refactor: 后端仓库层收口（A1：课程/产品/素材）+ 收进工作区既有对象化重构
本提交含两部分。第一部分是本轮工作；第二部分是此前一直留在工作区、
从未提交的对象化重构，与第一部分在文件上互相咬合（internal/repository
整个包都是未跟踪状态，且 api 层已有文件引用它），无法拆成两个可编译的提交。
一、仓库层收口 A1 批（本轮工作）
把 api 层手写的 store.DB 查询收进具名仓库方法，只给真正获益的对象做方法，
不机械包裹全量。本批迁移 22 处裸查询（courses.go 9 / media.go 12 / products.go 1），
新增方法：
- MediaFileRepo.ListByBind / ListForAudit / MarkExtracted
- KnowledgeChunkRepo.CountByMediaFile
- ProductRepo.GetVisibleByID
两条业务口径改由仓库单点持有，避免各处手写漂移：
「只有 approved 素材出现在课程详情」与「已停用产品不在课程详情露出」。
修掉两个真实缺陷：
- ProductRepo.GetByID 缺 Where 条件。此前 GET /api/products/{id} 对任意 id 都返回
第一条产品、对不存在的 id 返回 200，且 PUT /api/products/{id} 会覆盖第一条产品
—— 数据损坏级。全仓扫描确认这是唯一一处同型写法。
- ProductRepo.Delete 写 status="deleted"，而 DELETE 处理器文档与回包都声称
"inactive"，接口在说谎；管理员用 status=all 拉列表会看到前端不认识的状态。
已对齐为 inactive（与 CourseRepo.Delete 一致）。
删除 8 个零调用且列名不存在的死方法（一调即 SQL 报错）：
- media_file 上的 file_path / file_type / approval_status 三列并不存在，
GetByPath / ListByType / UpdateStatus 全废
- knowledge_chunk 上的 space_id 列不存在（模型早已改为 knowledge_space_key），
List / Total / ListBySpaceIDs / DeleteBySpace / SearchByVector 全废
取舍边界：能对当前 schema 跑通的死方法保留，跑不通的删或修。
CourseRepo.List 补齐 status=all 档（此前传给它会当作 status='all' 过滤出空列表）。
该方法此前零调用，现与产品列表语义对齐。
验证：go build ./... 与 go test ./... 全绿；另用真实 HTTP 请求验证 34 项
（课程 17 / 产品 3 / 素材 14），跑在数据库副本与独立 KB_DATA_DIR 上，
含 multipart 真上传 → 审批 → pdftotext 提取 → 分片入库的完整链路。
二、此前未提交的对象化重构（非本轮工作）
- 新增 internal/repository 仓库层、connectors、skills、specialists、xapps、jsonutil，
model/task_record|task_run|task_artifact、api/task_runtime|action_definition|chat_message
- 删除 api/app_definition、connectors、my_app_center、notification、office_skill、
export_docx|pptx|xlsx、official_account_* 等，随 XApp/Skill/Specialist/Connector
可插拔打包方向（AR10/AR11）调整
- 资产目录归位：backend-go/knowledge_source → assets/knowledge/source、
training_materials → assets/training/materials；README 内相对路径同步加深两级；
deploy env 补 ASSET_ROOT_DIR 并改 KNOWLEDGE_SOURCE_DIR / TRAINING_MATERIALS_DIR
- 前端新增 skills/ specialists/ connectors/ xapps/ 目录与对应页面
验证：前端 npm run build 通过（7.26s）。
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
eaiadmin
@@ -0,0 +1,66 @@
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knowledge_source: 博昇产品与渠道合作表 V1.0
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version: V1.0
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category: general
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domain: product
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audit_status: pending
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# 通用规则：结算基数、两档比例与版本机制
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## 结构化产品数据
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> 本文件为全局规则，不映射到 product 表（category=general）。
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> 仅生成 AI 检索知识与考试题目，确保佣金结算规则全局一致。
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## AI 检索知识
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### 结算基数
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介绍费/佣金的计算依据为：甲方就该客户实际收到的款项实际金额。即佣金以「甲方实收金额」为基数，而非合同名义金额。
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### 两档佣金比例
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- **仅推荐**：乙方向客户推荐甲方服务（含通过日常授课/课程场景使客户了解甲方服务），但未参与后续与客户的报价、谈单环节。
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- **推荐并参与谈单**：乙方向客户推荐甲方服务，并参与了后续与客户的报价、谈单环节。
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||||
具体适用哪一档，以报备时乙方注明的推荐方式及实际参与情况为准；如双方对适用档位有不同意见，可参考沟通记录、会议记录等实际参与凭证，协商确定。
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### 公开课超额分成模式
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部分公开课/诊断类产品（如引流课、WorkBuddy课程、企微智能表格课程、企业AI落地诊断）采用「底价内按回款结算 + 超出底价部分全额归乙方」的超额分成模式，而非标准两档比例。具体以各产品明细为准。
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||||
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||||
### 版本与更新机制
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||||
- 本表版本为 V1.0。
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- 表4 企业级AI工具与平台产品中，4.4（AIW）、4.5（智练猿）、4.8（IBTrack）、4.9（PIMS）、4.16（OEA）源自《博昇慧源AI研究院产品介绍》V4.0（2026年8月）；其余 11 项源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0。
|
||||
- 两份材料的产品体系存在差异，实际对外报备前需与甲方确认当前主推产品线，避免新旧版本混用。
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||||
- 本表如有更新，可通过微信/邮件确认后作为有效补充，无需重新签署主协议。
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## 考试题目
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### Q1
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- type: judge
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- domain: product
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- stem: 介绍费/佣金的结算基数是甲方就该客户实际收到的款项实际金额。
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||||
- answer: [true]
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- explanation: 佣金以甲方实收金额为基数，而非合同名义金额。
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### Q2
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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- stem: 「仅推荐」与「推荐并参与谈单」两档佣金比例的区分标准是什么？
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- options: ["是否参与了报价、谈单环节", "是否签署了合作协议", "客户规模大小", "成交金额高低"]
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||||
- answer: [0]
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- explanation: 仅推荐=未参与报价/谈单；推荐并参与谈单=参与了报价/谈单环节。
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### Q3
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||||
- type: judge
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 本产品表如有更新，可通过微信/邮件确认后作为有效补充，无需重新签署主协议。
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- answer: [true]
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- explanation: 版本更新机制允许微信/邮件确认即生效，无需重签主协议。
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### Q4
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- type: single
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- domain: product
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||||
- stem: 公开课/诊断类产品常采用的佣金模式是？
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||||
- options: ["标准两档比例（仅推荐/参与谈单）", "底价内按回款结算 + 超出底价部分全额归乙方", "固定金额买断", "无佣金"]
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||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: 引流课、WorkBuddy课程、企业AI落地诊断等采用超额分成模式。
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||||
@@ -0,0 +1,94 @@
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||||
knowledge_source: 博昇产品与渠道合作表 V1.0
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||||
version: V1.0
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||||
category: capital_consulting
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domain: product
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audit_status: pending
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# 资本咨询类（表1）
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## 结构化产品数据
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### 1.1 引流课
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- code: 1.1
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||||
- name: 引流课
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||||
- category: capital_consulting
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||||
- tags: 公开课
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||||
- description: 《企业资本路径优化》《企业上市与股权投资》《企业股权规划》
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||||
- pricing: 1.5万元/天（底价）
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||||
- commission_recommend: 回款30%（底价内）
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||||
- commission_negotiate: 回款30%（底价内）
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||||
- public_course_bonus: 超出底价部分全额归乙方
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||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
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||||
### 1.2 企业内训/定制咨询
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||||
- code: 1.2
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||||
- name: 企业内训/定制咨询
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||||
- category: capital_consulting
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||||
- tags: 内训课
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||||
- description: 《老板股权思维内训营》《企业资本运作全案设计工作坊》《上市前财务合规体检与整改辅导》
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||||
- pricing: 2万元/天（15人以内，超出部分另议）
|
||||
- commission_recommend: 回款30%
|
||||
- commission_negotiate: 回款30%
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||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules: 需单独签订交付确认书
|
||||
|
||||
### 1.3 企业长期资本顾问合作
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||||
- code: 1.3
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||||
- name: 企业长期资本顾问合作
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||||
- category: capital_consulting
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||||
- tags: 落地咨询服务,股权融资顾问,IPO辅导
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||||
- description: 企业融资方案设计与投资人对接；尽职调查配合与估值谈判支持；IPO辅导备案材料筹备与合规体检
|
||||
- pricing: 顾问费+成功费（IPO按阶段分期）
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||||
- commission_recommend: 10%
|
||||
- commission_negotiate: 15%–20%
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||||
- public_course_bonus:
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||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
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## AI 检索知识
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### 1.1 引流课
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||||
引流课是资本咨询类下的公开课产品，产品编号1.1。收费结构为1.5万元/天（底价）。佣金采用公开课超额分成模式：底价内按回款30%结算，超出底价部分全额归乙方。典型课程包括《企业资本路径优化》《企业上市与股权投资》《企业股权规划》。
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### 1.2 企业内训/定制咨询
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||||
企业内训/定制咨询是资本咨询类下的内训课产品，产品编号1.2。收费结构为2万元/天（15人以内，超出部分另议）。佣金按实际回款的30%结算，需单独签订交付确认书。典型课程包括《老板股权思维内训营》《企业资本运作全案设计工作坊》《上市前财务合规体检与整改辅导》。
|
||||
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||||
### 1.3 企业长期资本顾问合作
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||||
企业长期资本顾问合作是资本咨询类下的落地咨询服务产品，产品编号1.3，覆盖股权融资顾问与IPO辅导。收费结构为顾问费+成功费（IPO按阶段分期）。佣金采用标准两档：仅推荐10%，推荐并参与谈单15%–20%。工作内容包括企业融资方案设计与投资人对接、尽职调查配合与估值谈判支持、IPO辅导备案材料筹备与合规体检。
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||||
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||||
## 考试题目
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### Q1
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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- stem: 资本咨询类「引流课」（1.1）的收费结构是？
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- options: ["1万元/天", "1.5万元/天（底价）", "2万元/天", "面议"]
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- answer: [1]
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- explanation: 引流课收费为1.5万元/天（底价）。
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### Q2
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- type: judge
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 引流课（1.1）超出底价部分的佣金全额归乙方。
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||||
- answer: [true]
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||||
- explanation: 引流课采用超额分成模式，超出底价部分全额归乙方。
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### Q3
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||||
- type: single
|
||||
- domain: product
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||||
- stem: 企业内训/定制咨询（1.2）的佣金结算方式是？
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||||
- options: ["按实际回款30%结算，需单独签订交付确认书", "仅推荐10%", "固定金额买断", "超出底价全额归乙方"]
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- answer: [0]
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||||
- explanation: 内训课按实际回款30%结算，并需单独签订交付确认书。
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||||
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### Q4
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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- stem: 企业长期资本顾问合作（1.3）「推荐并参与谈单」档的佣金比例是？
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- options: ["10%", "15%–20%", "30%", "5%"]
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||||
- answer: [1]
|
||||
- explanation: 顾问合作两档佣金为：仅推荐10%，推荐并参与谈单15%–20%。
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||||
@@ -0,0 +1,86 @@
|
||||
---
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||||
knowledge_source: 博昇产品与渠道合作表 V1.0
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: qualification_counseling
|
||||
domain: product
|
||||
audit_status: pending
|
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---
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||||
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||||
# 资质认定辅导类（表2）
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||||
## 结构化产品数据
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||||
### 2.1 辅导高新技术企业认定
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||||
- code: 2.1
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||||
- name: 辅导高新技术企业认定
|
||||
- category: qualification_counseling
|
||||
- tags: 资质认定辅导
|
||||
- description: 认定条件诊断、申报材料撰写、答辩辅导全流程陪跑
|
||||
- pricing: 1万元
|
||||
- commission_recommend: 15%
|
||||
- commission_negotiate: 30%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
|
||||
### 2.2 辅导专精特新认定
|
||||
- code: 2.2
|
||||
- name: 辅导专精特新认定
|
||||
- category: qualification_counseling
|
||||
- tags: 资质认定辅导
|
||||
- description: 认定条件诊断、申报材料撰写、政策资金匹配陪跑
|
||||
- pricing: 3万元
|
||||
- commission_recommend: 15%
|
||||
- commission_negotiate: 30%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
|
||||
### 2.3 辅导专精特新"小巨人"
|
||||
- code: 2.3
|
||||
- name: 辅导专精特新"小巨人"
|
||||
- category: qualification_counseling
|
||||
- tags: 资质认定辅导
|
||||
- description: 认定条件诊断、申报材料体系化梳理、专项陪跑辅导
|
||||
- pricing: 10万元
|
||||
- commission_recommend: 15%
|
||||
- commission_negotiate: 30%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
|
||||
## AI 检索知识
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||||
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||||
### 2.1 辅导高新技术企业认定
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||||
辅导高新技术企业认定是资质认定辅导类产品，产品编号2.1。收费结构为1万元。佣金标准两档：仅推荐15%，推荐并参与谈单30%。工作内容包括认定条件诊断、申报材料撰写、答辩辅导全流程陪跑。
|
||||
|
||||
### 2.2 辅导专精特新认定
|
||||
辅导专精特新认定是资质认定辅导类产品，产品编号2.2。收费结构为3万元。佣金标准两档：仅推荐15%，推荐并参与谈单30%。工作内容包括认定条件诊断、申报材料撰写、政策资金匹配陪跑。
|
||||
|
||||
### 2.3 辅导专精特新"小巨人"
|
||||
辅导专精特新"小巨人"是资质认定辅导类产品，产品编号2.3。收费结构为10万元。佣金标准两档：仅推荐15%，推荐并参与谈单30%。工作内容包括认定条件诊断、申报材料体系化梳理、专项陪跑辅导。
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||||
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||||
## 考试题目
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||||
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||||
### Q1
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||||
- type: single
|
||||
- domain: product
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||||
- stem: 辅导高新技术企业认定（2.1）的收费结构是？
|
||||
- options: ["1万元", "3万元", "10万元", "面议"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: 高企认定辅导收费为1万元。
|
||||
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||||
### Q2
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: 辅导专精特新"小巨人"（2.3）的收费结构是？
