[{"content":" 核心服务：我帮助文档密集型团队，把手工报告、审核和交接变成可使用、可拥有的 AI 辅助工作流。 适合谁 # 财务、运营、合规、报告团队，或者任何让聪明人每周花大量时间在系统之间搬数据、检查文档、重新格式化报告、重复写类似叙述的团队。\n如果你对数据离开网络很敏感，请一开始就说明。本地部署和本地 LLM 都在范围内。\n如何工作 # 1. 观察（约 2–3 天） # 我和你的团队一起看真实的文档、工具和交接，不看五年前画的流程图。我们找出时间花在哪里、哪里最容易出错。\n2. 设计（约 1–2 天） # 我会给出一两个具体的工作流切片，按有用性、可行性和风险排序。你确认要构建什么之后，我才开始认真写代码。\n3. 构建（约 1–2 周） # 我使用你们已经有权限使用的工具：Microsoft 365、Python、供应商 API、KNIME，或其他合适的工具。我不是来卖一个你看不懂、留不住的黑箱平台。\n4. 交接（约 2–3 天） # 文档、演示和清晰交接。目标是让你的团队在没有我长期驻场的情况下也能运行和扩展。我可以继续支持，但不会制造依赖。\n实际会构建什么 # 每个项目都不同，常见输出包括：\n报告和备忘录初稿，来自结构化数据或备注，判断和签署仍由人完成。 文档格式和品牌合规检查，尤其是需要机器可检查规则时，可配合 DocMark。 从 PDF、邮件、扫描件中抽取信息，进入表格、数据库或后续流程。 AI 辅助的工作流步骤，替代重复录入、检查、复制粘贴或跨系统总结。 总结和研究辅助，在风险允许的地方使用，并明确模型可以做什么、不可以做什么。 本地部署和本地 LLM # 如果信息安全团队不允许云端推理，我们就把模型和编排放在你的边界内。目标不变：减少手工消耗，同时保持你需要的审核和审计姿态。\n定价 # 按范围和结果定价，并结合现场或远程投入。多数项目呈现为 两到四周 的形态；具体范围会在设计阶段明确。30 分钟初次沟通免费。\n常见问题 # 我们需要买新软件吗？ 不一定。我从你们已有授权和审批的工具开始。只有在确实有缺口时才增加组件。\n数据敏感怎么办？ 我们围绕你的数据分类和驻留规则来设计。这可能意味着本地模型、VPC 部署，或者完全不用模型，只做确定性的自动化。\n这和大型咨询公司有什么不同？ 你得到的是我本人，而不是一层层团队。我会进入工作流，构建并交接。如果你要的是 40 页战略报告，我不是合适的人选。\n你离开以后怎么办？ 成果归你。文档和培训会让你的团队能运行和扩展。后续支持是可选的，不是强制的。\n预约沟通 · 全部服务\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/services/ai-deployment/","section":"服务","summary":" 核心服务：我帮助文档密集型团队，把手工报告、审核和交接变成可使用、可拥有的 AI 辅助工作流。 适合谁 # 财务、运营、合规、报告团队，或者任何让聪明人每周花大量时间在系统之间搬数据、检查文档、重新格式化报告、重复写类似叙述的团队。\n","title":"AI 辅助工作流工程","type":"services"},{"content":"","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/categories/","section":"Categories","summary":"","title":"Categories","type":"categories"},{"content":" 当团队为 ETL 授权付出太多，或关键逻辑困在没人愿意碰的 Excel 宏里时，KNIME 是我常用的工具。 现状的问题 # Alteryx：能力强，但授权成本随人数增长，临时流程很快变得昂贵。 VBA：写起来快，长期拥有很脆弱。一个坏掉的宏可能变成没有测试、没有血缘的一点故障。 我交付什么 # Alteryx → KNIME # 我重建工作流，让行为符合业务预期，记录图形逻辑，并在合适的时候减少授权成本。你保留逻辑，减少按用户计费的负担。\nVBA → KNIME # 我从工作簿中提取业务规则，把它们重建为带错误处理和日志的可视化工作流，并留下非程序员也能读懂的东西。