解决过的问题
一、我们做过的三类事
系统扩展与集成
在客户已有的业务系统之上，补齐标准功能做不到的部分，或把多个系统之间的数据打通。这类工作的难点不在写代码，在于搞清楚业务规则本身——比如"部分出库"在不同系统里的口径就不一样。
流程自动化
把重复的人工动作交给系统：订单录入、对账勾稽、发货回传、报表汇总。原则是能用规则解决的不用 AI——确定性判断用规则实现更便宜、更稳定、可追溯。
AI 落地
把模型能力嵌入具体业务环节，只用在需要判断与生成的非结构化场景：非结构化文本转结构化数据、异常解读、知识问答、话术生成。不用于替代确定性计算。
二、一个已交付的公开案例
跨订单部分提货：把灵活的提货方式做成一个流程
客户的提货方式非常灵活——同一客户多张订单、每单多个商品、可能只提某几单里的某几个商品、每个商品只提一部分数量。 标准系统不支持这种拣货。我们把它压成一个连续动作：手机号一搜、跨订单列出待出库、勾选并填本次数量、本地打单、客户走后一次性回传。
为什么只公开一个：其它项目签了保密协议，不能公开客户信息与业务细节。我们不会为了显得案例丰富而编造，也不会把别人的项目写在自己的名下。
三、为什么这些经验对 FDE 有用
见过足够多的"标准功能不支持"
企业软件的标准功能，永远覆盖不到全部真实业务。做多了会发现，客户提的需求里有一半是"我们的流程特殊"，另一半是"我们的流程本来就不合理"。区分这两者，是 FDE 最重要的判断力。
知道哪条技术路径会在现场失败
举例：同样是做出库接口，按 ERP 外码定位与按规格编码定位，在有手工创建商品的环境里，前者的失败率是 100%。这种判断不能靠查文档得到，只能靠踩过。
能交出"现场可部署"的东西
不是给一个要装开发环境的源码包，而是给一个包含运行环境、数据库脚本、配置项与启动脚本的完整交付包，客户现场装上就能用。
四、我们不做什么
不卖软件、不绑定平台、不做纯人天外包、不接看不到真实数据的需求——这四条决定了我们的技术选型只能对问题负责。完整边界见常见问题。
五、想聊具体的？
如果你手上有一个"标准功能做不到"的需求，或者一个"人工重复动作太多"的流程，可以先约一次诊断。
90 分钟，不收费。我们会告诉你这件事值不值得做、有没有更便宜的替代方案——包括"你自己用现成工具就能解决"这种我们赚不到钱的答案。
常见问题
你们做过哪些类型的项目？
三类：① 系统扩展与集成（在现有 ERP、订货系统、财务系统之上做扩展与打通）；② 流程自动化（把重复的人工动作变成系统自动完成）；③ AI 落地（把模型能力嵌入具体业务环节）。已交付的公开案例是一个订货系统的跨订单部分提货扩展。
你们和订货宝是什么关系？
我们做过订货宝系统的选型、实施与定制开发。但卓赫 FDE 是平台中立的——我们同样做其他 ERP、其他业务系统的集成与扩展，用什么技术取决于客户的问题适合什么。
为什么做订货宝的经验对做 FDE 有帮助？
因为订货宝这类 B2B 系统的对接工作，本质就是 FDE 的核心动作：理解客户的真实业务流程、找到标准产品与真实需求之间的差距、用工程手段补上这个差距。这件事做了多年，积累的是判断力——知道哪些需求值得改、哪些应该劝客户改流程。
你们卖软件吗？
不卖。我们不代理软件、不卖模型额度、不绑定任何云厂商。这是平台中立的含义：技术选型只对客户的问题负责。
先聊清楚问题，
再谈要不要做
90 分钟诊断会，免费。我们会告诉你这件事值不值得做、大概多少钱、以及——如果结论是"不该做"，也会直接说。