|
||||
- options: ["1万元", "3万元", "10万元", "面议"]
|
||||
- answer: [2]
|
||||
- explanation: 专精特新"小巨人"辅导收费为10万元。
|
||||
|
||||
### Q3
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: 资质认定辅导类三个产品（高企/专精特新/小巨人）的佣金均为仅推荐15%、推荐并参与谈单30%。
|
||||
- answer: [true]
|
||||
- explanation: 资质认定辅导类统一采用15%/30%两档佣金。
|
||||
@@ -0,0 +1,141 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 博昇产品与渠道合作表 V1.0
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: ai_consulting
|
||||
domain: product
|
||||
audit_status: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# AI 咨询与实施类（表3）
|
||||
|
||||
## 结构化产品数据
|
||||
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||||
### 3.1 WorkBuddy课程
|
||||
- code: 3.1
|
||||
- name: WorkBuddy课程
|
||||
- category: ai_consulting
|
||||
- tags: AI公开课类
|
||||
- description: 《AI员工上岗第一课：WorkBuddy效率革命》《制造业老板AI认知课：从豆包到智能体》《AI Agent时代的企业竞争力》
|
||||
- pricing: 1万元/天（底价）
|
||||
- commission_recommend: 回款30%（底价内）
|
||||
- commission_negotiate: 回款30%（底价内）
|
||||
- public_course_bonus: 超出底价部分全额归乙方
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
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||||
### 3.2 企微智能表格课程
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||||
- code: 3.2
|
||||
- name: 企微智能表格课程
|
||||
- category: ai_consulting
|
||||
- tags: AI公开课类
|
||||
- description: 《告别Excel：企微智能表格效率革命》《一句话管企业：智能表格数据决策课》
|
||||
- pricing: 1万元/天（底价）
|
||||
- commission_recommend: 回款30%（底价内）
|
||||
- commission_negotiate: 回款30%（底价内）
|
||||
- public_course_bonus: 超出底价部分全额归乙方
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
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||||
### 3.3 企业AI实际落地诊断（线上）
|
||||
- code: 3.3
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||||
- name: 企业AI实际落地诊断（线上）
|
||||
- category: ai_consulting
|
||||
- tags: AI诊断服务类
|
||||
- description: 3小时互动式诊断；输出《初步诊断报告》
|
||||
- pricing: 2,000元/次
|
||||
- commission_recommend: 回款30%（底价内）
|
||||
- commission_negotiate: 回款30%（底价内）
|
||||
- public_course_bonus: 超出底价部分全额归乙方
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
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||||
### 3.4 企业AI实际落地诊断（线下）
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||||
- code: 3.4
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||||
- name: 企业AI实际落地诊断（线下）
|
||||
- category: ai_consulting
|
||||
- tags: AI诊断服务类
|
||||
- description: 4小时企业培训；3小时现场诊断；输出《全面诊断报告》
|
||||
- pricing: 1.5万元/天（15人以内，超出部分另议）
|
||||
- commission_recommend: 回款30%（底价内）
|
||||
- commission_negotiate: 回款30%（底价内）
|
||||
- public_course_bonus: 超出底价部分全额归乙方
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
|
||||
### 3.5 AI软件（一次性授权）
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||||
- code: 3.5
|
||||
- name: AI软件（一次性授权）
|
||||
- category: ai_consulting
|
||||
- tags: AI落地咨询服务类
|
||||
- description: 软件授权与部署；基础培训与上线支持
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||||
- pricing: 一次性授权/买断费
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||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
|
||||
### 3.6 定制软件开发
|
||||
- code: 3.6
|
||||
- name: 定制软件开发
|
||||
- category: ai_consulting
|
||||
- tags: AI落地咨询服务类
|
||||
- description: WorkBuddy×ERP全链路落地实施；AI智能体定制开发
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk:
|
||||
- report_rules:
|
||||
|
||||
## AI 检索知识
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||||
|
||||
### 3.1 WorkBuddy课程
|
||||
WorkBuddy课程是AI咨询与实施类下的AI公开课产品，产品编号3.1。收费结构为1万元/天（底价）。佣金采用超额分成模式：底价内按回款30%结算，超出底价部分全额归乙方。典型课程包括《AI员工上岗第一课：WorkBuddy效率革命》《制造业老板AI认知课：从豆包到智能体》《AI Agent时代的企业竞争力》。
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||||
### 3.2 企微智能表格课程
|
||||
企微智能表格课程是AI咨询与实施类下的AI公开课产品，产品编号3.2。收费结构为1万元/天（底价）。佣金采用超额分成模式：底价内按回款30%结算，超出底价部分全额归乙方。典型课程包括《告别Excel：企微智能表格效率革命》《一句话管企业：智能表格数据决策课》。
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||||
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||||
### 3.3 企业AI实际落地诊断（线上）
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||||
企业AI实际落地诊断（线上）是AI诊断服务类产品，产品编号3.3。收费结构为2,000元/次。佣金采用超额分成模式：底价内按回款30%结算，超出底价部分全额归乙方。内容包括3小时互动式诊断，输出《初步诊断报告》。
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||||
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||||
### 3.4 企业AI实际落地诊断（线下）
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||||
企业AI实际落地诊断（线下）是AI诊断服务类产品，产品编号3.4。收费结构为1.5万元/天（15人以内，超出部分另议）。佣金采用超额分成模式：底价内按回款30%结算，超出底价部分全额归乙方。内容包括4小时企业培训、3小时现场诊断，输出《全面诊断报告》。
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||||
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||||
### 3.5 AI软件（一次性授权）
|
||||
AI软件（一次性授权）是AI落地咨询服务类产品，产品编号3.5。收费结构为一次性授权/买断费。佣金标准两档：仅推荐5%，推荐并参与谈单10%。内容包括软件授权与部署、基础培训与上线支持。
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### 3.6 定制软件开发
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||||
定制软件开发是AI落地咨询服务类产品，产品编号3.6。收费结构为面议。佣金标准两档：仅推荐5%，推荐并参与谈单10%。内容包括WorkBuddy×ERP全链路落地实施、AI智能体定制开发。
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## 考试题目
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### Q1
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- type: judge
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- domain: product
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- stem: WorkBuddy课程（3.1）超出底价部分的佣金全额归乙方。
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- answer: [true]
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- explanation: WorkBuddy课程采用超额分成模式，超出底价部分全额归乙方。
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### Q2
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- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 企业AI实际落地诊断（线上，3.3）的收费结构是？
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- options: ["2,000元/次", "1万元/天", "1.5万元/天", "面议"]
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- answer: [0]
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||||
- explanation: 线上诊断收费为2,000元/次。
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### Q3
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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- stem: AI软件（一次性授权，3.5）「推荐并参与谈单」档的佣金比例是？
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||||
- options: ["5%", "10%", "15%", "30%"]
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- answer: [1]
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||||
- explanation: AI软件两档佣金为：仅推荐5%，推荐并参与谈单10%。
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### Q4
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||||
- type: judge
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 定制软件开发（3.6）的收费结构为面议。
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||||
- answer: [true]
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||||
- explanation: 定制软件开发收费为面议，佣金5%/10%。
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@@ -0,0 +1,313 @@
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||||
---
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||||
knowledge_source: 博昇产品与渠道合作表 V1.0
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||||
version: V1.0
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||||
category: ai_tools_platform
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||||
domain: product
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||||
audit_status: pending
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---
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||||
# 企业级 AI 工具与平台产品明细（表4）
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> 本分类 16 个产品收费结构均为「面议」，佣金统一为：仅推荐5% / 推荐并参与谈单10%。
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||||
> 版本风险：部分产品源自《慧源AI研究院产品介绍》V4.0，其余源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0，报备前需与甲方确认主推产品线。
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||||
## 结构化产品数据
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### 4.1 企业级知识库
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||||
- code: 4.1
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||||
- name: 企业级知识库
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||||
- category: ai_tools_platform
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||||
- tags: 通用知识库类
|
||||
- description: 类浏览器界面，本地部署+远端大模型协同；典型场景：律所案例沉淀、医疗档案管理、制造业岗位知识调用
|
||||
- pricing: 面议
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||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.2 高精度大型专有知识库
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||||
- code: 4.2
|
||||
- name: 高精度大型专有知识库
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 通用知识库类
|
||||
- description: 行业：重工业；整合设备档案、工艺规程等非结构化数据
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.3 多智能体集成工作台
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||||
- code: 4.3
|
||||
- name: 多智能体集成工作台
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 通用办公智能体类
|
||||
- description: 聚合20-50个垂直领域智能体，统一协作界面；典型场景：全渠道内容运营生产、医学事务合规审查
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.4 AIW
|
||||
- code: 4.4
|
||||
- name: AIW
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 通用办公智能体类
|
||||
- description: 多智能体工作流集成平台；Skill中心三层架构，项目库与配置中心
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《博昇慧源AI研究院产品介绍》V4.0（2026年8月）
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.5 智练猿
|
||||
- code: 4.5
|
||||
- name: 智练猿
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 通用办公智能体类
|
||||
- description: 组织管理与训练平台；学练考评演五位一体，UPP五维能力评估体系
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《博昇慧源AI研究院产品介绍》V4.0（2026年8月）
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.6 专项定制开发·智能化招聘系统
|
||||
- code: 4.6
|
||||
- name: 专项定制开发·智能化招聘系统
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 通用办公智能体类
|
||||
- description: 行业：企业HR
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.7 工业检测系统
|
||||
- code: 4.7
|
||||
- name: 工业检测系统
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 工业定制AI软件类
|
||||
- description: 行业：汽车/制造；案例：线束检测系统
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.8 IBTrack
|
||||
- code: 4.8
|
||||
- name: IBTrack
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 工业定制AI软件类
|
||||
- description: 工业设备售后工作台；智能报修、派单、设备健康度监控，打通客户/设备/订单/工单/知识库
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《博昇慧源AI研究院产品介绍》V4.0（2026年8月）
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.9 PIMS
|
||||
- code: 4.9
|
||||
- name: PIMS
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 工业定制AI软件类
|
||||
- description: 智能管道检测管理平台；AI视觉自动检测管道缺陷，管段级数字健康档案，风险评分可解释
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《博昇慧源AI研究院产品介绍》V4.0（2026年8月）
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.10 机器视觉与AI导航
|
||||
- code: 4.10
|
||||
- name: 机器视觉与AI导航
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 医疗定制AI软件类
|
||||
- description: 行业：医疗器械；案例：轶德医疗AI手术显微镜
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.11 药物靶点发现系统
|
||||
- code: 4.11
|
||||
- name: 药物靶点发现系统
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||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 医疗定制AI软件类
|
||||
- description: 行业：生物医药；案例：RekonBio
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.12 多组学靶点挖掘系统（NGS）
|
||||
- code: 4.12
|
||||
- name: 多组学靶点挖掘系统（NGS）
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 医疗定制AI软件类
|
||||
- description: 行业：基因/精准医疗；案例：RekonBio·Omics星千寻
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.13 企业级AI短视频
|
||||
- code: 4.13
|
||||
- name: 企业级AI短视频
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 内容生成AI软件类
|
||||
- description: AIGC驱动的多风格宣传视频自动生成引擎；典型场景：品牌形象片制作、新产品发布会素材（成本约传统1/10，周期1/6）
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.14 企业GEO优化
|
||||
- code: 4.14
|
||||
- name: 企业GEO优化
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||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 内容生成AI软件类
|
||||
- description: 基于生成式AI的企业内容与关键词智能优化引擎；提升AI搜索引擎品牌曝光、优化关键词排名
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.15 专项定制开发·电商管理系统
|
||||
- code: 4.15
|
||||
- name: 专项定制开发·电商管理系统
|
||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 行业定制·电商类
|
||||
- description: 行业：跨境电商；案例：海外电商选品系统
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
|
||||
- version_risk: 源自《xBAI AI落地产品与方案体系》V1.0
|
||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
|
||||
|
||||
### 4.16 OEA 博昇AI大卖家
|
||||
- code: 4.16
|
||||
- name: OEA 博昇AI大卖家
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||||
- category: ai_tools_platform
|
||||
- tags: 行业定制·电商类
|
||||
- description: 跨境电商运营工作台；选品分析、智能客服、广告投放优化
|
||||
- pricing: 面议
|
||||
- commission_recommend: 5%
|
||||
- commission_negotiate: 10%
|
||||
- public_course_bonus:
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||||
- version_risk: 源自《博昇慧源AI研究院产品介绍》V4.0（2026年8月）
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||||
- report_rules: 报备前需与甲方确认主推产品线
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||||
## AI 检索知识
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### 4.1 企业级知识库
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||||
企业级知识库属于企业级AI工具与平台下的通用知识库类，产品编号4.1，收费面议，佣金仅推荐5%/参与谈单10%。类浏览器界面，本地部署+远端大模型协同；典型场景包括律所案例沉淀、医疗档案管理、制造业岗位知识调用。
|
||||
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||||
### 4.2 高精度大型专有知识库
|
||||
高精度大型专有知识库属于通用知识库类，产品编号4.2，收费面议，佣金5%/10%。面向重工业行业，整合设备档案、工艺规程等非结构化数据。
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||||
### 4.3 多智能体集成工作台
|
||||
多智能体集成工作台属于通用办公智能体类，产品编号4.3，收费面议，佣金5%/10%。聚合20-50个垂直领域智能体，统一协作界面；典型场景包括全渠道内容运营生产、医学事务合规审查。
|
||||
|
||||
### 4.4 AIW
|
||||
AIW属于通用办公智能体类，产品编号4.4，收费面议，佣金5%/10%。多智能体工作流集成平台，Skill中心三层架构，含项目库与配置中心。来源版本为《慧源AI研究院产品介绍》V4.0。
|
||||
|
||||
### 4.5 智练猿
|
||||
智练猿属于通用办公智能体类，产品编号4.5，收费面议，佣金5%/10%。组织管理与训练平台，学练考评演五位一体，UPP五维能力评估体系。来源版本为《慧源AI研究院产品介绍》V4.0。
|
||||
|
||||
### 4.6 专项定制开发·智能化招聘系统
|
||||
智能化招聘系统属于通用办公智能体类，产品编号4.6，收费面议，佣金5%/10%，面向企业HR行业。
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### 4.7 工业检测系统
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||||
工业检测系统属于工业定制AI软件类，产品编号4.7，收费面议，佣金5%/10%。面向汽车/制造行业，案例为线束检测系统。
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||||
### 4.8 IBTrack
|
||||
IBTrack属于工业定制AI软件类，产品编号4.8，收费面议，佣金5%/10%。工业设备售后工作台，支持智能报修、派单、设备健康度监控，打通客户/设备/订单/工单/知识库。来源版本为《慧源AI研究院产品介绍》V4.0。
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||||
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||||
### 4.9 PIMS
|
||||
PIMS属于工业定制AI软件类，产品编号4.9，收费面议，佣金5%/10%。智能管道检测管理平台，AI视觉自动检测管道缺陷，管段级数字健康档案，风险评分可解释。来源版本为《慧源AI研究院产品介绍》V4.0。
|
||||
|
||||
### 4.10 机器视觉与AI导航
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||||
机器视觉与AI导航属于医疗定制AI软件类，产品编号4.10，收费面议，佣金5%/10%。面向医疗器械行业，案例为轶德医疗AI手术显微镜。
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||||
### 4.11 药物靶点发现系统
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||||
药物靶点发现系统属于医疗定制AI软件类，产品编号4.11，收费面议，佣金5%/10%。面向生物医药行业，案例为RekonBio。
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||||
### 4.12 多组学靶点挖掘系统（NGS）
|
||||
多组学靶点挖掘系统（NGS）属于医疗定制AI软件类，产品编号4.12，收费面议，佣金5%/10%。面向基因/精准医疗行业，案例为RekonBio·Omics星千寻。
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||||
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||||
### 4.13 企业级AI短视频
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||||
企业级AI短视频属于内容生成AI软件类，产品编号4.13，收费面议，佣金5%/10%。AIGC驱动的多风格宣传视频自动生成引擎，成本约为传统1/10、周期1/6，用于品牌形象片制作、新产品发布会素材。