\n新 KNIME 工作流 # 数据清洗、API 拉取、数据库 ETL、定时报告，以及需要代码时交给 Python 或 R，统一在一个编排图中。\n为什么是 KNIME # 开源：对于只需要查看或轻微编辑的人，没有按用户计费的负担。 可视化：财务和运营同事可以读懂流程图，而不是看上千行代码。 集成能力：数据库、Excel、云 API、Python、R 都可以放在一个地方。 我构建的例子 # 财务报告链、佣金和计费计算、主数据清理、到下游系统的周期性导出，以及给管理层的定时报告包。\n预约沟通 · 全部服务\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/services/knime/","section":"服务","summary":" 当团队为 ETL 授权付出太多，或关键逻辑困在没人愿意碰的 Excel 宏里时，KNIME 是我常用的工具。 现状的问题 # Alteryx：能力强，但授权成本随人数增长，临时流程很快变得昂贵。 VBA：写起来快，长期拥有很脆弱。一个坏掉的宏可能变成没有测试、没有血缘的一点故障。 我交付什么 # Alteryx → KNIME # 我重建工作流，让行为符合业务预期，记录图形逻辑，并在合适的时候减少授权成本。你保留逻辑，减少按用户计费的负担。\n","title":"KNIME 实施和迁移","type":"services"},{"content":" 面向把文档和语义当作一等数据来管理的团队，而不是把它们硬塞进关系型表格之后再补救。 MarkLogic 是什么 # MarkLogic 是 Progress 的企业级多模型数据库和搜索平台。它常用于团队需要在一个地方存储、搜索、连接和治理混合内容的场景：文档、元数据、JSON、XML、文本、语义三元组、地理空间数据和二进制文件。\n简单说，它适合文档发现、文档搜索、知识库，以及那些重要上下文分散在文档中、无法整齐放进数据库行里的应用。\n公共部门证明 # Progress 发布过 Defense Technical Information Center 客户故事，描述了面向美国国防部社区的 MarkLogic Data Hub，其中搜索、发现、安全和语义上下文是核心。Progress 也将 MarkLogic 定位于国防和情报社区的数据中心模式。\n公开采购记录也列出过 FBI 的 MarkLogic 软件采购。我本人过去的公共部门项目经验包括 Revenue NSW 土地税征收相关项目。\n资质 # MarkLogic Certified Administrator MarkLogic Certified Developer Microsoft-certified Azure Data Engineer Microsoft-certified Fabric Analytics Engineer 我能帮助什么 # 新实施：数据建模、应用模式、数据摄取和查询设计，目标是在生产规模下不失控。 运维：集群健康、备份、恢复演练、监控、升级路径。 性能：慢查询、索引策略、资源争用和现实的基准测试。 安全：角色、隔离、加密姿态、与身份系统集成，并用安全团队能评审的方式说明。 搜索和应用：REST API、自定义搜索体验、结构化和非结构化混合用例。 迁移：从旧仓库或失败的第一次尝试中迁移，并尊重停机和验证要求。 MarkLogic 适合哪里 # 法律和合规文档库 金融监管和披露工作负载 房产和租赁文档存储 政府政策和往来文件管理 如果你正在判断 MarkLogic 是否适合一个新项目，我会坦诚说明什么时候更简单的方案就足够，什么时候确实需要它。\n预约沟通 · 全部服务\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/services/marklogic/","section":"服务","summary":" 面向把文档和语义当作一等数据来管理的团队，而不是把它们硬塞进关系型表格之后再补救。 MarkLogic 是什么 # MarkLogic 是 Progress 的企业级多模型数据库和搜索平台。它常用于团队需要在一个地方存储、搜索、连接和治理混合内容的场景：文档、元数据、JSON、XML、文本、语义三元组、地理空间数据和二进制文件。