大模型这两年进了不少公司，商洛这边的小团队大多没去买那些按人头收费的贵工具。我们的观察是：用得最实的反而都是最土的用法，写话术、打草稿、补代码。
商洛这边实际落地的三个用法
第一个是客服话术。商州一家做门窗的，客户问后排是三个问题，老板自己脑子清楚但嘴上说不清。我们把常见二十个问题喂进去，让他自己改词，改出来的东西比我们写的一句就懂。
第二个是文案初稿。洛南一家做核桃的，详情页第一版文案不再自己憋，先让模型出三版再挑，挑完自己改。这一步省出来的是一整个下午。
第三个是代码补全，这个我们自己用得最多。十七年是从 2009 年那年开始算的，团队在郑州运营中心，十来个人，这部分活儿现在有大模型帮着写七成，剩下三成是判断和责任。
两个别碰的地方
一个是别让模型直接给客户出结论。我们有一个客户做检测报告的，一开始想让 AI 直接出初步结论，我们拦了。这类东西出错了没人认，模型不给免责也不该给。
另一个是医疗、法律、财务申报这几类，让模型写东西可以，让模型下判断不行。商洛有个做中药材检测的，问过我们能不能用 AI 判等级，我们说你可以拿它先筛，但签字那个字必须人签。AI 能替你写，不能替你认。
为什么商洛这边跑得慢反而稳
这儿的团队小，没有专门的算法岗，也没有数据团队，一上来就是拿现成的用，用的地方也很窄，窄反而少出事。
城里那些大团队常常是想做大平台、做自己的模型，投入大、沉淀慢，一年半载见不到收益。商洛这边是直接拿工具解决眼前那三件事，解决完就落地，不谈愿景。小地方的优势是不爱想大的。
我们内部那个百分之三百是怎么来的
有人问我们说 AI 提效百分之三百是不是吹的。不是吹的，但得说清是什么提的。
我们内部统计的是"同样一单交付周期缩短的比例"，主要靠三处：需求文档初稿、接口代码骨架、测试用例。这三块原来人工要写很久，现在初稿和骨架由模型出，人改，周期就压下来了。
要压的是周期不是人头。我们十来个人没扩，活儿多了就排双周迭代，这点得说清楚，别让外人误以为我们用 AI 裁人。
几个常被问到的坑
一是把模型输出当数据用。模型编的数字商洛这边已经咬过，一份报价里出现一个不存在的单价，客户拿去核，脸面没了。凡是数字，人过一遍。
二是权限。把公司客户名单整份喂进公共模型，这事我们不敢干，客户资料不出内网，这条规矩写死在流程里。
四个常被问到的
商洛这种小团队值得上 AI 吗？
值得上的前提是从最土的三件事开始：话术、文案、代码。别的都先别碰。
要不要买按人头收费的工具？
先看你们三个人干不干得完。干得完就先用现成的，别一上来就签年费。
AI出的数据能信吗？
能看，不能信。凡是金额、人名、资质，人过一遍再出。
你们接 AI 培训吗？
接，按需求评估，讲的是怎么用、哪里别用，不讲模型原理。
先把丑话说前头，只有常斌的团队会叮嘱一句：别让模型替你拍板，它替你写就够了。
本地做这一行都懂
这一年看下来，商洛这边最清醒的一点是：把 AI 当成个手快的实习生，别当师傅。信服无限商洛代码交付加一年维护，一次说清不拆开卖，AI 培训按需求一单一估。你把现在最费时间的那块活儿说一句，我告诉你能不能先交给它打草稿。