选定灯塔场景、做到生产可用、持续陪跑迭代——留下的是沉淀在团队里的工作方式，不是一次性的 PPT。
把「导 Excel、拼 PPT、开会对数」的人肉链路，换成跟数据对话、让 Agent 自主分析。从 BU 到一线代表，看同一份实时数据，把洞察闭环到行动。
内容效率引擎加洞察引擎——AIGC 可提升内容生产效率，social listening 把医患需求差找出来。把「个人会用 AI」沉淀成「团队有产能」。
把散落各处的 AI 试点，收敛成可治理、合规、可规模化的 AI 底座——和全球策略对齐，扛得住业务涌上来的需求。
Forward Deployed Engineer（前置部署工程师 / 驻场工程师）——一名嵌入客户真实业务现场、把 AI 一路做到在生产环境里跑起来、并对结果持续负责的工程师。第一天去现场梳理问题的是他，半年后系统上线、出问题要救的还是他。这个模式由 Palantir 在 2010 年代初提出并实践，近年成为企业 AI 落地的常见路径之一。
据公开研究报道，对大量 AI 项目的抽样观察中，多数试点对利润影响有限——问题往往不在模型本身，而在「怎么用起来」。
据公开招聘市场报道，FDE 相关岗位发布量同比大幅增长，从数百量级上升到数千量级。
据公开报道，AWS 宣布投入约 10 亿美元建设 Forward Deployed Engineering 相关组织；OpenAI 等也成立了面向部署的团队。
给你一份报告 / 方案，交付即走，落地靠你自己。
给你一套通用工具，碰到脏数据、怪流程就卡住。
给你跑起来的结果，还把 AI 能力沉淀在你团队里。
不是 PPT 里的概念——每一项都在真实项目里跑过、交付过、被业务用起来过。驻场时直接开箱，不从零造轮子。
把我们在真实项目里踩出来的方法，浓缩成团队带得走的实战课。上课就动手，结课就能用。
17 个模块的菜单式训练营——从提示词、AI 报告、数据分析到 Agent 工作流，按团队现状拼出你们的课表。
从一份真实业务数据出发，用 AI 走完「分析 → 洞察 → 成型汇报」全程——结课时每人带走自己的业务报告。
拿真实业务命题练 AI 解题：拆题、找数、建结构、出成果，完整跑一个能拿去汇报的案例。
一句话出海报、一键出 PPT、品牌 IP 与短片——以动手练习为主的内容工作坊，争取当场产出可用素材。
所有课程都由驻场过一线的 FDE 工程师授课——讲的是我们自己每天在用的方法，不是网上的通识课。
只列已交付的项目。出于客户保密约定，案例以脱敏方式呈现。
多表接入，支持公司到产品线多级下钻、季度筛选与导出对账。
交付证据：3 张核心表 · 2 个事业部 · 10+ BU 查看案例详情把 JBP、评估、尽调与调研材料整理成按角色呈现的可追溯报告。
交付证据：3 套 HTML 模板 · 4 类材料接入 查看案例详情从审批材料提取字段，按固定模板生成供业务复核的正式沟通函。
交付证据：固定 6 字段 · 支持单份与批量 查看案例详情把市场数据、竞品情报和销售方法整理为可复用的培训素材。
交付证据：156 条客户数据 · 3 版 HTML 报告 查看案例详情结合名称、地域与地址规则做批量匹配，高风险记录进入人工复核。
交付证据：批量脚本 · 风险分层 · Excel/JSON 导出 查看案例详情让分散的产品、流程与政策资料可检索、可引用、可治理。
交付证据：多格式知识库 · 混合检索 · 来源引用 查看案例详情用配置驱动 Excel/数据库到 PPT 的更新，并自动检查关键格式与时效。
交付证据：3 种更新方案 · 4 项检查自动化 查看案例详情用一条递进主线演示从资料问答、结构化信息抽取到工具连接的应用搭建。
交付证据：10+ 可导入应用配置 · 递进式能力主线 查看案例详情泺枢（Luoshu）是一家专注医药行业的 AI 工程团队。我们不做「交付 PPT 就走」的咨询，用 FDE（Forward Deployed Engineering）模式驻进客户业务：选定灯塔场景、做到生产可用、持续陪跑迭代——留下的是沉淀在团队里的工作方式与能力。核心团队约 5 人，背后有一张医药与 AI 的专家网络。