制造业诊断涉及大量行业 Know-how 与历史数据，传统人工模式在效率、一致性与合规性上均面临瓶颈。
高管与 IT 层沟通相对顺畅，但车间设备盘点涉及大量行业 Know-how 与老旧工控机数据，是现场公开实施的主要难点。
万字级模板条款繁多，人工撰写难以保证逐条对标，返工与整改成本高。
访谈笔记、录音整理与评分校验分散在不同角色手中，缺乏统一标准与记忆沉淀。
诊断过程本身蕴含改造与整改需求，但缺少结构化归档，难以转化为标准场景商机。
整体方案划分为「现场应用」与「异步技能」两部分，清晰界定「给人用」与「给机器用」的边界，实现材料收集到报告生成的全流程闭环。
面向三人诊断小组的上门作业工具，主打离线可用、随身记录、一键取材。
异步执行的智能技能链，从原始访谈素材直达符合官方规范的标准化报告。
从上门到取材包导出，每一步都有明确动作与合规节点，让诊断现场可复制、可提效。
录入企业基本信息，建立本次诊断档案。
确认企业、服务方、诊断方人员到场与分工。
获取录音权限，完成保密承诺告知。
交叉式提问，随身记结构化落点。
生成取材包，交接后台技能链处理。
三类角色优势互补，覆盖商务对接、技术判断与方案转化，让单场诊断又快又准。
负责与企业的对接沟通、现场组织与资源协调，保障诊断顺利进场与推进。
深入车间层完成设备盘点与工艺理解，是攻克行业 Know-how 难点的关键角色。
将诊断发现转化为改造建议与商机线索，锚定标准场景高效落地现有标品能力。
诊断过程中深挖客户需求，重点瞄准「经营决策支撑」核心场景，并辐射多项高价值条款，以高效落地现有标品能力。
尊创基于自身完整技术栈打造 Zai 客户端与 Harness 超级智能体工具，早于市场开源方案推出，具备更高的迭代效率与自主可控能力。
Zai 客户端 + Harness 超级智能体工具，从底层到应用完整自主，适配信创环境。
通过员工 ID 绑定机制，团队成员对技能的使用记忆瞬间对齐，避免「各自养模型」的低效重复。
后端灵活对接大模型，以内置知识库引导生成符合官方规范的万字报告。
报告提交前进行多轮自检与查漏补缺，显著提升官方审核通过率。
针对真实落地场景中的三大关键风险，智能体给出了明确的应对策略与持续优化路径。
针对语音转文字可能存在的误差，建议对接科大讯飞、元宝等大厂高精度转写工具，并采用多人录音汇总与多维度矫正机制，持续提升转写准确率。
智能体生成的报告严格对标官方模板；若审核未通过会明确根因定位。官方平台已具备 AI 初步检测机制，可大幅降低整改成本与往返周期。
当前工具侧重现场与报告生成，未来将增强信息化统一管理能力，包括需求排期、人员管理及 PC 端统计分析驾驶舱等可视化功能。
江苏省已在多个地市启动相关项目，各地市均有中标份额，为双方深度合作奠定坚实基础。后续将围绕三大领域展开具体对接。
共建「铁三角」诊断人才编队，输出标准化作业方法与培训体系，快速支撑多地上门诊断。
共同推进 AI 诊断智能体在各地市落地部署，持续迭代现场应用与后台技能能力。
围绕诊断后整改平台（如 Deep）与商机需求，联合支撑打单，打通诊断到整改的闭环。