我们先把自己的生意，
交给 AI 来跑
跑通一段，交付一段。现在我们做的是 AI 解决方案——咨询、云呼叫中心、Agent 定制、活页；营销互动是我们交付的形态之一。
把每个运营环节，一段一段交给 AI
24好玩 是一门跑了 10 年的生意。从 2025 年底开始，我们把它的每个运营环节交给 AI——不是做实验，是真的在跑，每一段都要对真实客户负责，出错自己承担。
先在自己生意里跑通
- 官网 70+ 个案例页由 AI 按同一套框架批量产出，人工逐页把关后上线
- SEO / 爬虫自动周报，每周自动比对收录趋势、直接推进运营群
- 企微智能客服在线值守——AI 起草、边界内自动答，复杂问题转人工
AI 交付流水线
AI 出第一版，人只做把关——快是 AI 的，对是人负责的。
选一个行业，看一段我们真实生成过的活动方案——内容已人工审核后固化，回放的是当时的输出。
加我们的 AI 客服，随便问一句
上面是回放，这个是真的——我们的企微客服线由 AI 值守，你现在就能问它「我这行能做什么活动」。
数字是真的在走
上面是我们工程线编码 agent（Claude Code 与 Codex）的 token 累计用量，来自自研的跨端统计工具 Tokenledger ↗（我们团队自己写、自己天天在用，MIT 开源）：每台开发机的用量汇到一个 hub，对外公开的是脱敏后的总量。页面上的滚动是按最近 6 小时的真实消耗速率连续推进、每分钟与真值校准——深夜没人跑它就不动，我们不造波动。
口径先说清楚：它只统计写代码这条线上的 agent（Claude Code 与 Codex）——线上产品里的推理（/planner 的方案生成、内容工厂的出图出片、语音转写）走的是别的模型与账，不在这个数里。所以真实的 AI 总用量，只会比这个数字更大。
为什么把这个数字挂出来？因为「我们自己重度在用」是这一页每句话的底气——投入是影子，产出在上面那六段。
AI 技术底座：自己搭的工程，不是接了个 API
前面讲的产出与数字，都跑在这套自己搭的工程上。其中两件我们团队开源了（MIT）——不是写来展示的 demo，就是我们每天在用的那一份。
AI 工程流水线
多个 Coding Agent 并行认领任务、各自开分支跑测试，自研调度器 ClaudeFleet 盯全程；六道质量闸全绿才允许合并，低风险改动无人值守直达生产。快是 AI 的，对是闸门管的。
ClaudeFleet · 团队开源 MIT ↗AI 运行时
不止用在开发——通话转写、AI 摘要与分类跑在呼叫中心里；知识库包成 MCP 服务对外开放；内容工厂批量出图出片，成本按厘记账、三道闸拦超支。
可量化、可核对
上一节的 token 里程表来自自研统计工具 Tokenledger，投入公开挂在页面上；经营周报、SEO 报告长年由 AI 自动出，数字由代码锁死、AI 只写叙述——不造数。
Tokenledger · 团队开源 MIT ↗AI 运行时跑在 13 年打磨的同一套集群上——11.5 万+ 场活动真实上线跑过的底子，现在托着呼叫中心、客服与 MCP 服务。
互动引擎与 500+ 玩法沉淀是另一条线，见定制交付 →
13 年下来，我们最熟这几类生意
商业地产
开业引流、节日营销、周年店庆、会员促活
零售与连锁
会员活跃、到店转化、券的核销
消费品牌
新品推广、节点传播、粉丝裂变
金融与出行
积分消耗、会员留存、公众号运营
共同点：都要一年做很多场活动，都缺人，都说不清效果。也正因为熟，我们谈 AI 的时候能落到具体环节，而不是泛泛的转型建议。
真的在一线做事
AI 项目已经在生产环境里跑着；经典交付一年几十场，也没停。
AI 商场会员小程序范本（AI 导购 + 签到插件）
AI 导购只依据商场真实券/活动/积分作答；签到是可配阶梯的分值日历。两者可作为组件包嵌入商场已有小程序，后台改规则即时生效、无需发版。真机可演示。
查看案例 →智能养老 · 家庭服务 Agent
微信公众号语音对话 + 长期记忆 + 主动提醒 + 家属看板：复杂留给子女、简单留给老人；含可运行的语音 MVP 参考实现与内部评估系统（66 条用例可回归）。
查看案例 →智慧合同 AI 能力赋能解决方案
不重构存量合同系统，低侵入叠加起草/审核/比对/问答/知识库五类 AI 能力；分层验收 + 三档阈值，评估样例库随方案交付，全部亮点做成可点的在线演示。
查看案例 →
爱玩，而且硬核
做「好玩」的人，自己先玩得起来——2017 年全员跑过 Color Run，把颜色玩在身上。撑起这些好玩的，是一支硬核技术团队：日访问千万级的平台、数百款互动作品，都是我们自己写的。
Remote-first，三地协作
Remote-first
异步沟通、文档先行，产出说话
就近办公
愿意见面的同事就近选择办公室
三地 OFFICE
上海 · 广州 · 硅谷