|
||||
|
||||
### 4.14 企业GEO优化
|
||||
企业GEO优化属于内容生成AI软件类，产品编号4.14，收费面议，佣金5%/10%。基于生成式AI的企业内容与关键词智能优化引擎，提升AI搜索引擎品牌曝光、优化关键词排名。
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||||
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||||
### 4.15 专项定制开发·电商管理系统
|
||||
电商管理系统属于行业定制·电商类，产品编号4.15，收费面议，佣金5%/10%。面向跨境电商行业，案例为海外电商选品系统。
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### 4.16 OEA 博昇AI大卖家
|
||||
OEA博昇AI大卖家属于行业定制·电商类，产品编号4.16，收费面议，佣金5%/10%。跨境电商运营工作台，支持选品分析、智能客服、广告投放优化。来源版本为《慧源AI研究院产品介绍》V4.0。
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||||
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||||
## 考试题目
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### Q1
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- type: single
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- domain: product
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||||
- stem: 企业级AI工具与平台（表4）16个产品的统一佣金比例是？
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||||
- options: ["仅推荐5% / 参与谈单10%", "仅推荐15% / 参与谈单30%", "仅推荐10% / 参与谈单15%–20%", "回款30%"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: 表4全部产品统一采用5%/10%两档佣金。
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||||
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||||
### Q2
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||||
- type: multiple
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||||
- domain: product
|
||||
- stem: 以下哪些产品源自《博昇慧源AI研究院产品介绍》V4.0？
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||||
- options: ["AIW（4.4）", "智练猿（4.5）", "IBTrack（4.8）", "PIMS（4.9）", "OEA（4.16）", "企业级知识库（4.1）"]
|
||||
- answer: [0, 1, 2, 3, 4]
|
||||
- explanation: 4.4/4.5/4.8/4.9/4.16 源自慧源AI研究院 V4.0，其余源自 xBAI V1.0。
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||||
### Q3
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- type: judge
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 表4产品对外报备前需与甲方确认当前主推产品线，避免新旧版本混用。
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||||
- answer: [true]
|
||||
- explanation: 因两份源材料产品体系存在差异，报备前必须确认主推产品线。
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||||
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||||
### Q4
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||||
- type: single
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: 企业级知识库（4.1）所属的产品小类是？
|
||||
- options: ["通用知识库类", "通用办公智能体类", "工业定制AI软件类", "内容生成AI软件类"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: 4.1、4.2 属于通用知识库类。
|
||||
|
||||
### Q5
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: OEA 博昇AI大卖家（4.16）所属的产品小类是？
|
||||
- options: ["通用办公智能体类", "工业定制AI软件类", "行业定制·电商类", "医疗定制AI软件类"]
|
||||
- answer: [2]
|
||||
- explanation: 4.15、4.16 属于行业定制·电商类。
|
||||
@@ -0,0 +1,165 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 资质认定政策与实操（行业公开资料汇编）
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: qualification_counseling
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||||
domain: product
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||||
audit_status: pending
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||||
---
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||||
|
||||
# 资质认定政策与实操（表2 配套行业知识）
|
||||
|
||||
## 结构化产品数据
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||||
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||||
> 本文件为资质认定辅导类的行业背景知识，不新增产品（产品 2.1–2.3 见 03_资质认定辅导类.md）。
|
||||
> 仅生成 AI 检索知识与考试题目，帮助销售理解高企/专精特新/各类资质的认定逻辑与客户痛点。
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||||
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||||
## AI 检索知识
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### 高新技术企业认定八项条件
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||||
高新技术企业（高企）认定须同时满足：注册成立一年以上；通过自主研发、受让、受赠、并购等方式取得对主要产品（服务）起核心支持作用的知识产权所有权（须在中国境内授权，权属人须为申请企业）；核心技术属于《国家重点支持的高新技术领域》；科技人员占职工总数比例不低于10%；近三个会计年度研发费用总额占同期销售收入总额比例达标；近一年高新技术产品（服务）收入占总收入比例不低于60%；创新能力评价达标；申请前一年内未发生重大安全、重大质量事故或严重环境违法行为。
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||||
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||||
### 高企研发费用占比标准
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||||
研发费用占比按最近一年销售收入分档：小于5000万元（含）不低于5%；5000万元至2亿元（含）不低于4%；2亿元以上不低于3%。其中中国境内发生的研发费用总额占全部研发费用总额比例不低于60%。这是销售向客户解释"你们够不够格"时最常被问到、也最容易算错的一处。
|
||||
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||||
### 高企知识产权分类
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知识产权分两类：Ⅰ类（发明专利、植物新品种、国家新药、集成电路布图设计专有权等，权重高、数量要求低）；Ⅱ类（实用新型、外观设计、软件著作权，不含商标，权重低、数量要求高）。2025年申报主要考察近三年（如2022–2024年）取得的知识产权。销售需提醒客户：Ⅰ类知识产权是硬通货，Ⅱ类只起补充作用。
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### 高企创新能力评价与税收优惠
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创新能力评价满分100分，通常要求综合得分70分以上（不含70分），由知识产权（≤30分）、科技成果转化能力（≤30分）、研究开发组织管理水平（≤20分）、成长性（净资产与销售收入增长率）四部分构成。高企最核心的收益是享受15%企业所得税优惠（一般企业为25%）及研发费用加计扣除，是"省钱型"资质，销售可用"税负从25%降到15%"作为直接价值锚点。
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### 优质中小企业梯度培育体系
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优质中小企业按"科技和创新型中小企业 → 专精特新中小企业 → 专精特新小巨人企业"三级梯度逐级培育、逐级申报。创新型中小企业是基础力量，专精特新中小企业是骨干力量（专业化、精细化、特色化、新颖化），小巨人企业是中坚力量（掌握核心技术、细分市场占有率高）。
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### 专精特新小巨人量化门槛
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2026年新修订《优质中小企业梯度培育管理办法》对小巨人适当提高门槛：营业收入提升至5000万元以上，近两年研发费用合计不低于1200万元，Ⅰ类知识产权4项以上（且须为企业自主申请、排名前三）。销售谈专精特新小巨人辅导时，应优先确认客户这三项硬指标是否达标。
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### 专精特新认定动态管理
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专精特新中小企业和小巨人有效期为3年，到期前复核（含实地抽查），通过后延长3年；企业应每年5月31日前在培育平台更新信息，同一有效期内累计两次未更新的取消认定；发生较大安全事故、严重失信、数据造假等情形取消认定且三年内不得再次申报。销售需向客户说明"认定不是一劳永逸"。
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### 高企与专精特新的区别
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高企由科技部门主导，侧重技术创新与研发投入，享受所得税优惠（15%）、研发费用加计扣除与政府奖励；专精特新由工信部门主导，侧重专业化、精细化、特色化、新颖化，聚焦细分市场，获得重点培育与资源倾斜。两者可叠加申报，部分地区同年度多项认定可叠加奖励，销售可据此引导客户做组合申报。
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### 常见企业资质认证种类
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ISO三体系是最基础常见的认证：ISO9001（质量）、ISO14001（环境）、ISO45001（职业健康安全）；另有ISO27001（信息安全）、ISO20000（IT服务）、ISO13485（医疗器械）、IATF16949（汽车）等。此外还有AAA级信用企业、知识产权贯标、两化融合、CMMI（软件能力成熟度）、售后服务认证、绿色工厂、瞪羚企业、单项冠军等。
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### 资质认定的政府补贴与申报注意
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各地对资质认定普遍有奖补（如高企首次认定、专精特新小巨人、ISO首证等，金额依地区而定，从几千元到上百万元不等）。申报注意：认证机构须经国家认监委认可；多数补贴仅限首次认证，需保留证书、合同、发票原件；政策有时效性和地域差异，须以当地最新文件为准。销售应引导客户提前规划资质布局，优先申报与主营业务相关、政策支持力度大的证书。
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## 考试题目
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### Q1
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- type: judge
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- domain: product
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- stem: 高新技术企业认定要求企业申请认定时须注册成立一年以上。
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- answer: [true]
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- explanation: 高企八条件之一：注册成立一年（365个日历天数）以上。
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### Q2
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 高企认定中，最近一年销售收入小于5000万元的企业，研发费用占比要求不低于？
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- options: ["3%", "4%", "5%", "6%"]
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- answer: [2]
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- explanation: 小于5000万元（含）研发费用占比不低于5%。
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### Q3
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 高企认定要求近一年高新技术产品（服务）收入占同期总收入比例不低于？
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- options: ["50%", "55%", "60%", "70%"]
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- answer: [2]
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- explanation: 高新技术产品（服务）收入占比不低于60%。
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### Q4
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 高企认定要求从事研发和相关技术创新活动的科技人员占职工总数比例不低于？
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- options: ["5%", "10%", "15%", "20%"]
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- answer: [1]
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- explanation: 科技人员占比不低于10%。
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### Q5
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 下列属于高企认定Ⅰ类知识产权的是？
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- options: ["实用新型专利", "外观设计专利", "软件著作权", "发明专利"]
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- answer: [3]
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- explanation: 发明专利属Ⅰ类；实用新型、外观设计、软著属Ⅱ类。
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### Q6
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- type: multiple
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- domain: product
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- stem: 高企创新能力评价（满分100分）由哪几部分构成？
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- options: ["知识产权", "科技成果转化能力", "研究开发组织管理水平", "成长性（净资产与销售收入增长率）"]
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- answer: [0, 1, 2, 3]
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- explanation: 四项构成：知识产权≤30、成果转化≤30、研发组织管理≤20、成长性。
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### Q7
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- type: judge
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- domain: product
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- stem: 高新技术企业认定后可享受15%的企业所得税优惠税率。
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- answer: [true]
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- explanation: 高企所得税优惠税率为15%（一般企业25%）。
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### Q8
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 优质中小企业梯度培育的正确顺序（从低到高）是？
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- options: ["创新型中小企业→专精特新中小企业→专精特新小巨人", "专精特新小巨人→专精特新中小企业→创新型中小企业", "专精特新中小企业→创新型中小企业→小巨人", "三者并行无先后"]
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- answer: [0]
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- explanation: 逐级培育、逐级申报：创新型→专精特新→小巨人。
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### Q9
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 2026年新办法对专精特新小巨人的营业收入门槛提升至？
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- options: ["1000万元以上", "3000万元以上", "5000万元以上", "1亿元以上"]
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- answer: [2]
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- explanation: 新版小巨人营业收入提升至5000万元以上。
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### Q10
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 专精特新中小企业和小巨人的认定有效期为？
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- options: ["1年", "3年", "5年", "长期有效"]
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- answer: [1]
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- explanation: 有效期3年，到期复核通过后延长3年。
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### Q11
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 高新技术企业认定由哪个部门主导？
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- options: ["工信部门", "科技部门", "商务部门", "市场监督部门"]
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- answer: [1]
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- explanation: 高企由科技部、财政部、税务总局三部门认定，科技部门主导。
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### Q12
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 专精特新企业认定由哪个部门主导？
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- options: ["工信部门", "科技部门", "财政部门", "税务部门"]
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||||
- answer: [0]
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||||
- explanation: 专精特新由工信部门管理主导。
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### Q13
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||||
- type: multiple
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||||
- domain: product
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||||
- stem: ISO三体系认证通常指哪三项？
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- options: ["ISO9001质量管理体系", "ISO14001环境管理体系", "ISO45001职业健康安全管理体系", "ISO27001信息安全管理体系"]
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||||
- answer: [0, 1, 2]
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||||
- explanation: ISO三体系=9001质量+14001环境+45001职业健康安全；ISO27001是信息安全，不属于三体系。
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||||
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### Q14
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- type: judge
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- domain: product
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||||
- stem: 高新技术企业与专精特新企业可以叠加申报。
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||||
- answer: [true]
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||||
- explanation: 两者分属科技、工信不同条线，可叠加申报，部分地区可叠加奖励。
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||||
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### Q15
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||||
- type: single
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- domain: product
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- stem: 关于资质认定政府补贴，下列说法正确的是？
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||||
- options: ["所有资质补贴均无次数限制", "多数补贴仅限首次认证且需保留证书合同发票原件", "认证机构无需国家认监委认可", "各地补贴政策全国统一"]
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||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: 多数补贴仅限首次认证，须保留原件；机构须经认监委认可，政策因地域而异。
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||||
@@ -0,0 +1,165 @@
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||||
---
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||||
knowledge_source: 资本运作与股权融资（行业公开资料汇编）
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||||
version: V1.0
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category: capital_consulting
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||||
domain: product
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||||
audit_status: pending
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# 资本运作与股权融资（表1 配套行业知识）
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## 结构化产品数据
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> 本文件为资本咨询类的行业背景知识，不新增产品（产品 1.1–1.3 见 02_资本咨询类.md）。
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> 仅生成 AI 检索知识与考试题目，帮助销售理解融资估值、尽职调查、对赌与退出等核心概念。
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## AI 检索知识
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### 股权融资与债权融资的区别
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股权融资是企业通过出让部分股权引入资金，资金无需偿还、无固定利息，但会稀释创始团队控制权与分红比例；债权融资（银行贷款、债券、民间借贷）须按期还本付息，不稀释股权但增加财务杠杆与偿债压力。销售向客户推荐融资方案时，先判断客户是"缺钱但想保控制权"还是"愿稀释换成长"，再匹配股权或债权工具。
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### 融资轮次与阶段特征
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常见轮次依次为：种子轮（验证想法，几十万到数百万）、天使轮（团队+原型，数百万）、A轮（产品跑通、有收入模型，千万级）、B轮（规模化扩张、收入快速放量）、C轮及以后（行业整合、盈利攻坚）、Pre-IPO（上市前冲刺）。不同轮次对应不同估值逻辑与投资机构偏好，销售谈单时应先问清客户所处阶段。
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### 三大估值方法
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（1）收益法（DCF 现金流折现）：把企业未来自由现金流按折现率折成现值，适合有稳定可预测现金流的企业；（2）市场法：参考可比上市公司或可比交易（P/E、P/S、P/B 乘数）估值，适合有对标对象的企业；（3）资产法（成本法）：以净资产账面值或重置成本为基础，适合重资产或清算场景。实际谈判多以市场法乘数为主、收益法校验。
