技术分享与行业洞察 | 大衍智联 derivenet

以「商品管理」为例走一遍定义模型→发布→配置收尾，并摊开四个最常见的坑：类型定错、预览当发布、关联没声明、草稿没发布。

零售说赚、批发说赚、财务却说没赚——口径不一致让对账变成扯皮。衍数如何把经营词汇收进一份口径字典，并让 AI 也按这份口径作答。

一个业务模块从建表到联调的传统五道工序，如何被「定义一次数据模型」替代。衍枢的模型驱动、预览先行与发布护栏。

AI 不是外挂，是平台原生内建的能力。看一名 AI 数字员工如何被定义边界、如何派活、为何关键操作要停下等人审批。

从「加一列要排期」说起——当界面可以用配置描述，改动就属于配置级而非代码级。衍景如何把界面的结构与实现分开、让一个模型服务多个视图。

如何选择适合企业的低代码平台？从 AI 能力、数据安全、扩展性和部署方案四个维度全面对比。

从 API 调用到构建企业级 LLM 应用，理解 Prompt Engineering、RAG 和 AI Agent 的核心概念与实践。

从信息化到数字化再到智能化，企业数字化转型的正确路径和每个阶段的核心挑战。