用不上 CRM，一两百条线索，一张多维表格就管完了。大集团那边也不是障碍——用 agent 调 CLI 接口取数写入，技术上不存在问题。
不是能力问题，是资产生在哪。他的会议纪要、文档、客户、方案、合同、报价、知识库全部沉在飞书生态里，所以自动化自然长在飞书这一侧。反过来说，WorkBuddy 的优势在微信和腾讯会议的生态里——如果你的资料在那儿，答案就反过来。
本文依据 2026-10-30 19:54—22:04 腾讯会议录制（时长 2 小时 10 分）的逐字稿与智能纪要整理，全程约 3.5 万字。文中数据、客户名、工具名均以讲者原话为准；音译导致的专有名词误差已按上下文校正，仍建议以录音为准。引号内为讲者原话，其余为整理者的归纳与判断。
本篇为纯文字排版，全文不含任何图片：原分享里的流程图、时间线、指标与闭环路径，已全部改写为表格、有序卡片与步骤条。这样 AI 搜索、读屏工具、复制收藏都能拿到完整信息，而不是一个「看起来很清楚」的图形。
张财华（AI 老张）是智绘天行创始人，长期从事企业 AI 落地与组织转型，欢迎联系我们交流 LTC 自动化与 FDE 相关实践。