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### 常见估值乘数
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P/E（市盈率）= 市值/净利润，适合盈利稳定的成熟企业；P/S（市销率）= 市值/营业收入，适合高成长但尚未盈利的企业；P/B（市净率）= 市值/净资产，适合金融、重资产企业；PEG = P/E ÷ 盈利增速，兼顾成长性，PEG 小于 1 常被视为低估。销售谈融资时应能解释客户所在行业适用哪种乘数。
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### 尽职调查（DD）的三大维度
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投资方对标的进行尽职调查，通常分三块：业务尽调（商业模式、客户、市场、竞争壁垒、收入真实性）；财务尽调（收入确认、现金流、负债、税务合规、关联交易）；法律尽调（股权结构、历史沿革、知识产权、诉讼、劳动合规）。核心目的是验证企业"讲的故事是否真实"，发现潜在风险并为估值与交易条款提供依据。
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### 交易文件与核心条款
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股权融资核心文件包括投资协议（SPA）、股东协议（SHA）、公司章程。关键条款：估值与金额、董事会席位与一票否决权、反稀释条款、对赌/回购、优先清算权、竞业禁止、员工期权池（ESOP）。反稀释条款保护投资人：后续降价融资时，早期投资人持股比例不被过度摊薄（常见加权平均、完全棘轮两种）。
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### 对赌协议（估值调整机制 VAM）
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对赌是投资方与创始团队就未来业绩（净利润、营收、上市时间、用户数等）达成的估值调整约定：达成则创始人获股权/现金奖励，未达成则创始人须补偿投资人（现金补偿、股权补偿或回购）。对赌是把双刃剑：能拉高当期估值、吸引投资，但也会倒逼企业短期冲业绩、诱发激进经营与纠纷，销售应提醒客户理性设定对赌目标。
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### 退出方式
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投资方主要退出路径：IPO（回报最高但门槛高、周期长）、并购（M&A，被产业方或基金收购）、股权回购（约定条件触发由创始股东/公司回购）、老股转让（二级市场或新投资人接盘）。退出条款在投资时就要约定清楚，直接影响投资意愿与谈判空间。
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### 融资材料与路演要点
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企业融资需准备商业计划书（BP，一般 10–20 页）、财务预测模型、尽调数据包（data room）。BP 核心逻辑：一句话定位（做什么、解决什么痛点）→ 市场空间 → 产品/商业模式 → 竞争壁垒 → 团队 → 财务预测与融资计划。路演讲清楚"为什么是你、为什么是现在、钱怎么花、回报是什么"。
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### 股权激励与员工期权池
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期权池（ESOP）是预留用于激励核心员工的股权池，通常占投后 10%–20%，在融资前设立可避免后续稀释投资人。常见激励工具：期权（到期按行权价购股）、限制性股票（满足条件解锁）、虚拟股/分红权（不实际持股，享分红）。销售谈融资方案时应说明股权激励对留住核心团队的作用。
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## 考试题目
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### Q1
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- type: judge
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- domain: product
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- stem: 股权融资需要按期还本付息，但不会稀释创始团队控制权。
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- answer: [false]
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- explanation: 股权融资无需还本付息，但会稀释股权与控制权；还本付息的是债权融资。
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### Q2
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 融资轮次中，通常以"产品跑通、已有收入模型"为主要特征的阶段是？
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- options: ["种子轮", "天使轮", "A轮", "Pre-IPO"]
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- answer: [2]
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||||
- explanation: A轮通常对应产品跑通、有收入模型；种子轮验证想法，天使轮看团队与原型。
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### Q3
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 把企业未来自由现金流按折现率折算成现值的估值方法是？
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||||
- options: ["市场法", "收益法（DCF）", "资产法", "重置成本法"]
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||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: DCF 现金流折现属收益法，适合现金流稳定可预测的企业。
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### Q4
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 市盈率（P/E）的计算公式是？
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- options: ["市值 ÷ 营业收入", "市值 ÷ 净资产", "市值 ÷ 净利润", "营业收入 ÷ 净利润"]
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||||
- answer: [2]
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- explanation: P/E = 市值/净利润，适合盈利稳定的成熟企业。
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### Q5
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||||
- type: single
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- domain: product
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- stem: 高成长但尚未盈利的互联网企业，最常采用的估值乘数是？
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||||
- options: ["P/E", "P/S", "P/B", "净资产"]
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||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: 未盈利企业无净利润，用 P/S（市销率）更合适。
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### Q6
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||||
- type: multiple
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- domain: product
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- stem: 投资方对标的进行尽职调查通常包括哪些维度？
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||||
- options: ["业务尽调", "财务尽调", "法律尽调", "舆论尽调"]
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- answer: [0, 1, 2]
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||||
- explanation: 三大维度：业务、财务、法律尽调。
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### Q7
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||||
- type: single
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- domain: product
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||||
- stem: 后续降价融资时，保护早期投资人持股比例不被过度摊薄的条款是？
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||||
- options: ["优先清算权", "反稀释条款", "对赌条款", "竞业禁止条款"]
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||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: 反稀释条款保护早期投资人；常见加权平均与完全棘轮两种。
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### Q8
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- type: judge
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- domain: product
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- stem: 对赌协议（估值调整机制）达成约定业绩时，投资人须向创始团队支付补偿。
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- answer: [false]
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||||
- explanation: 对赌达成时创始人获奖励（通常），未达成时创始团队须向投资人补偿现金或股权。
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||||
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### Q9
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 对赌协议未达成时，创始团队最常见的补偿方式不包括？
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||||
- options: ["现金补偿", "股权补偿", "回购股份", "提高工资"]
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||||
- answer: [3]
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||||
- explanation: 补偿方式为现金、股权或回购，不涉及提高工资。
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||||
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||||
### Q10
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 投资方回报最高但门槛高、周期长的退出方式是？
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||||
- options: ["并购（M&A）", "股权回购", "老股转让", "IPO"]
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||||
- answer: [3]
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||||
- explanation: IPO 回报最高但门槛高、周期长；并购、回购、老股转让相对更快。
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||||
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||||
### Q11
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 商业计划书（BP）通常建议篇幅为？
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||||
- options: ["1–2页", "10–20页", "50页以上", "100页以上"]
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||||
- answer: [1]
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- explanation: BP 一般 10–20 页，讲清定位、市场、模式、壁垒、团队、财务。
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### Q12
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||||
- type: multiple
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 股权融资交易的核心文件通常包括？
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||||
- options: ["投资协议（SPA）", "股东协议（SHA）", "公司章程", "员工劳动合同"]
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||||
- answer: [0, 1, 2]
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||||
- explanation: 核心文件为 SPA、SHA、公司章程；劳动合同不属融资交易文件。
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### Q13
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 预留用于激励核心员工的股权池（ESOP）通常占投后比例约为？
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- options: ["1%–2%", "10%–20%", "50%以上", "5%以下"]
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||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: 期权池一般占投后 10%–20%，融资前设立可避免稀释投资人。
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||||
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||||
### Q14
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||||
- type: judge
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 反稀释条款有加权平均和完全棘轮两种常见计算方式。
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||||
- answer: [true]
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||||
- explanation: 反稀释常见加权平均（温和）与完全棘轮（对投资人更有利）两种。
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||||
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||||
### Q15
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||||
- type: single
|
||||
- domain: product
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||||
- stem: 关于债权融资，下列说法正确的是？
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- options: ["会稀释创始团队股权", "无须按期还本付息", "会增加财务杠杆与偿债压力", "适合完全不愿承担任何负债的企业"]
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||||
- answer: [2]
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||||
- explanation: 债权融资须还本付息、增加财务杠杆；不稀释股权。
|
||||
@@ -0,0 +1,166 @@
|
||||
---
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||||
knowledge_source: 企业AI落地方法论（行业公开资料汇编）
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||||
version: V1.0
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||||
category: ai_consulting
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||||
domain: product
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||||
audit_status: pending
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---
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||||
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# 企业AI落地方法论（表2 配套行业知识）
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## 结构化产品数据
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> 本文件为 AI 咨询类的行业背景知识，不新增产品（AI 类产品见各咨询类产品说明）。
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> 仅生成 AI 检索知识与考试题目，帮助销售理解大模型选型、RAG、智能体、私有化部署等概念。
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## AI 检索知识
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### 大模型选型：开源与闭源
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||||
闭源大模型（如 GPT、Claude、文心一言、通义千问等）开箱即用、性能稳定、有厂商支持，但数据需出域、按调用付费、深度定制受限；开源大模型（如 Llama、Qwen、DeepSeek、GLM 等）可本地私有化部署、数据不出域、可微调定制，但需自建算力与运维、效果需自行调优。企业若对数据安全敏感或需私有化，多选开源自部署。
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||||
### 模型参数与算力成本
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大模型参数量越大通常能力越强，但对显存与算力要求越高。7B/13B 级别可在单卡消费级显卡（如 RTX 3090/4090 24G 量化后）运行，适合边缘与中小企业；70B/上百B 级别需多卡或数据中心级部署。落地时应按"任务难度 vs 成本"选型，避免"杀鸡用牛刀"，也避免小模型接不住复杂任务。
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### RAG（检索增强生成）及其构建五步
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RAG 是让大模型"带着企业私域知识回答问题"的主流技术，典型构建五步：① 文档解析（PDF/Word/MD 切块）；② 文本向量化（用 embedding 模型把文本转成向量）；③ 向量入库（存入向量数据库）；④ 检索（用户提问后召回最相关片段）；⑤ 生成（把检索片段拼进提示词让大模型作答）。RAG 解决大模型知识过时、幻觉、缺乏私有数据三大痛点。
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### 向量检索与混合检索
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向量检索用语义相似度（余弦相似度）召回相关片段，能理解"近义表达"；关键词检索（BM25）按词面匹配，能精确命中专有名词。混合检索（Hybrid Search）将两者结合并做重排（Rerank），兼顾语义与精确，是企业知识库问答的推荐做法，可显著提升召回准确率。
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### 提示词工程（Prompt Engineering）
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提示词是引导大模型输出质量的关键。常用技巧：角色设定（你是资深XX专家）、明确任务与格式要求、提供示例（few-shot）、给思考步骤（思维链 CoT）、设定约束与边界、让模型先自检再输出。好的提示词应清晰、具体、可验证，避免模糊指令导致答非所问。
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### 智能体（Agent）与工具调用
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Agent 是能自主规划并调用外部工具完成任务的 AI 应用，核心能力：工具调用（Function Calling，如查数据库、调 API、写文件）、任务规划（把大任务拆成步骤）、记忆（短期上下文+长期向量记忆）、多智能体协作。MCP（模型上下文协议）是连接大模型与外部工具/数据源的标准化协议，可让模型"即插即用"各类工具。
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### AI 应用形态与落地路径
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企业 AI 应用常见形态：知识库问答（RAG 客服/内部助手）、智能客服、文档智能（合同审阅、报告生成）、代码助手、营销文案生成、数据分析问答、流程自动化（RPA+AI）。落地路径建议"小步快跑"：选高价值低风险场景 → 做 POC（概念验证）→ 小范围试点 → 迭代优化 → 全量推广。
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### POC 三阶段与评估指标
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AI 项目 POC 通常分三阶段：数据准备（清洗、标注、切块）、模型与流程搭建、效果评估。评估指标：准确率、召回率、响应延迟、幻觉率、人工通过率、ROI（省人力/提效率）。POC 前要约定验收标准与退出机制，避免"演示很惊艳、上线跑不动"。
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### 私有化部署的三种模式
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||||
（1）纯私有化：全部部署在企业内网或专有云，数据不出域，安全合规最好但成本最高；（2）混合部署：敏感模块私有化、通用能力走公有云 API，兼顾成本与安全；（3）SaaS/公有云 API：按量付费、上线最快但数据出域。销售应根据客户行业合规要求与预算推荐模式。
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### AI 项目的常见误区与风险
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常见误区：盲目追求最大模型（成本高、推理慢）；把 RAG 当万能（结构化数据该用数据库）；忽视数据质量（垃圾进垃圾出）；一次性大而全（应小步快跑）；忽视安全合规（数据泄露、幻觉误导、生成内容责任）。落地要关注：数据脱敏与权限、幻觉控制、成本预算、持续运营与模型更新。
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## 考试题目
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### Q1
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- type: single
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- domain: product
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- stem: 以下哪种大模型最便于本地私有化部署、数据不出域？
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- options: ["闭源商用大模型API", "开源大模型", "SaaS在线问答", "公有云托管服务"]
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- answer: [1]
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- explanation: 开源大模型可本地部署、数据不出域、可微调定制。
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### Q2
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- type: judge
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- domain: product
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- stem: 大模型参数规模越大，能力通常越强，但对显存与算力的要求也越高。
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- answer: [true]
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- explanation: 参数量与能力、算力需求正相关，需按任务难度与成本选型。
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### Q3
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- type: single
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- domain: product
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||||
- stem: RAG（检索增强生成）主要解决大模型的哪类问题？
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- options: ["模型训练速度慢", "知识过时、幻觉、缺乏私有数据", "显存不足", "代码运行效率低"]
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- answer: [1]
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- explanation: RAG 通过检索私域知识注入，缓解知识过时、幻觉与缺乏私有数据。
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### Q4
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- type: multiple
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- domain: product
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- stem: RAG 构建的典型步骤包括？
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||||
- options: ["文档解析与切块", "文本向量化", "向量入库与检索", "把检索片段拼进提示词生成答案"]
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- answer: [0, 1, 2, 3]
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||||
- explanation: RAG 五步：解析切块、向量化、入库、检索、生成。
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### Q5
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||||
- type: single
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- domain: product
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- stem: 把语义检索（向量）与关键词检索（BM25）结合并重排的做法称为？
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||||
- options: ["混合检索（Hybrid Search）", "纯向量检索", "倒排索引", "模糊匹配"]
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||||
- answer: [0]
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||||
- explanation: 混合检索结合向量语义与关键词精确匹配并 Rerank，兼顾两者。
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### Q6
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 提示词工程中，在提示里给出少量示例引导模型输出的做法称为？
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||||
- options: ["零样本", "少样本（few-shot）", "微调", "重排"]
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- answer: [1]
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- explanation: few-shot 通过示例引导模型输出格式与风格。
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### Q7
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 让大模型能调用外部工具（查数据库、调 API 等）的核心能力是？
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||||
- options: ["工具调用（Function Calling）", "向量化", "分词", "模型量化"]
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||||
- answer: [0]
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||||
- explanation: Function Calling 让模型调用外部工具，是 Agent 的核心能力之一。
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### Q8
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
|
||||
- stem: 连接大模型与外部工具/数据源的标准化协议是？
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||||
- options: ["HTTP", "MCP（模型上下文协议）", "SMTP", "FTP"]
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||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: MCP 是连接模型与外部工具/数据源的标准化协议。
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||||
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### Q9
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||||
- type: multiple
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: 智能体（Agent）的核心能力通常包括？
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||||
- options: ["工具调用", "任务规划", "记忆", "多智能体协作"]
|
||||
- answer: [0, 1, 2, 3]
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||||
- explanation: Agent 具备工具调用、规划、记忆、多智能体协作等能力。
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||||
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### Q10
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||||
- type: single
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||||
- domain: product
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||||
- stem: 企业 AI 落地推荐的路径是？
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||||
- options: ["一次性全量铺开", "小步快跑：选高价值场景→POC→试点→迭代→推广", "直接采购最贵方案", "跳过POC直接上线"]
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||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: 小步快跑，先 POC 验证再迭代推广，降低风险。
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||||
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||||
### Q11
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||||
- type: single
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: AI 项目 POC（概念验证）的典型三阶段是？
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||||
- options: ["数据准备→模型与流程搭建→效果评估", "招聘→培训→上线", "写代码→测试→部署", "调研→报价→签约"]
|
||||
- answer: [0]
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||||
- explanation: POC 三阶段：数据准备、模型与流程搭建、效果评估。
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||||
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||||
### Q12
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||||
- type: multiple
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: 评估 AI 应用效果常用的指标包括？
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||||
- options: ["准确率与召回率", "响应延迟", "幻觉率", "ROI（省人力/提效率）"]
|
||||
- answer: [0, 1, 2, 3]
|
||||
- explanation: 准确率、召回率、延迟、幻觉率、ROI 均为常用评估指标。
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||||
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||||
### Q13
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: 数据安全合规要求最高、成本也最高的部署模式是？
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||||
- options: ["纯私有化部署", "SaaS/公有云API", "混合部署", "在线免费工具"]
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||||
- answer: [0]
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||||
- explanation: 纯私有化数据不出域、安全最好但成本最高。
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||||
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||||
### Q14
|
||||
- type: judge
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||||
- domain: product
|
||||
- stem: 混合部署模式兼顾成本与安全，敏感模块私有化、通用能力走公有云。
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||||
- answer: [true]
|
||||
- explanation: 混合部署按数据敏感度分流，兼顾成本与合规。
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||||
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||||
### Q15
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: product
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||||
- stem: 关于企业 AI 落地的常见误区，下列说法错误的是？
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||||
- options: ["盲目追求最大模型", "把RAG当万能而忽视结构化数据", "忽视数据质量", "一次投入后可永久不更新不运营"]
|
||||
- answer: [3]
|
||||
- explanation: AI 应用需持续运营与模型更新；前三项均为常见误区。
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||||
@@ -0,0 +1,166 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 顾问式销售方法论（行业公开资料汇编）
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||||
version: V1.0
|
||||
category: general
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||||
domain: sales
|
||||
audit_status: pending
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||||
---
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||||
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||||
# 顾问式销售方法论（通用销售能力）
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## 结构化产品数据
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||||
> 本文件为通用销售方法论，不新增产品。
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> 仅生成 AI 检索知识与考试题目，训练销售的顾问式提问、异议处理与成交能力。
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## AI 检索知识
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### FABE 销售法则
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FABE 是经典的产品介绍框架：F（Features 特征）——产品本身的特点、属性；A（Advantages 优势）——比竞品好在哪里；B（Benefits 利益）——能给客户带来什么具体价值；E（Evidence 证据）——用案例、数据、演示、客户证言证明。销售讲解时应从"客户要什么"倒推，把特征翻译成客户听得懂的利益，并用证据收尾。
|
||||
|
||||
### SPIN 顾问式提问法
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||||
SPIN 是从发现需求到推动成交的提问框架：S（Situation 背景）——了解客户现状；P（Problem 困难）——挖掘现状中的问题；I（Implication 暗示）——放大问题不解决的后果；N（Need-payoff 需求回报）——引导客户认同解决方案的价值。核心逻辑是让客户自己说出痛点、自己意识到价值，而非销售硬推。
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||||
|
||||
### LSCPA 异议处理模型
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||||
LSCPA 是处理客户异议的标准流程：L（Listen 倾听）——完整倾听不打断；S（Share 同理）——表示理解客户的顾虑；C（Clarify 澄清）——通过提问确认异议背后的真实原因；P（Present 呈现）——针对性给出解决方案；A（Ask for action 请求行动）——争取下一步推进。切忌直接反驳，先接情绪再解问题。
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||||
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||||
### 顾问式销售的五个步骤
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||||
顾问式销售五步：① 建立信任（专业形象+真诚倾听）；② 诊断需求（SPIN 提问挖痛点）；③ 提出方案（FABE 讲价值而非讲功能）；④ 处理异议（LSCPA）；⑤ 促成与跟进（试探成交+后续服务）。核心是从"卖产品"转向"帮客户解决问题"，成为客户信赖的顾问。
|
||||
|
||||
### 需求挖掘与需求分类
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||||
客户需求分显性需求（客户自己说出的）与隐性需求（未被察觉的潜在痛点）。销售高手擅长把隐性需求转化为显性需求：通过提问让客户意识到"原来我还有这个问题"。需求层次上，还要区分痛点（要解决的）、痒点（想要的）、爽点（超出预期的），精准匹配卖点。
|
||||
|
||||
### 成交信号与试探成交
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||||
客户出现成交信号时是推进的最佳时机：反复询问价格与付款、询问交付时间、问细节与售后、身体前倾、索要方案细节、沉默思考等。试探成交（Trial Close）用假设性问题试探，如"如果价格合适，您倾向于本周还是下周启动？"，把"买不买"变成"怎么买"。
|
||||
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||||
### 常见成交技巧
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||||
直接成交（清晰提出购买请求）、假设成交（默认对方已决定，直接谈细节）、选择成交（给出 A/B 两个都可接受选项）、稀缺成交（限时/限量，须真实不虚假）、从众成交（引用同类客户成功案例）、让步成交（在非核心项让步换取核心项成交）。技巧须建立在诚信与真实价值之上。
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||||
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||||
### 客户关系与信任建立
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||||
建立信任的关键：专业（懂产品、懂行业、懂客户业务）；诚信（不说大话、不虚假承诺、言出必行）；共情（站在客户立场而非卖方立场）；长期主义（售后跟进、持续创造价值）。成交只是关系起点，复购与转介绍才是顾问式销售的长期回报。
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||||
|
||||
### 大客户销售与决策链分析
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||||
大客户销售要分析决策链：使用者（关心好用）、影响者（技术/财务等）、决策者（拍板人）、守门人（筛选信息）。不同角色诉求不同，销售须识别关键决策人（Economic Buyer），并针对每个角色定制话术。销售周期长、金额大，需制定拜访计划与里程碑推进。
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||||
|
||||
### 销售的常见错误与避坑
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||||
常见错误：一上来就报产品不讲价值；只顾说、不倾听；硬压客户不处理异议；过度承诺无法兑现；忽视决策链中的关键人；签单后撒手不管。避坑要点：先诊断再开方、多听少说、诚实报价、管理预期、持续跟进，用专业与真诚赢得长期信任。
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||||
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||||
## 考试题目
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### Q1
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- type: single
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||||
- domain: sales
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- stem: FABE 法则中，B 代表的是？
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- options: ["特征（Features）", "优势（Advantages）", "利益（Benefits）", "证据（Evidence）"]
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- answer: [2]
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- explanation: B=Benefits，把产品特征翻译成客户能得到的利益。
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### Q2
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||||
- type: multiple
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||||
- domain: sales
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||||
- stem: FABE 销售法则包含哪几个要素？
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||||
- options: ["特征 Features", "优势 Advantages", "利益 Benefits", "证据 Evidence"]
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- answer: [0, 1, 2, 3]
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||||
- explanation: FABE=特征、优势、利益、证据四要素。
|
||||
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### Q3
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||||
- type: single
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||||
- domain: sales
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||||
- stem: SPIN 提问法中，用于"放大问题不解决的后果"的步骤是？
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||||
- options: ["背景问题（S）", "困难问题（P）", "暗示问题（I）", "需求回报问题（N）"]
|
||||
- answer: [2]
|
||||
- explanation: I=Implication，暗示问题放大后果，激发客户解决意愿。
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||||
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||||
### Q4
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||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: SPIN 提问法按正确顺序是？
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||||
- options: ["背景→困难→暗示→需求回报", "困难→背景→需求回报→暗示", "需求回报→背景→困难→暗示", "背景→需求回报→困难→暗示"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: SPIN 顺序：背景 S→困难 P→暗示 I→需求回报 N。
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||||
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||||
### Q5
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: LSCPA 异议处理模型中，第一步 L 代表？
|
||||
- options: ["提问", "倾听", "澄清", "呈现"]
|
||||
- answer: [1]
|
||||
- explanation: L=Listen 倾听，完整倾听客户异议不打断。
|
||||
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||||
### Q6
|
||||
- type: multiple
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: LSCPA 异议处理模型包含哪些步骤？
|
||||
- options: ["倾听 Listen", "同理 Share", "澄清 Clarify", "呈现 Present 与请求行动 Ask"]
|
||||
- answer: [0, 1, 2, 3]
|
||||
- explanation: LSCPA=倾听、同理、澄清、呈现、请求行动。
|
||||
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### Q7
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 顾问式销售的核心理念是？
|
||||
- options: ["尽量多报产品", "从卖产品转向帮客户解决问题", "压低价格促成交易", "不处理客户异议"]
|
||||
- answer: [1]
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||||
- explanation: 顾问式销售以客户问题为中心，成为客户的顾问。
|
||||
|
||||
### Q8
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 显性需求是客户自己说出的需求，隐性需求是客户尚未察觉的潜在痛点。
|
||||
- answer: [true]
|
||||
- explanation: 高手擅长通过提问把隐性需求转化为显性需求。
|
||||
|
||||
### Q9
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: "如果价格合适，您倾向于本周还是下周启动？"属于哪种成交技巧？
|
||||
- options: ["直接成交", "假设成交", "稀缺成交", "从众成交"]
|
||||
- answer: [1]
|
||||
- explanation: 假设成交默认对方已决定，把"买不买"变成"怎么买"。
|
||||
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||||
### Q10
|
||||
- type: multiple
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 下列哪些属于客户成交信号？
|
||||
- options: ["反复询问价格与付款方式", "询问交付时间与售后细节", "索要方案细节", "沉默思考或身体前倾"]
|
||||
- answer: [0, 1, 2, 3]
|
||||
- explanation: 均为常见成交信号，是推进成交的最佳时机。
|
||||
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||||
### Q11
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 大客户决策链中，最终拍板做购买决定的关键角色是？
|
||||
- options: ["使用者", "影响者", "守门人", "决策者（Economic Buyer）"]
|
||||
- answer: [3]
|
||||
- explanation: 决策者是拍板人，销售须识别并重点攻关。
|
||||
|
||||
### Q12
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 关于建立客户信任，下列说法错误的是？
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||||
- options: ["专业：懂产品懂行业", "诚信：不虚假承诺", "共情：站在客户立场", "过度承诺以快速促成交易"]
|
||||
- answer: [3]
|
||||
- explanation: 过度承诺会透支信任，是销售大忌。
|
||||
|
||||
### Q13
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 稀缺成交技巧可以编造虚假的限时限量来促使客户下单。
|
||||
- answer: [false]
|
||||
- explanation: 稀缺成交须真实，虚假的限时限量违背诚信原则。
|
||||
|
||||
### Q14
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 销售时"一上来就报产品而不讲价值、只顾说不倾听"属于？
|
||||
- options: ["正确的销售方式", "常见错误", "顾问式销售", "SPIN 提问"]
|
||||
- answer: [1]
|
||||
- explanation: 先诊断再开方、多听少说才是正确做法，硬推是常见错误。
|
||||
|
||||
### Q15
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 把客户的隐性需求转化为显性需求，最有效的方法是？
|
||||
- options: ["不断报价", "通过提问让客户意识到痛点", "发更多宣传资料", "压低价格"]
|
||||
- answer: [1]
|
||||
- explanation: 提问（如 SPIN）让客户自己说出痛点，是最有效的方式。
|
||||
@@ -0,0 +1,46 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 管理员审批联调样本 V1.0
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: general
|
||||
domain: product
|
||||
audit_status: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 管理员审批联调样本
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||||
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||||
## 结构化产品数据
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||||
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||||
### 审批联调样本产品
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||||
- code: QA-ADMIN-001
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||||
- name: 审批联调样本产品
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||||
- category: general
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||||
- tags: 联调,审批,回归
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||||
- description: 用于验证知识源扫描、审批入库、产品写入与题库生成的测试样本。
|
||||
- pricing: 0 元
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||||
- commission_recommend: 0%
|
||||
- commission_negotiate: 0%
|
||||
- public_course_bonus: 无
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||||
- version_risk: 仅用于测试环境联调
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||||
- report_rules: 无
|
||||
|
||||
## AI 检索知识
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||||
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||||
### 审批联调说明
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||||
该文档用于验证管理员在“知识源入库”中的完整闭环，包括扫描新增、待审批展示、审批入库、知识切片生成、产品写入以及题库生成。
|
||||
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||||
## 考试题目
|
||||
|
||||
### Q1
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||||
- type: judge
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: 该测试样本用于验证知识源扫描到审批入库的完整链路。
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||||
- answer: [true]
|
||||
- explanation: 文档内容明确说明它用于验证该闭环。
|
||||
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||||
### Q2
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||||
- type: single
|
||||
- domain: product
|
||||
- stem: 审批联调样本产品的产品编码是什么？
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||||
- options: ["QA-ADMIN-001", "QA-ADMIN-002", "DEMO-001", "TEST-001"]
|
||||
- answer: [0]
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||||
- explanation: 结构化产品数据中的 code 为 QA-ADMIN-001。
|
||||
@@ -0,0 +1,55 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 规则制度库审批制度样本 V1.0
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: policy
|
||||
domain: governance
|
||||
knowledge_space_key: policy
|
||||
audit_status: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 规则制度库：事项审批与资料提交流程
|
||||
|
||||
## 结构化产品数据
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||||
|
||||
> 本文件为制度规则样本，不写入产品表，仅生成知识切片与题目，供 04 知识库应用做制度问答演示。
|
||||
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||||
## AI 检索知识
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||||
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||||
### 审批适用范围
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||||
涉及合同盖章、付款申请、客户报价确认、对外正式承诺、知识库正式发布的事项，必须先完成系统审批，未经审批不得直接对外执行。
|
||||
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||||
### 提交流程要求
|
||||
提交审批时，申请人必须填写事项名称、业务背景、影响范围、期望完成时间，并上传支撑材料。缺少业务背景或附件不全的申请，管理员可以直接退回并要求补充。
|
||||
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||||
### 审批时效要求
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||||
普通事项应在 1 个工作日内完成审批；涉及合同、报价、付款与对外承诺的高风险事项，应优先处理并在 4 小时内给出审批意见。
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||||
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||||
### 审批结论要求
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||||
审批结论分为通过、退回补充、驳回三种。通过后方可进入正式执行；退回补充后需重新提交；驳回代表当前事项不予继续推进。
|
||||
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||||
### 知识库发布要求
|
||||
知识库文档、FAQ 与切片内容在正式对员工开放前，必须由管理员完成审批。未审批内容只能停留在待审核状态，不得作为正式知识来源对外回答。
|
||||
|
||||
## 考试题目
|
||||
|
||||
### Q1
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: governance
|
||||
- stem: 涉及合同盖章与付款申请的事项，可以不经过审批直接执行。
|
||||
- answer: [false]
|
||||
- explanation: 合同盖章与付款申请属于必须先审批的高风险事项。
|
||||
|
||||
### Q2
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: governance
|
||||
- stem: 审批结论包含以下哪三种？
|
||||
- options: ["通过、退回补充、驳回", "通过、存档、结束", "补录、审批、归档", "通过、修改、删除"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: 审批结论标准为通过、退回补充、驳回。
|
||||
|
||||
### Q3
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: governance
|
||||
- stem: 未完成管理员审批的知识库内容，可以直接作为正式知识来源对外回答。
|
||||
- answer: [false]
|
||||
- explanation: 未审批内容不能作为正式知识来源对外回答。
|
||||
@@ -0,0 +1,48 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 通用知识库日常协同样本 V1.0
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: general
|
||||
domain: collaboration
|
||||
knowledge_space_key: general
|
||||
audit_status: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 通用知识库：日常协同与交付规范
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||||
|
||||
## 结构化产品数据
|
||||
|
||||
> 本文件用于知识库检索演示，不写入产品表。
|
||||
|
||||
## AI 检索知识
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||||
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||||
### 日报提交要求
|
||||
员工应在每个工作日 18:00 前提交当日工作日报，至少包含今日完成事项、当前阻塞问题、明日计划三项内容。连续两次未提交日报的，由直属管理员进行提醒。
|
||||
|
||||
### 周会材料准备要求
|
||||
部门周会材料应在会议开始前 2 小时上传到共享空间，内容至少包含上周进展、本周重点、风险事项和需要协同支持的问题。
|
||||
|
||||
### 客户沟通记录要求
|
||||
涉及正式业务推进的客户沟通，应在沟通结束后 30 分钟内补录到系统，记录沟通对象、核心结论、后续动作与负责人。
|
||||
|
||||
### 交付物命名规范
|
||||
正式交付物命名格式统一为“项目简称-交付物类型-版本号-日期”，便于后续检索、审批与归档。
|
||||
|
||||
### 高风险事项升级要求
|
||||
若事项存在客户投诉、合同争议、付款异常或超期未处理情况，负责人需在 1 小时内同步管理员，并在系统中标记为高风险。
|
||||
|
||||
## 考试题目
|
||||
|
||||
### Q1
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: collaboration
|
||||
- stem: 日报至少要包含今日完成事项、当前阻塞问题、明日计划。
|
||||
- answer: [true]
|
||||
- explanation: 这三项是日报提交的基础要求。
|
||||
|
||||
### Q2
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: collaboration
|
||||
- stem: 正式交付物命名格式应包含哪些内容？
|
||||
- options: ["项目简称-交付物类型-版本号-日期", "项目简称-日期", "交付物类型-负责人", "客户名称-版本号"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: 正式交付物命名格式统一为项目简称-交付物类型-版本号-日期。
|
||||
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 产品知识库产品卖点样本 V1.0
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: product
|
||||
domain: sales
|
||||
knowledge_space_key: product
|
||||
audit_status: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 产品知识库：核心产品卖点与销售话术
|
||||
|
||||
## 结构化产品数据
|
||||
|
||||
### 产品A
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||||
- code: DEMO-PRO-01
|
||||
- name: 智能训练营陪跑服务
|
||||
- category: 服务产品
|
||||
- tags: 培训,陪跑,顾问式交付
|
||||
- description: 面向企业客户提供训练营设计、作业点评、过程复盘和陪跑式辅导。
|
||||
- pricing: 标准版 3 万 / 期，高配版 5 万 / 期
|
||||
- commission_recommend: 12%
|
||||
- commission_negotiate: 8%
|
||||
- public_course_bonus: 底价内按回款结算，超额部分归乙方
|
||||
- version_risk: 高配版需要提前锁定顾问排期
|
||||
- report_rules: 成交后需同步客户阶段目标和交付节奏
|
||||
|
||||
## AI 检索知识
|
||||
|
||||
### 智能训练营核心卖点
|
||||
智能训练营强调“课程学习 + 实战作业 + 顾问点评 + 复盘陪跑”的闭环，不只是交付课程，而是帮助客户把学习结果转成真实业务动作。
|
||||
|
||||
### 公开课与训练营区别
|
||||
公开课适合快速普及认知，交付标准化；训练营更适合需要过程陪跑、结果产出的客户，投入更高但业务转化更强。
|
||||
|
||||
### 销售切入建议
|
||||
当客户表达“学了很多但落不了地”“团队不知道怎么推进”时，优先推荐训练营或陪跑型产品，而不是单次公开课。
|
||||
|
||||
### 佣金说明口径
|
||||
标准产品优先执行推荐佣金比例；当客户价格需要谈判时，可在谈判佣金区间内申请调整，并在系统中补充谈判原因。
|
||||
|
||||
### 演示话术示例
|
||||
可以对客户说：我们不是只交付一套课件，而是把课程、作业、复盘和顾问陪跑一起交付，帮助团队真正把方法用起来。
|
||||
|
||||
## 考试题目
|
||||
|
||||
### Q1
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 训练营更适合哪类客户？
|
||||
- options: ["需要过程陪跑和结果产出的客户", "只想快速了解概念的客户", "只关注价格最低的客户", "没有明确目标的客户"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: 训练营适合需要过程陪跑、结果产出的客户。
|
||||
|
||||
### Q2
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: sales
|
||||
- stem: 公开课与训练营的交付方式完全相同。
|
||||
- answer: [false]
|
||||
- explanation: 公开课更标准化，训练营强调陪跑和结果产出。
|
||||
@@ -0,0 +1,48 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 培训资料库学习运营样本 V1.0
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: training
|
||||
domain: learning
|
||||
knowledge_space_key: training
|
||||
audit_status: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 培训资料库：学习运营与训练营执行样本
|
||||
|
||||
## 结构化产品数据
|
||||
|
||||
> 本文件用于培训资料检索演示，不写入产品表。
|
||||
|
||||
## AI 检索知识
|
||||
|
||||
### 开营前准备
|
||||
训练营开营前需完成学员名单确认、群内通知、课表发布、预习资料发放和讲师试讲检查。以上事项应在开营前 1 个工作日内全部完成。
|
||||
|
||||
### 作业点评要求
|
||||
训练营作业点评应在学员提交后 24 小时内完成，并明确指出亮点、问题和下一步改进建议，避免只给结论不给方法。
|
||||
|
||||
### 学习完成率跟进
|
||||
若某一期训练营学习完成率低于 80%，运营负责人需在周复盘中说明原因，并提出补课、提醒、督学等改进措施。
|
||||
|
||||
### 优秀案例沉淀要求
|
||||
学员在训练营中形成的高质量案例，应在结营后 3 个工作日内整理成标准案例卡片，沉淀到培训资料库中。
|
||||
|
||||
### 复盘输出要求
|
||||
每期训练营结束后应输出一份复盘报告，至少包含参与情况、完成率、优秀案例、常见问题和下一期优化建议。
|
||||
|
||||
## 考试题目
|
||||
|
||||
### Q1
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: learning
|
||||
- stem: 作业点评只要告知结果即可，不需要给改进建议。
|
||||
- answer: [false]
|
||||
- explanation: 作业点评应指出亮点、问题和下一步改进建议。
|
||||
|
||||
### Q2
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: learning
|
||||
- stem: 若学习完成率低于 80%，负责人需要做什么？
|
||||
- options: ["在周复盘中说明原因并提出改进措施", "不处理，等待下一期", "只在群里提醒一次", "直接结束本期训练营"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: 完成率偏低时需要复盘原因并提出改进措施。
|
||||
@@ -0,0 +1,48 @@
|
||||
---
|
||||
knowledge_source: 规则制度库发布合规样本 V1.0
|
||||
version: V1.0
|
||||
category: policy
|
||||
domain: governance
|
||||
knowledge_space_key: policy
|
||||
audit_status: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 规则制度库：知识发布与合规要求
|
||||
|
||||
## 结构化产品数据
|
||||
|
||||
> 本文件用于制度类知识检索演示，不写入产品表。
|
||||
|
||||
## AI 检索知识
|
||||
|
||||
### FAQ 发布要求
|
||||
FAQ 上线前应由管理员确认问法、答案口径、适用范围和所属知识空间。未经确认的 FAQ 不得直接对员工开放。
|
||||
|
||||
### 知识切片质量要求
|
||||
知识切片应保持语义完整，单条切片聚焦一个主题，避免把多个无关规则混在同一条内容中，影响向量召回质量。
|
||||
|
||||
### 合规审阅要求
|
||||
涉及客户承诺、价格政策、合同条款、付款条件等敏感信息时，必须由管理员或授权负责人完成审阅后方可发布。
|
||||
|
||||
### 失效知识处理要求
|
||||
当制度更新、产品下线或话术失效时，管理员需在 1 个工作日内完成 FAQ 下线、知识切片更新和历史版本标记。
|
||||
|
||||
### 展示演示要求
|
||||
用于客户演示的知识库内容，应优先使用已审批、低风险、口径统一的资料，避免展示内部草稿和未确认结论。
|
||||
|
||||
## 考试题目
|
||||
|
||||
### Q1
|
||||
- type: judge
|
||||
- domain: governance
|
||||
- stem: 知识切片可以把多个无关规则混在一条里，方便一次性展示。
|
||||
- answer: [false]
|
||||
- explanation: 知识切片应聚焦一个主题，保持语义完整。
|
||||
|
||||
### Q2
|
||||
- type: single
|
||||
- domain: governance
|
||||
- stem: 演示知识库时应优先使用哪类资料？
|
||||
- options: ["已审批、低风险、口径统一的资料", "内部草稿", "未确认结论", "随手记录内容"]
|
||||
- answer: [0]
|
||||
- explanation: 演示应优先使用已审批且口径统一的资料。
|
||||
@@ -0,0 +1,76 @@
|
||||
# 知识源入库目录（Knowledge Source Ingest）
|
||||
|
||||
> 本目录是「结构化知识源文档」的唯一入库口，与「素材上传流水线」（backend-go/data/kb_data）并行。
|
||||
> 数据权威源：`../../../../docs/博昇产品与渠道合作表.md`（对齐《客户介绍合作协议》第二条）。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. 链路
|
||||
|
||||
```
|
||||
知识源 md（本目录）
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
【摄入 Ingestion】解析 front-matter + 三个固定 section
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
【审批 Audit】pending → approved / rejected
|
||||
│
|
||||
│ approved 后拆成三路
|
||||
├──→ product 表 （status=active，可浏览）
|
||||
├──→ knowledge_chunk （AI 检索知识）
|
||||
└──→ question 表 （可考试）
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 2. 格式契约（强制，摄入脚本依赖此格式）
|
||||
|
||||
每个知识源 md 必须包含：
|
||||
|
||||
1. **YAML front-matter**（元数据）：
|
||||
- `knowledge_source`：权威来源（如「博昇产品与渠道合作表 V1.0」）
|
||||
- `version`：源版本
|
||||
- `category`：产品分类（`capital_consulting` / `qualification_counseling` / `ai_consulting` / `ai_tools_platform` / `general`）
|
||||
- `domain`：知识域（`company` / `product` / `sales`），题目组卷按此抽题
|
||||
- `audit_status`：审批态（`pending` → `approved` / `rejected`）
|
||||
|
||||
2. **三个固定 section**（按 `## ` 二级标题分块）：
|
||||
- `## 结构化产品数据` → 摄入 `product` 表
|
||||
- `## AI 检索知识` → 摄入 `knowledge_chunk` 表（自然语言段落，供 Go 原生向量/关键词检索 + LLM）
|
||||
- `## 考试题目` → 摄入 `question` 表
|
||||
|
||||
## 3. 题目答案契约（统一 list 形式）
|
||||
|
||||
| 题型 `type` | `answer` 格式 |
|
||||
|-----------|--------------|
|
||||
| `judge` | `[true]` / `[false]` |
|
||||
| `single` | `[正确选项索引]`（0 起） |
|
||||
| `multiple` | `[正确选项索引1, 索引2, ...]` |
|
||||
|
||||
`options` 为选项文本数组；`domain` 取 `company` / `product` / `sales`。
|
||||
|
||||
## 4. 审批状态机
|
||||
|
||||
```
|
||||
pending ──审批通过──▶ approved ──▶ 生效（product active / chunk 入库 / question active）
|
||||
│
|
||||
└──审批驳回──▶ rejected（含理由，不生效、不进库、前台不可见）
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 5. 文件清单
|
||||
|
||||
| 文件 | 内容 | category |
|
||||
|------|------|----------|
|
||||
| `01_通用规则.md` | 结算基数、两档比例、版本更新机制 | general |
|
||||
| `02_资本咨询类.md` | 产品 1.1–1.3 | capital_consulting |
|
||||
| `03_资质认定辅导类.md` | 产品 2.1–2.3 | qualification_counseling |
|
||||
| `04_AI咨询与实施类.md` | 产品 3.1–3.6 | ai_consulting |
|
||||
| `05_企业级AI工具与平台.md` | 产品 4.1–4.16 | ai_tools_platform |
|
||||
|
||||
## 6. 代码侧已实现（Go）
|
||||
|
||||
> 完整设计见 `../../../../docs/04_Backend/BE05_Knowledge_Ingest_Module.md`（知识入库体系总设计）。
|
||||
|
||||
- [x] `internal/model/knowledge_source.go` —— 知识源文档表
|
||||
- [x] `internal/model/knowledge_chunk.go` —— 来源扩展（media_file_id 可空 + knowledge_source_id）
|
||||
- [x] `internal/api/knowledge.go` —— md 解析 + 摄入 + scan / audit / status
|
||||
- [x] GORM AutoMigrate 自动建表（无需独立 init 脚本）
|
||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,261 @@
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""博昇内部培训平台 —— 培训素材内容库（供 PDF / DOCX / MP4 生成脚本共用）"""
|
||||
|
||||
COMPANY_INTRO = {
|
||||
"title": "博昇公司介绍",
|
||||
"sections": [
|
||||
("关于博昇", [
|
||||
"博昇，聚焦企业增长与 AI 落地的综合服务商。",
|
||||
"我们围绕企业从「资本运作」到「资质认定」再到「AI 转型」的完整成长链路，提供四大板块服务，陪伴企业走通从融资到增长、再到智能化升级的全过程。",
|
||||
]),
|
||||
("四大业务板块", [
|
||||
"一、资本咨询：股权规划、融资顾问、IPO 辅导，陪伴企业走通资本路径。",
|
||||
"二、资质认定辅导：高新技术企业、专精特新、专精特新「小巨人」的申报陪跑。",
|
||||
"三、AI 咨询与实施：AI 公开课、落地诊断、软件与定制开发。",
|
||||
"四、企业级 AI 工具与平台：按行业匹配知识库、办公智能体、工业/医疗 AI、内容生成、电商运营等方案。",
|
||||
]),
|
||||
("我们的价值主张", [
|
||||
"以「资本 + AI」双引擎驱动企业成长：用资本咨询帮企业解决钱与路径的问题，用 AI 落地帮企业解决效率与竞争力的升级问题。",
|
||||
"本培训平台用于新员工入职培训与全员持续学习，涵盖公司认知、产品知识、销售能力训练与统一考试验收。",
|
||||
]),
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
PRODUCT_LINES = {
|
||||
"title": "产品线总览与销售地图",
|
||||
"lines": [
|
||||
("资本咨询类（1.x）", [
|
||||
"引流课、企业内训/定制咨询、企业长期资本顾问合作。",
|
||||
"面向有融资、股权规划、上市需求的企业；销售重点是识别客户所处阶段并匹配资本工具。",
|
||||
]),
|
||||
("资质认定辅导类（2.x）", [
|
||||
"辅导高新技术企业认定、辅导专精特新认定、辅导专精特新「小巨人」。",
|
||||
"面向有资质申报、税收优惠与政策奖补需求的企业；销售重点是帮客户算清「够不够格、能省多少钱」。",
|
||||
]),
|
||||
("AI 咨询类（3.x）", [
|
||||
"AI 公开课（WorkBuddy、企微智能表格）、企业 AI 落地诊断（线上/线下）、AI 软件（一次性授权）、定制软件开发。",
|
||||
"面向想用 AI 提效但不知道从哪下手的客户；销售重点是小步快跑、POC 验证。",
|
||||
]),
|
||||
("企业级 AI 工具与平台（4.x）", [
|
||||
"企业级知识库、多智能体集成工作台、工业检测、机器视觉、医疗多组学、AI 短视频、GEO 优化、电商管理等 16 款产品。",
|
||||
"面向有明确行业场景的客户；销售重点是方案匹配与 ROI 论证。",
|
||||
]),
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# —— 资质认定知识（06） ——
|
||||
QUALIFICATION_KNOWLEDGE = {
|
||||
"高企认定八条件": [
|
||||
"高新技术企业（高企）认定须同时满足八项条件：",
|
||||
"1. 注册成立一年以上；",
|
||||
"2. 取得对主要产品（服务）起核心支持作用的知识产权所有权（中国境内授权）；",
|
||||
"3. 核心技术属于《国家重点支持的高新技术领域》；",
|
||||
"4. 科技人员占职工总数比例不低于 10%；",
|
||||
"5. 近三个会计年度研发费用总额占销售收入总额比例达标；",
|
||||
"6. 近一年高新技术产品（服务）收入占总收入比例不低于 60%；",
|
||||
"7. 创新能力评价达标（70 分以上）；",
|
||||
"8. 申请前一年内未发生重大安全、重大质量事故或严重环境违法。",
|
||||
],
|
||||
"高企研发费用占比": [
|
||||
"按最近一年销售收入分档：",
|
||||
"· 小于 5000 万元（含）：不低于 5%；",
|
||||
"· 5000 万元至 2 亿元（含）：不低于 4%；",
|
||||
"· 2 亿元以上：不低于 3%。",
|
||||
"其中中国境内研发费用占比不低于 60%。",
|
||||
],
|
||||
"高企知识产权与税收优惠": [
|
||||
"Ⅰ类知识产权：发明专利、植物新品种、国家新药、集成电路布图设计专有权等（权重高）；",
|
||||
"Ⅱ类知识产权：实用新型、外观设计、软件著作权（权重低）。",
|
||||
"高企核心收益：企业所得税税率从 25% 降至 15%，并享受研发费用加计扣除。",
|
||||
],
|
||||
"专精特新梯度培育": [
|
||||
"优质中小企业按三级梯度逐级培育、逐级申报：",
|
||||
"创新型中小企业 → 专精特新中小企业 → 专精特新小巨人企业。",
|
||||
"专精特新中小企业是骨干力量（专业化、精细化、特色化、新颖化）；小巨人是中坚力量（掌握核心技术、细分市场占有率高）。",
|
||||
],
|
||||
"专精特新小巨人门槛（2026）": [
|
||||
"2026 年新修订办法适当提高门槛：",
|
||||
"· 营业收入提升至 5000 万元以上；",
|
||||
"· 近两年研发费用合计不低于 1200 万元；",
|
||||
"· Ⅰ类知识产权 4 项以上（须为企业自主申请、排名前三）。",
|
||||
"有效期 3 年，到期复核通过后延长 3 年。",
|
||||
],
|
||||
"高企与专精特新的区别": [
|
||||
"高企：科技部门主导，侧重技术创新与研发投入，享 15% 所得税优惠；",
|
||||
"专精特新：工信部门主导，侧重专业化、精细化、特色化、新颖化，获得重点培育与资源倾斜。",
|
||||
"两者可叠加申报，部分地区同年度多项认定可叠加奖励。",
|
||||
],
|
||||
"常见资质认证与补贴": [
|
||||
"ISO 三体系：ISO9001（质量）、ISO14001（环境）、ISO45001（职业健康安全）。",
|
||||
"另有 ISO27001（信息安全）、AAA 信用企业、知识产权贯标、两化融合、CMMI 等。",
|
||||
"政府奖补多仅限首次认证，需保留证书、合同、发票原件，认证机构须经国家认监委认可。",
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# —— 资本运作知识（07） ——
|
||||
CAPITAL_KNOWLEDGE = {
|
||||
"股权融资 vs 债权融资": [
|
||||
"股权融资：出让部分股权引入资金，无需偿还、无固定利息，但稀释控制权与分红；",
|
||||
"债权融资：按期还本付息，不稀释股权但增加财务杠杆与偿债压力。",
|
||||
"先判断客户是「缺钱但想保控制权」还是「愿稀释换成长」，再匹配工具。",
|
||||
],
|
||||
"融资轮次与估值方法": [
|
||||
"轮次：种子轮（验证想法）→ 天使轮（团队+原型）→ A 轮（产品跑通）→ B 轮（规模化）→ C 轮及以后 → Pre-IPO。",
|
||||
"估值方法：收益法（DCF 现金流折现）、市场法（可比公司/交易乘数）、资产法（净资产/重置成本）。",
|
||||
"常见乘数：P/E（市值/净利润）、P/S（市值/营收）、P/B（市值/净资产）、PEG（P/E÷增速）。",
|
||||
],
|
||||
"尽职调查与核心条款": [
|
||||
"尽调三维度：业务尽调（模式、客户、市场、收入真实性）、财务尽调（现金流、负债、税务、关联交易）、法律尽调（股权、历史、知识产权、诉讼）。",
|
||||
"核心条款：估值与金额、董事会席位与一票否决权、反稀释、对赌/回购、优先清算权、竞业禁止、期权池（ESOP）。",
|
||||
],
|
||||
"对赌协议与退出方式": [
|
||||
"对赌（VAM）：就未来业绩（净利润、营收、上市时间）达成的估值调整，未达成则创始人补偿现金或股权。",
|
||||
"退出：IPO（回报最高但门槛高）、并购（M&A）、股权回购、老股转让。",
|
||||
],
|
||||
"融资材料与路演": [
|
||||
"BP（10–20 页）核心逻辑：一句话定位 → 市场空间 → 产品/模式 → 竞争壁垒 → 团队 → 财务预测与融资计划。",
|
||||
"路演讲清「为什么是你、为什么是现在、钱怎么花、回报是什么」。",
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# —— AI 落地知识（08） ——
|
||||
AI_KNOWLEDGE = {
|
||||
"大模型选型": [
|
||||
"闭源（GPT、Claude、文心、通义）：开箱即用、性能稳，但数据出域、按量付费、定制受限；",
|
||||
"开源（Llama、Qwen、DeepSeek、GLM）：可本地私有化、数据不出域、可微调，但需自建算力与运维。",
|
||||
"7B/13B 可在单卡量化运行；70B 以上需多卡或数据中心。按「任务难度 vs 成本」选型。",
|
||||
],
|
||||
"RAG 构建五步": [
|
||||
"RAG（检索增强生成）让大模型带着企业私域知识作答：",
|
||||
"① 文档解析切块 → ② 文本向量化 → ③ 向量入库 → ④ 检索召回 → ⑤ 拼进提示词生成。",
|
||||
"解决知识过时、幻觉、缺乏私有数据三大痛点。",
|
||||
],
|
||||
"混合检索与提示词工程": [
|
||||
"混合检索 = 向量语义检索 + 关键词检索（BM25）+ 重排（Rerank），兼顾语义与精确。",
|
||||
"提示词技巧：角色设定、明确任务与格式、few-shot 示例、思维链 CoT、设定约束、自检再输出。",
|
||||
],
|
||||
"智能体与 POC 三阶段": [
|
||||
"Agent 能力：工具调用（Function Calling）、任务规划、记忆、多智能体协作；MCP 是连接模型与工具的标准化协议。",
|
||||
"POC 三阶段：数据准备 → 模型与流程搭建 → 效果评估（准确率、召回率、延迟、幻觉率、ROI）。",
|
||||
],
|
||||
"私有化三模式": [
|
||||
"纯私有化（数据不出域、成本高）→ 混合部署（敏感模块私有、通用走云）→ SaaS/公有云 API（快但数据出域）。",
|
||||
"按行业合规要求与预算推荐。",
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# —— 销售方法论（09） ——
|
||||
SALES_KNOWLEDGE = {
|
||||
"FABE 法则": [
|
||||
"F（Features 特征）：产品本身的特点；",
|
||||
"A（Advantages 优势）：比竞品好在哪；",
|
||||
"B（Benefits 利益）：给客户的具体价值；",
|
||||
"E（Evidence 证据）：案例、数据、演示、证言。",
|
||||
"从客户需求倒推，把特征翻译成客户听得懂的利益，并用证据收尾。",
|
||||
],
|
||||
"SPIN 提问法": [
|
||||
"S（Situation 背景）：了解客户现状；",
|
||||
"P（Problem 困难）：挖掘现状中的问题；",
|
||||
"I（Implication 暗示）：放大问题不解决的后果；",
|
||||
"N（Need-payoff 需求回报）：引导客户认同解决方案的价值。",
|
||||
"核心：让客户自己说出痛点、自己意识到价值。",
|
||||
],
|
||||
"LSCPA 异议处理": [
|
||||
"L（Listen 倾听）→ S（Share 同理）→ C（Clarify 澄清）→ P（Present 呈现）→ A（Ask 请求行动）。",
|
||||
"切忌直接反驳，先接情绪再解问题。",
|
||||
],
|
||||
"顾问式销售五步": [
|
||||
"① 建立信任（专业+真诚）→ ② 诊断需求（SPIN）→ ③ 提出方案（FABE）→ ④ 处理异议（LSCPA）→ ⑤ 促成与跟进。",
|
||||
"核心：从「卖产品」转向「帮客户解决问题」。",
|
||||
],
|
||||
"成交信号与技巧": [
|
||||
"成交信号：反复问价格付款、问交付时间、问细节售后、索要方案、沉默思考。",
|
||||
"技巧：直接成交、假设成交、选择成交、稀缺成交（须真实）、从众成交、让步成交。",
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# —— 清单 / 检查表（DOCX 用） ——
|
||||
CHECKLISTS = {
|
||||
"高企认定八条件自查清单": [
|
||||
"□ 注册成立满一年以上",
|
||||
"□ 拥有核心支持作用的知识产权（中国境内授权）",
|
||||
"□ 核心技术属于国家重点支持领域",
|
||||
"□ 科技人员占比 ≥ 10%",
|
||||
"□ 研发费用占比达标（按最近一年销售收入分档）",
|
||||
"□ 高新技术产品收入占比 ≥ 60%",
|
||||
"□ 创新能力评价 ≥ 70 分",
|
||||
"□ 前一年无重大安全/质量/环境事故",
|
||||
],
|
||||
"专精特新申报自查表": [
|
||||
"□ 属于优质中小企业梯度培育范围（创新型 → 专精特新 → 小巨人）",
|
||||
"□ 小巨人：营业收入 ≥ 5000 万元",
|
||||
"□ 小巨人：近两年研发费用合计 ≥ 1200 万元",
|
||||
"□ 小巨人：Ⅰ类知识产权 ≥ 4 项（自主申请、排名前三）",
|
||||
"□ 有效期 3 年，到期前复核通过可延长",
|
||||
"□ 每年 5 月 31 日前在培育平台更新信息",
|
||||
],
|
||||
"融资尽调资料清单": [
|
||||
"□ 营业执照、公司章程、股东名册",
|
||||
"□ 近三年财务报表与审计报告",
|
||||
"□ 银行流水、纳税申报表",
|
||||
"□ 核心合同、客户与供应商清单",
|
||||
"□ 知识产权清单与权属证明",
|
||||
"□ 重大诉讼、行政处罚情况",
|
||||
"□ 商业计划书（BP）与财务预测模型",
|
||||
],
|
||||
"AI 落地 POC 检查表": [
|
||||
"□ 明确业务场景与验收标准",
|
||||
"□ 数据准备（清洗、标注、切块）",
|
||||
"□ 模型与检索流程搭建",
|
||||
"□ 设定评估指标（准确率、召回率、延迟、幻觉率、ROI）",
|
||||
"□ 小范围试点与迭代优化",
|
||||
"□ 安全合规（数据脱敏、权限、幻觉控制）",
|
||||
"□ 成本预算与持续运营计划",
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# —— 模板（DOCX 用） ——
|
||||
TEMPLATES = {
|
||||
"销售周报模板": [
|
||||
"【本周业绩】",
|
||||
"· 拜访客户数：",
|
||||
"· 有效商机数：",
|
||||
"· 报价/签约金额：",
|
||||
"【重点客户跟进】",
|
||||
"· 客户名称 / 阶段 / 下一步动作 / 预计金额：",
|
||||
"【问题与求助】",
|
||||
"· 遇到的异议 / 需要的支持：",
|
||||
"【下周计划】",
|
||||
"· 重点目标客户与拜访安排：",
|
||||
],
|
||||
"顾问式销售演练脚本": [
|
||||
"开场（建立信任）：自我介绍 + 说明来意 + 表明以客户问题为中心。",
|
||||
"诊断（SPIN 提问）：先问背景，再挖困难，放大后果，引导价值。",
|
||||
"呈现（FABE）：讲利益不讲功能，配合证据。",
|
||||
"异议（LSCPA）：先听、再同理、澄清、呈现方案、请求下一步。",
|
||||
"促成（试探成交）：把「买不买」变成「怎么买」。",
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# —— 考试复习提纲 ——
|
||||
EXAM_REVIEW = {
|
||||
"title": "考试题库复习提纲",
|
||||
"sections": [
|
||||
("公司知识", [
|
||||
"博昇是聚焦企业增长与 AI 落地的综合服务商，双主营：资本咨询 + AI 落地。",
|
||||
"四大板块：资本咨询、资质认定辅导、AI 咨询与实施、企业级 AI 工具与平台。",
|
||||
]),
|
||||
("产品知识", [
|
||||
"四大产品分类：资本咨询类、资质认定辅导类、AI 咨询类、AI 工具平台类。",
|
||||
"重点记忆各产品的收费结构、佣金比例（仅推荐 / 参与谈单）、公开课奖励与报备规则。",
|
||||
]),
|
||||
("销售知识", [
|
||||
"FABE（特征/优势/利益/证据）、SPIN（背景/困难/暗示/需求回报）、LSCPA（倾听/同理/澄清/呈现/请求行动）。",
|
||||
"顾问式销售五步与常见成交技巧、大客户决策链分析。",
|
||||
]),
|
||||
("行业知识", [
|
||||
"高企八条件、研发费用占比、知识产权分类；专精特新梯度与小巨人门槛。",
|
||||
"融资轮次、估值方法、尽调维度、对赌与退出；AI 选型、RAG、Agent、私有化部署。",
|
||||
]),
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
@@ -0,0 +1,289 @@
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""生成 15 份 DOCX 培训文档（python-docx）"""
|
||||
import json, os, sys
|
||||
from docx import Document
|
||||
from docx.shared import Pt, RGBColor, Cm
|
||||
from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH
|
||||
from docx.oxml.ns import qn
|
||||
|
||||
HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
OUT = os.path.join(os.path.dirname(HERE), "word")
|
||||
sys.path.insert(0, HERE)
|
||||
import content as C
|
||||
|
||||
EAST = "宋体" # Word 兼容的中文字体
|
||||
|
||||
def set_font(run, size=11, bold=False, color=None):
|
||||
run.font.name = "Calibri"
|
||||
run.font.size = Pt(size)
|
||||
run.font.bold = bold
|
||||
if color:
|
||||
run.font.color.rgb = RGBColor(*color)
|
||||
r = run._element
|
||||
rPr = r.get_or_add_rPr()
|
||||
rFonts = rPr.get_or_add_rFonts()
|
||||
rFonts.set(qn("w:eastAsia"), EAST)
|
||||
|
||||
def add_para(doc, text, size=11, bold=False, color=None, align=None, space_after=6):
|
||||
p = doc.add_paragraph()
|
||||
if align:
|
||||
p.alignment = align
|
||||
p.paragraph_format.space_after = Pt(space_after)
|
||||
run = p.add_run(text)
|
||||
set_font(run, size, bold, color)
|
||||
return p
|
||||
|
||||
def add_heading(doc, text, level=1):
|
||||
p = doc.add_heading(level=level)
|
||||
run = p.add_run(text)
|
||||
size = {1: 16, 2: 13, 3: 11}[level]
|
||||
set_font(run, size, bold=True, color=(0x1f, 0x4e, 0x79))
|
||||
return p
|
||||
|
||||
def add_bullet(doc, text, size=11):
|
||||
p = doc.add_paragraph(style="List Bullet")
|
||||
p.paragraph_format.space_after = Pt(3)
|
||||
run = p.add_run(text)
|
||||
set_font(run, size)
|
||||
return p
|
||||
|
||||
def add_sections(doc, sections):
|
||||
for title, paras in sections:
|
||||
add_heading(doc, title, 2)
|
||||
for para in paras:
|
||||
add_para(doc, para)
|
||||
|
||||
def add_knowledge(doc, knowledge):
|
||||
for title, paras in knowledge.items():
|
||||
add_heading(doc, title, 2)
|
||||
for para in paras:
|
||||
add_para(doc, para)
|
||||
|
||||
def new_doc(title):
|
||||
doc = Document()
|
||||
add_para(doc, title, size=20, bold=True, color=(0x1f, 0x4e, 0x79), align=WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER, space_after=4)
|
||||
add_para(doc, "博昇内部培训平台 · 学习资料", size=9, color=(0x80, 0x80, 0x80), align=WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER, space_after=16)
|
||||
return doc
|
||||
|
||||
def save(doc, filename):
|
||||
doc.save(os.path.join(OUT, filename))
|
||||
print(" DOCX 生成:", filename)
|
||||
|
||||
def load_products():
|
||||
return json.load(open(os.path.join(HERE, "products.json")))["data"]
|
||||
|
||||
def load_courses():
|
||||
return json.load(open(os.path.join(HERE, "courses.json")))["data"]
|
||||
|
||||
def load_questions():
|
||||
data = json.load(open(os.path.join(HERE, "questions.json")))["data"]
|
||||
return data if isinstance(data, list) else data.get("items", [])
|
||||
|
||||
CAT_LABEL = {
|
||||
"capital_consulting": "资本咨询类",
|
||||
"qualification_counseling": "资质认定辅导类",
|
||||
"ai_consulting": "AI 咨询类",
|
||||
"ai_tools_platform": "企业级 AI 工具与平台",
|
||||
}
|
||||
|
||||
def products_table(doc, products, columns):
|
||||
"""生成产品速查表。columns: [(表头, 取值函数)]"""
|
||||
table = doc.add_table(rows=1, cols=len(columns))
|
||||
table.style = "Light Grid Accent 1"
|
||||
hdr = table.rows[0].cells
|
||||
for i, (h, _) in enumerate(columns):
|
||||
hdr[i].text = ""
|
||||
run = hdr[i].paragraphs[0].add_run(h)
|
||||
set_font(run, 10, bold=True)
|
||||
for p in products:
|
||||
row = table.add_row().cells
|
||||
for i, (_, fn) in enumerate(columns):
|
||||
row[i].text = ""
|
||||
run = row[i].paragraphs[0].add_run(fn(p))
|
||||
set_font(run, 9)
|
||||
doc.add_paragraph()
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
os.makedirs(OUT, exist_ok=True)
|
||||
products = load_products()
|
||||
courses = load_courses()
|
||||
questions = load_questions()
|
||||
def cat(c): return [p for p in products if p["category"] == c]
|
||||
|
||||
# 01 新人入职学习计划
|
||||
doc = new_doc("新人入职学习计划")
|
||||
add_heading(doc, "第一阶段：公司认知（第 1 天）", 2)
|
||||
for t in ["阅读《公司介绍》PDF，了解博昇四大业务板块", "浏览公司介绍培训页，完成公司认知学习", "学习产品线总览，建立四大产品分类框架"]:
|
||||
add_bullet(doc, t)
|
||||
add_heading(doc, "第二阶段：产品知识（第 2-4 天）", 2)
|
||||
for t in ["精读四大产品手册：资本咨询 / 资质认定 / AI 咨询 / AI 工具平台", "重点记忆各产品收费、佣金（仅推荐 / 参与谈单）、报备规则", "完成产品知识自测题，目标正确率 90% 以上"]:
|
||||
add_bullet(doc, t)
|
||||
add_heading(doc, "第三阶段：销售能力（第 5-6 天）", 2)
|
||||
for t in ["学习 FABE / SPIN / LSCPA 三大方法论", "完成顾问式销售演练脚本练习", "观看销售技巧培训视频，记录话术要点"]:
|
||||
add_bullet(doc, t)
|
||||
add_heading(doc, "第四阶段：考试验收（第 7 天）", 2)
|
||||
for t in ["复习《考试题库复习提纲》", "完成正式考试，目标通过"]:
|
||||
add_bullet(doc, t)
|
||||
save(doc, "01_新人入职学习计划.docx")
|
||||
|
||||
# 02 产品佣金速查表
|
||||
doc = new_doc("产品佣金速查表")
|
||||
add_para(doc, "下表为全部在售产品的收费与佣金速查，销售谈单时对照使用。", size=10, color=(0x80,0x80,0x80))
|
||||
products_table(doc, products, [
|
||||
("编号", lambda p: p["code"]),
|
||||
("产品", lambda p: p["name"]),
|
||||
("分类", lambda p: CAT_LABEL.get(p["category"], p["category"])),
|
||||
("收费", lambda p: p.get("pricing") or "—"),
|
||||
("佣金(推荐)", lambda p: p.get("commission_recommend") or "—"),
|
||||
("佣金(谈单)", lambda p: p.get("commission_negotiate") or "—"),
|
||||
("公开课奖励", lambda p: p.get("public_course_bonus") or "—"),
|
||||
])
|
||||
save(doc, "02_产品佣金速查表.docx")
|
||||
|
||||
# 03 / 04 销售流程清单（从课程数据）
|
||||
def course_doc(filename, title, category):
|
||||
doc = new_doc(title)
|
||||
found = False
|
||||
for c in courses:
|
||||
if c["category"] != category:
|
||||
continue
|
||||
found = True
|
||||
add_heading(doc, c["name"], 1)
|
||||
field_map = [("目标客户", "target_customers"), ("禁区客户", "forbidden_customers"),
|
||||
("话术", "scripts"), ("销售流程", "sales_process"),
|
||||
("异议处理", "objection_handling"), ("避坑提醒", "delivery_pitfalls"),
|
||||
("报备规则", "report_rules")]
|
||||
for label, key in field_map:
|
||||
v = (c.get(key) or "").strip()
|
||||
if v:
|
||||
add_heading(doc, label, 2)
|
||||
for line in v.splitlines():
|
||||
if line.strip():
|
||||
add_bullet(doc, line.strip())
|
||||
if not found:
|
||||
add_para(doc, "（暂无该分类课程内容）")
|
||||
save(doc, filename)
|
||||
|
||||
course_doc("03_资本咨询销售流程清单.docx", "资本咨询销售流程清单", "capital_script")
|
||||
course_doc("04_资质认定销售流程清单.docx", "资质认定销售流程清单", "qualification_logic")
|
||||
|
||||
# 05-08 清单检查表
|
||||
def checklist_doc(filename, title, items):
|
||||
doc = new_doc(title)
|
||||
add_para(doc, "请逐项核对，完成打勾。", size=10, color=(0x80,0x80,0x80))
|
||||
for it in items:
|
||||
add_bullet(doc, it)
|
||||
save(doc, filename)
|
||||
|
||||
checklist_doc("05_高企认定八条件自查清单.docx", "高企认定八条件自查清单", C.CHECKLISTS["高企认定八条件自查清单"])
|
||||
checklist_doc("06_专精特新申报自查表.docx", "专精特新申报自查表", C.CHECKLISTS["专精特新申报自查表"])
|
||||
checklist_doc("07_融资尽调资料清单.docx", "融资尽调资料清单", C.CHECKLISTS["融资尽调资料清单"])
|
||||
checklist_doc("08_AI落地POC检查表.docx", "AI 落地 POC 检查表", C.CHECKLISTS["AI 落地 POC 检查表"])
|
||||
|
||||
# 09 顾问式销售演练脚本
|
||||
doc = new_doc("顾问式销售演练脚本")
|
||||
add_sections(doc, [(k, v) for k, v in C.SALES_KNOWLEDGE.items()])
|
||||
add_heading(doc, "演练任务", 2)
|
||||
for t in ["两人一组，一人扮演销售、一人扮演客户", "客户提出一个异议（如「价格太贵」），销售用 LSCPA 处理", "销售用 SPIN 挖掘客户 3 个痛点", "用 FABE 介绍一个本平台产品，含证据收尾"]:
|
||||
add_bullet(doc, t)
|
||||
save(doc, "09_顾问式销售演练脚本.docx")
|
||||
|
||||
# 10 SPIN 提问话术练习
|
||||
doc = new_doc("SPIN 提问话术练习")
|
||||
add_knowledge(doc, {"SPIN 提问法": C.SALES_KNOWLEDGE["SPIN 提问法"]})
|
||||
add_heading(doc, "练习：为下列场景设计 SPIN 问题", 2)
|
||||
for t in ["场景一：客户是制造业老板，想了解 AI 但担心成本", "场景二：客户有融资需求但不愿稀释股权", "场景三：客户想申报高企但不确定够不够格"]:
|
||||
add_heading(doc, t, 3)
|
||||
for q in ["背景问题 S：", "困难问题 P：", "暗示问题 I：", "需求回报问题 N："]:
|
||||
add_bullet(doc, q + "________________________")
|
||||
save(doc, "10_SPIN提问话术练习.docx")
|
||||
|
||||
# 11 LSCPA 异议处理练习
|
||||
doc = new_doc("LSCPA 异议处理练习")
|
||||
add_knowledge(doc, {"LSCPA 异议处理": C.SALES_KNOWLEDGE["LSCPA 异议处理"]})
|
||||
add_heading(doc, "练习：用 LSCPA 处理下列异议", 2)
|
||||
for t in ["「你们收费太贵了」", "「我再考虑考虑」", "「别的公司报价更低」", "「资质认定能不能包过？」"]:
|
||||
add_heading(doc, t, 3)
|
||||
for step in ["倾听 L：", "同理 S：", "澄清 C：", "呈现 P：", "请求行动 A："]:
|
||||
add_bullet(doc, step + "________________________")
|
||||
save(doc, "11_LSCPA异议处理练习.docx")
|
||||
|
||||
# 12 客户异议处理应对表
|
||||
doc = new_doc("客户异议处理应对表")
|
||||
objections = [
|
||||
("价格太贵", "先澄清：贵在哪（绝对值还是对比值），再讲 FABE 价值与 ROI，必要时让步非核心项。"),
|
||||
("再考虑考虑", "澄清犹豫的真实原因（预算/决策人/竞品），给出限时价值点或案例，约定下一步时间。"),
|
||||
("别的公司更便宜", "不贬低竞品，强调自身差异化优势与证据，帮客户算总拥有成本而非单价。"),
|
||||
("能不能包过", "诚实说明认定有客观标准，我们承诺专业陪跑与最大化通过率，不虚假承诺。"),
|
||||
("没预算", "挖掘隐性需求，讲清不做的后果（税负高/错过政策窗口），引导分期或组合方案。"),
|
||||
]
|
||||
table = doc.add_table(rows=1, cols=2)
|
||||
table.style = "Light Grid Accent 1"
|
||||
h = table.rows[0].cells
|
||||
for i, t in enumerate(["常见异议", "应对策略"]):
|
||||
h[i].text = ""
|
||||
run = h[i].paragraphs[0].add_run(t); set_font(run, 10, bold=True)
|
||||
for obj, resp in objections:
|
||||
row = table.add_row().cells
|
||||
for i, v in enumerate([obj, resp]):
|
||||
row[i].text = ""
|
||||
run = row[i].paragraphs[0].add_run(v); set_font(run, 9)
|
||||
save(doc, "12_客户异议处理应对表.docx")
|
||||
|
||||
# 13 销售周报模板
|
||||
doc = new_doc("销售周报模板")
|
||||
add_para(doc, "每周五下班前填写，提交给直属主管。", size=10, color=(0x80,0x80,0x80))
|
||||
for line in C.TEMPLATES["销售周报模板"]:
|
||||
add_para(doc, line)
|
||||
save(doc, "13_销售周报模板.docx")
|
||||
|
||||
# 14 考试模拟练习卷（取真实题库）
|
||||
doc = new_doc("考试模拟练习卷")
|
||||
add_para(doc, "本卷从平台题库抽取，共 %d 题，用于考前自测（答案与解析见末尾）。" % len(questions), size=10, color=(0x80,0x80,0x80))
|
||||
domain_label = {"company": "公司知识", "product": "产品知识", "sales": "销售知识"}
|
||||
type_label = {"single": "单选", "multiple": "多选", "judge": "判断"}
|
||||
for i, q in enumerate(questions, 1):
|
||||
stem = q["stem"]
|
||||
add_para(doc, "%d. [%s·%s] %s" % (i, type_label.get(q["type"], q["type"]), domain_label.get(q["domain"], q["domain"]), stem), bold=True)
|
||||
opts = q.get("options") or []
|
||||
if isinstance(opts, list):
|
||||
for o in opts:
|
||||
if isinstance(o, dict):
|
||||
add_para(doc, " %s. %s" % (o.get("key"), o.get("text")), size=10)
|
||||
else:
|
||||
add_para(doc, " - %s" % o, size=10)
|
||||
add_para(doc, "", size=6)
|
||||
add_heading(doc, "参考答案与解析", 1)
|
||||
for i, q in enumerate(questions, 1):
|
||||
ans = q.get("answer") or []
|
||||
ans_txt = "、".join(ans) if isinstance(ans, list) else str(ans)
|
||||
if q["type"] == "judge":
|
||||
ans_txt = "正确" if (ans and ans[0] in ("true", "正确")) else "错误"
|
||||
exp = q.get("explanation") or ""
|
||||
add_para(doc, "%d. 答案：%s" % (i, ans_txt), size=10)
|
||||
if exp:
|
||||
add_para(doc, " 解析：%s" % exp, size=9, color=(0x80,0x80,0x80))
|
||||
save(doc, "14_考试模拟练习卷.docx")
|
||||
|
||||
# 15 产品知识速查手册
|
||||
doc = new_doc("产品知识速查手册")
|
||||
add_para(doc, "全部 %d 个产品的完整字段速查，含说明、收费、佣金、规则。" % len(products), size=10, color=(0x80,0x80,0x80))
|
||||
for c in ["capital_consulting", "qualification_counseling", "ai_consulting", "ai_tools_platform"]:
|
||||
ps = cat(c)
|
||||
if not ps:
|
||||
continue
|
||||
add_heading(doc, CAT_LABEL[c], 1)
|
||||
for p in ps:
|
||||
add_heading(doc, "%s（%s）" % (p["name"], p["code"]), 2)
|
||||
for label, key in [("标签", "tags"), ("说明", "description"), ("收费", "pricing"),
|
||||
("佣金(推荐)", "commission_recommend"), ("佣金(谈单)", "commission_negotiate"),
|
||||
("公开课奖励", "public_course_bonus"), ("版本风险", "version_risk"), ("报备规则", "report_rules")]:
|
||||
v = (p.get(key) or "").strip()
|
||||
if v:
|
||||
add_bullet(doc, "%s：%s" % (label, v))
|
||||
save(doc, "15_产品知识速查手册.docx")
|
||||
|
||||
print("完成 15 份 DOCX")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,163 @@
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""生成 10 个 MP4 培训视频（Pillow 渲染幻灯片 + ffmpeg 合成）"""
|
||||
import os, sys, subprocess, textwrap
|
||||
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
|
||||
|
||||
HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
OUT = os.path.join(os.path.dirname(HERE), "mp4")
|
||||
WORK = os.path.join(HERE, "slides")
|
||||
sys.path.insert(0, HERE)
|
||||
import content as C
|
||||
|
||||
W, H = 1280, 720
|
||||
FONT_PATH = "/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc"
|
||||
FONT_BOLD = "/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Bold.ttc"
|
||||
|
||||
BG = (26, 60, 100) # 深蓝背景
|
||||
BG_TITLE = (15, 45, 80)
|
||||
ACCENT = (96, 165, 250) # 亮蓝
|
||||
WHITE = (255, 255, 255)
|
||||
GREY = (200, 210, 220)
|
||||
|
||||
def load_font(path, size, index=0):
|
||||
return ImageFont.truetype(path, size, index=index)
|
||||
|
||||
def wrap(text, width):
|
||||
# 按字符宽度折行（中文近似等宽）
|
||||
return textwrap.wrap(text, width=width)
|
||||
|
||||
def render_title_slide(path, title, subtitle):
|
||||
img = Image.new("RGB", (W, H), BG_TITLE)
|
||||
d = ImageDraw.Draw(img)
|
||||
# 顶部装饰条
|
||||
d.rectangle([0, 0, W, 10], fill=ACCENT)
|
||||
d.rectangle([0, H-10, W, H], fill=ACCENT)
|
||||
f_title = load_font(FONT_BOLD, 72)
|
||||
f_sub = load_font(FONT_PATH, 34)
|
||||
# 居中标题
|
||||
for i, line in enumerate(wrap(title, 14)):
|
||||
bbox = d.textbbox((0,0), line, font=f_title)
|
||||
tw = bbox[2]-bbox[0]
|
||||
d.text(((W-tw)//2, 250 + i*90), line, font=f_title, fill=WHITE)
|
||||
bbox = d.textbbox((0,0), subtitle, font=f_sub)
|
||||
sw = bbox[2]-bbox[0]
|
||||
d.text(((W-sw)//2, 470), subtitle, font=f_sub, fill=GREY)
|
||||
d.text((W-360, H-60), "博昇内部培训平台", font=load_font(FONT_PATH, 26), fill=GREY)
|
||||
img.save(path)
|
||||
|
||||
def render_slide(path, title, bullets, idx, total):
|
||||
img = Image.new("RGB", (W, H), BG)
|
||||
d = ImageDraw.Draw(img)
|
||||
d.rectangle([0, 0, W, 8], fill=ACCENT)
|
||||
f_title = load_font(FONT_BOLD, 52)
|
||||
f_bullet = load_font(FONT_PATH, 40)
|
||||
f_small = load_font(FONT_PATH, 24)
|
||||
# 标题
|
||||
d.text((60, 50), title, font=f_title, fill=WHITE)
|
||||
d.line([(60, 130), (W-60, 130)], fill=ACCENT, width=2)
|
||||
# 条目
|
||||
y = 170
|
||||
for b in bullets:
|
||||
lines = wrap(b, 24)
|
||||
for line in lines:
|
||||
if y > H - 100:
|
||||
break
|
||||
d.ellipse([60, y+16, 74, y+30], fill=ACCENT)
|
||||
d.text((92, y), line, font=f_bullet, fill=WHITE)
|
||||
y += 58
|
||||
# 页码 + 页脚
|
||||
d.text((W-220, H-60), "%d / %d" % (idx, total), font=f_small, fill=GREY)
|
||||
d.text((60, H-60), "博昇内部培训平台", font=f_small, fill=GREY)
|
||||
img.save(path)
|
||||
|
||||
def make_slides(title, items, max_bullets=6):
|
||||
"""items: list of (小标题, [要点]) → 拆分为多张幻灯片"""
|
||||
slides = []
|
||||
for sub, bullets in items:
|
||||
# 按 max_bullets 拆分
|
||||
for i in range(0, len(bullets), max_bullets):
|
||||
chunk = bullets[i:i+max_bullets]
|
||||
s_title = sub if i == 0 else sub + "（续）"
|
||||
slides.append((s_title, chunk))
|
||||
if not slides:
|
||||
slides = [("内容", ["（暂无内容）"])]
|
||||
return slides
|
||||
|
||||
def build_video(filename, title, items, title_dur=4, slide_dur=6):
|
||||
os.makedirs(WORK, exist_ok=True)
|
||||
slides = make_slides(title, items)
|
||||
total = len(slides) + 1
|
||||
# 渲染标题页 + 内容页
|
||||
render_title_slide(os.path.join(WORK, "s000.png"), title, "博昇内部培训平台 · 培训课程")
|
||||
for i, (sub, bullets) in enumerate(slides, 1):
|
||||
render_slide(os.path.join(WORK, "s%03d.png" % i), sub, bullets, i, total)
|
||||
# ffmpeg 合成
|
||||
n = total
|
||||
inputs = []
|
||||
for i in range(n):
|
||||
dur = title_dur if i == 0 else slide_dur
|
||||
inputs += ["-framerate", "25", "-loop", "1", "-t", str(dur), "-i", os.path.join(WORK, "s%03d.png" % i)]
|
||||
# 每个输入归一化后再 concat
|
||||
parts = []
|
||||
for i in range(n):
|
||||
parts.append("[%d:v]scale=1280:720,setsar=1,format=yuv420p[v%d]" % (i, i))
|
||||
concat = "".join("[v%d]" % i for i in range(n)) + "concat=n=%d:v=1:a=0[v]" % n
|
||||
fc = ";".join(parts) + ";" + concat
|
||||
out = os.path.join(OUT, filename)
|
||||
cmd = ["ffmpeg", "-y", *inputs,
|
||||
"-f", "lavfi", "-i", "anullsrc=channel_layout=stereo:sample_rate=44100",
|
||||
"-filter_complex", fc,
|
||||
"-map", "[v]", "-map", "%d:a" % n,
|
||||
"-c:v", "libx264", "-preset", "veryfast", "-crf", "23", "-pix_fmt", "yuv420p",
|
||||
"-r", "25", "-c:a", "aac", "-b:a", "64k", "-shortest",
|
||||
out]
|
||||
r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
|
||||
if r.returncode != 0:
|
||||
print(" MP4 失败:", filename, r.stderr[-300:])
|
||||
else:
|
||||
sz = os.path.getsize(out)
|
||||
print(" MP4 生成:", filename, "(%d 页, %.1f KB)" % (n, sz/1024))
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
os.makedirs(OUT, exist_ok=True)
|
||||
videos = [
|
||||
("01_公司介绍.mp4", "公司介绍", C.COMPANY_INTRO["sections"]),
|
||||
("02_产品线总览.mp4", "产品线总览", C.PRODUCT_LINES["lines"]),
|
||||
("03_高企认定八大条件.mp4", "高企认定八大条件", [
|
||||
("八项条件", C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["高企认定八条件"]),
|
||||
("研发费用占比", C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["高企研发费用占比"]),
|
||||
]),
|
||||
("04_专精特新梯度培育.mp4", "专精特新梯度培育", [
|
||||
("梯度体系", C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["专精特新梯度培育"]),
|
||||
("小巨人门槛", C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["专精特新小巨人门槛（2026）"]),
|
||||
]),
|
||||
("05_资本咨询销售要点.mp4", "资本咨询销售要点", [
|
||||
("融资工具选择", C.CAPITAL_KNOWLEDGE["股权融资 vs 债权融资"]),
|
||||
("轮次与估值", C.CAPITAL_KNOWLEDGE["融资轮次与估值方法"]),
|
||||
("尽调与条款", C.CAPITAL_KNOWLEDGE["尽职调查与核心条款"]),
|
||||
]),
|
||||
("06_企业AI落地方法论.mp4", "企业 AI 落地方法论", [
|
||||
("大模型选型", C.AI_KNOWLEDGE["大模型选型"]),
|
||||
("RAG 构建五步", C.AI_KNOWLEDGE["RAG 构建五步"]),
|
||||
("私有化三模式", C.AI_KNOWLEDGE["私有化三模式"]),
|
||||
]),
|
||||
("07_顾问式销售FABE法则.mp4", "顾问式销售 · FABE 法则", [
|
||||
("FABE 法则", C.SALES_KNOWLEDGE["FABE 法则"]),
|
||||
("顾问式销售五步", C.SALES_KNOWLEDGE["顾问式销售五步"]),
|
||||
]),
|
||||
("08_SPIN提问技巧.mp4", "SPIN 提问技巧", [
|
||||
("SPIN 提问法", C.SALES_KNOWLEDGE["SPIN 提问法"]),
|
||||
]),
|
||||
("09_LSCPA异议处理.mp4", "LSCPA 异议处理", [
|
||||
("LSCPA 异议处理", C.SALES_KNOWLEDGE["LSCPA 异议处理"]),
|
||||
]),
|
||||
("10_销售成交技巧.mp4", "销售成交技巧", [
|
||||
("成交信号", C.SALES_KNOWLEDGE["成交信号与技巧"]),
|
||||
]),
|
||||
]
|
||||
for fn, title, items in videos:
|
||||
build_video(fn, title, items)
|
||||
print("完成 %d 个 MP4" % len(videos))
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,160 @@
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
"""生成 15 份 PDF 培训文档（reportlab）"""
|
||||
import json, os, sys
|
||||
from reportlab.lib.pagesizes import A4
|
||||
from reportlab.lib.units import mm
|
||||
from reportlab.lib import colors
|
||||
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet, ParagraphStyle
|
||||
from reportlab.pdfbase import pdfmetrics
|
||||
from reportlab.pdfbase.cidfonts import UnicodeCIDFont
|
||||
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer, PageBreak
|
||||
|
||||
HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
OUT = os.path.join(os.path.dirname(HERE), "pdf")
|
||||
sys.path.insert(0, HERE)
|
||||
import content as C
|
||||
|
||||
pdfmetrics.registerFont(UnicodeCIDFont("STSong-Light"))
|
||||
FONT = "STSong-Light"
|
||||
|
||||
def esc(s):
|
||||
return (s or "").replace("&", "&").replace("<", "<").replace(">", ">")
|
||||
|
||||
def styles():
|
||||
ss = getSampleStyleSheet()
|
||||
ss["Title"].fontName = FONT
|
||||
ss["Heading1"].fontName = FONT
|
||||
ss["Heading1"].fontSize = 16
|
||||
ss["Heading1"].textColor = colors.HexColor("#1f4e79")
|
||||
body = ParagraphStyle("body", parent=ss["Normal"], fontName=FONT, fontSize=11, leading=18, spaceAfter=6)
|
||||
bullet = ParagraphStyle("bullet", parent=body, leftIndent=16, bulletIndent=4, spaceAfter=4)
|
||||
sub = ParagraphStyle("sub", parent=ss["Heading2"], fontName=FONT, fontSize=13, textColor=colors.HexColor("#2e6da4"), spaceBefore=10, spaceAfter=6)
|
||||
return ss, body, bullet, sub
|
||||
|
||||
def load_products():
|
||||
p = json.load(open(os.path.join(HERE, "products.json")))["data"]
|
||||
return p
|
||||
|
||||
def load_courses():
|
||||
return json.load(open(os.path.join(HERE, "courses.json")))["data"]
|
||||
|
||||
CAT_LABEL = {
|
||||
"capital_consulting": "资本咨询类",
|
||||
"qualification_counseling": "资质认定辅导类",
|
||||
"ai_consulting": "AI 咨询类",
|
||||
"ai_tools_platform": "企业级 AI 工具与平台",
|
||||
}
|
||||
|
||||
def add_products(story, products, body, sub, bullet):
|
||||
by_cat = {}
|
||||
for p in products:
|
||||
by_cat.setdefault(p["category"], []).append(p)
|
||||
order = ["capital_consulting", "qualification_counseling", "ai_consulting", "ai_tools_platform"]
|
||||
for cat in order:
|
||||
if cat not in by_cat:
|
||||
continue
|
||||
story.append(Paragraph(esc(CAT_LABEL.get(cat, cat)), sub))
|
||||
for p in by_cat[cat]:
|
||||
story.append(Paragraph("<b>%s（%s）</b>" % (esc(p["name"]), esc(p["code"])), body))
|
||||
fields = [
|
||||
("标签", p.get("tags")), ("说明", p.get("description")), ("收费", p.get("pricing")),
|
||||
("佣金（仅推荐）", p.get("commission_recommend")), ("佣金（参与谈单）", p.get("commission_negotiate")),
|
||||
("公开课奖励", p.get("public_course_bonus")), ("版本风险", p.get("version_risk")),
|
||||
("报备规则", p.get("report_rules")),
|
||||
]
|
||||
for k, v in fields:
|
||||
if v and str(v).strip():
|
||||
story.append(Paragraph("· %s：%s" % (k, esc(v)), bullet))
|
||||
|
||||
def add_sections(story, sections, body, sub):
|
||||
for title, paras in sections:
|
||||
story.append(Paragraph(esc(title), sub))
|
||||
for para in paras:
|
||||
story.append(Paragraph(esc(para), body))
|
||||
|
||||
def add_knowledge(story, knowledge, body, sub):
|
||||
for title, paras in knowledge.items():
|
||||
story.append(Paragraph(esc(title), sub))
|
||||
for para in paras:
|
||||
story.append(Paragraph(esc(para), body))
|
||||
|
||||
def build(filename, title, blocks):
|
||||
doc = SimpleDocTemplate(os.path.join(OUT, filename), pagesize=A4,
|
||||
topMargin=20*mm, bottomMargin=20*mm, leftMargin=20*mm, rightMargin=20*mm)
|
||||
ss, body, bullet, sub = styles()
|
||||
story = []
|
||||
story.append(Paragraph(esc(title), ss["Title"]))
|
||||
story.append(Spacer(1, 6*mm))
|
||||
story.append(Paragraph("博昇内部培训平台 · 学习资料", ParagraphStyle("tag", parent=body, fontSize=9, textColor=colors.grey)))
|
||||
story.append(Spacer(1, 6*mm))
|
||||
for kind, data in blocks:
|
||||
if kind == "sections":
|
||||
add_sections(story, data, body, sub)
|
||||
elif kind == "knowledge":
|
||||
add_knowledge(story, data, body, sub)
|
||||
elif kind == "products":
|
||||
add_products(story, data, body, sub, bullet)
|
||||
doc.build(story)
|
||||
print(" PDF 生成:", filename)
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
os.makedirs(OUT, exist_ok=True)
|
||||
products = load_products()
|
||||
courses = load_courses()
|
||||
def cat(c): return [p for p in products if p["category"] == c]
|
||||
|
||||
jobs = [
|
||||
("01_公司介绍.pdf", "博昇公司介绍", [("sections", C.COMPANY_INTRO["sections"])]),
|
||||
("02_产品线总览与销售地图.pdf", "产品线总览与销售地图", [("sections", C.PRODUCT_LINES["lines"])]),
|
||||
("03_资本咨询类产品手册.pdf", "资本咨询类产品手册", [("products", cat("capital_consulting"))]),
|
||||
("04_资质认定辅导类产品手册.pdf", "资质认定辅导类产品手册", [("products", cat("qualification_counseling"))]),
|
||||
("05_AI咨询类产品手册.pdf", "AI 咨询类产品手册", [("products", cat("ai_consulting"))]),
|
||||
("06_企业级AI工具平台产品手册.pdf", "企业级 AI 工具与平台产品手册", [("products", cat("ai_tools_platform"))]),
|
||||
("07_高新技术企业认定政策解读.pdf", "高新技术企业认定政策解读", [("knowledge", {
|
||||
"高企认定八条件": C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["高企认定八条件"],
|
||||
"高企研发费用占比": C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["高企研发费用占比"],
|
||||
"知识产权与税收优惠": C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["高企知识产权与税收优惠"],
|
||||
})]),
|
||||
("08_专精特新企业认定政策解读.pdf", "专精特新企业认定政策解读", [("knowledge", {
|
||||
"梯度培育体系": C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["专精特新梯度培育"],
|
||||
"小巨人门槛（2026）": C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["专精特新小巨人门槛（2026）"],
|
||||
"高企与专精特新的区别": C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["高企与专精特新的区别"],
|
||||
"常见资质认证与补贴": C.QUALIFICATION_KNOWLEDGE["常见资质认证与补贴"],
|
||||
})]),
|
||||
("09_资本运作与股权融资基础讲义.pdf", "资本运作与股权融资基础讲义", [("knowledge", C.CAPITAL_KNOWLEDGE)]),
|
||||
("10_企业AI落地方法论讲义.pdf", "企业 AI 落地方法论讲义", [("knowledge", C.AI_KNOWLEDGE)]),
|
||||
("11_顾问式销售方法论讲义.pdf", "顾问式销售方法论讲义", [("knowledge", C.SALES_KNOWLEDGE)]),
|
||||
("12_销售话术手册_资本咨询.pdf", "销售话术手册：资本咨询", [("sections", course_sections(courses, "capital_script"))]),
|
||||
("13_销售话术手册_资质认定.pdf", "销售话术手册：资质认定", [("sections", course_sections(courses, "qualification_logic"))]),
|
||||
("14_新人入职培训手册.pdf", "新人入职培训手册", [
|
||||
("sections", C.COMPANY_INTRO["sections"]),
|
||||
("sections", C.PRODUCT_LINES["lines"]),
|
||||
("knowledge", C.SALES_KNOWLEDGE),
|
||||
]),
|
||||
("15_考试题库复习提纲.pdf", "考试题库复习提纲", [("sections", C.EXAM_REVIEW["sections"])]),
|
||||
]
|
||||
for fn, title, blocks in jobs:
|
||||
build(fn, title, blocks)
|
||||
print("完成 %d 份 PDF" % len(jobs))
|
||||
|
||||
def course_sections(courses, category):
|
||||
sections = []
|
||||
for c in courses:
|
||||
if c["category"] != category:
|
||||
continue
|
||||
paras = []
|
||||
field_map = [
|
||||
("目标客户", "target_customers"), ("禁区客户", "forbidden_customers"),
|
||||
("话术", "scripts"), ("销售流程", "sales_process"),
|
||||
("异议处理", "objection_handling"), ("避坑提醒", "delivery_pitfalls"),
|
||||
("报备规则", "report_rules"),
|
||||
]
|
||||
for label, key in field_map:
|
||||
v = c.get(key)
|
||||
if v and str(v).strip():
|
||||
paras.append("%s：%s" % (label, v.strip()))
|
||||
sections.append((c["name"], paras if paras else ["（暂无详细内容）"]))
|
||||
return sections
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
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