\n","title":"MarkLogic 文档搜索咨询","type":"services"},{"content":"","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/tags/","section":"Tags","summary":"","title":"Tags","type":"tags"},{"content":" 我帮助团队把旧报告系统迁移到可维护、有文档的报告工作流中，同时保留业务仍然依赖的逻辑。 适合谁 # 财务、运营、合规和计划团队。你们的报告仍然重要，但很难修改：Crystal Reports、表格报告包、手工抽取、旧 SQL 作业、类似 SSRS 的报告库，或者由一个关键人员串起来的月结报告链。\n会现代化什么 # Crystal Reports 迁移：盘点报告，提取业务规则，重建逻辑，并与旧报告输出比对。 报告数据流：用有调度、有文档的管道替代手工导出和复制粘贴。 语义和指标层：定义字段、关联、过滤和计算，减少对个人经验记忆的依赖。 AI 辅助审核：在有帮助的地方使用模型，例如报告编目、规则提取、异常说明、评论初稿和迁移 QA。签署仍由人完成。 交接：文档、实际可行的测试，以及演示，让你的团队在迁移后拥有报告系统。 我的处理方式 # 1. 盘点 # 列出报告、负责人、数据源、调度和下游决策。不是每一份报告都值得迁移，有些应该退役。\n2. 重建 # 围绕你们真正能支持的工具重建有用报告：SQL、合适情况下的 Fabric 或 Power BI、KNIME、Python、API 或现有数据库。\n3. 验证 # 由业务负责人比对新旧输出。差异会在交接前被解释、修复或记录。\n好的结果 # 更少由一个人掌握的脆弱报告。 从源数据到最终报告包的链路更清楚。 报告逻辑可以被测试、审阅和修改。 AI 作为谨慎的助手使用，而不是替代业务判断的黑箱。 预约沟通 · 全部服务\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/services/reporting-modernisation/","section":"服务","summary":" 我帮助团队把旧报告系统迁移到可维护、有文档的报告工作流中，同时保留业务仍然依赖的逻辑。 适合谁 # 财务、运营、合规和计划团队。你们的报告仍然重要，但很难修改：Crystal Reports、表格报告包、手工抽取、旧 SQL 作业、类似 SSRS 的报告库，或者由一个关键人员串起来的月结报告链。\n","title":"报告系统现代化","type":"services"},{"content":"关于把 AI 放进真实工作流的笔记，不追热点。\n这个栏目会保持安静，直到有真正有用的内容可以发布：现场笔记、实践指南，以及只有在素材确认后才发布的案例。可以通过 RSS 订阅全站更新。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/blog/","section":"博客","summary":"关于把 AI 放进真实工作流的笔记，不追热点。\n这个栏目会保持安静，直到有真正有用的内容可以发布：现场笔记、实践指南，以及只有在素材确认后才发布的案例。可以通过 RSS 订阅全站更新。\n","title":"博客","type":"blog"},{"content":"我做咨询，但重点不是卖幻灯片。我和你的团队一起工作，围绕你们的文档和工具构建可运行的系统，并在合适的时候完成所有权交接。\n核心服务 # AI AI 辅助工作流工程 理解痛点工作流，设计最简单有用的系统，构建并交接。\nRP 报告系统现代化 把 Crystal Reports 和旧报告包迁移为可维护的 AI 辅助报告工作流。\nML MarkLogic 咨询 文档搜索、发现、语义、集群、性能、安全、升级和迁移。\nKN KNIME 实施 替代昂贵的 Alteryx 授权和脆弱的 VBA：迁移，也可以构建新的数据管道。\nDM DocMark 产品 用于文档品牌合规检查的独立产品品牌。同一个构建者，不同品牌。\n不确定哪项适合？ 简单说说你的文档、工具和交接流程。一次沟通就能把方向缩小。\n预约沟通 ","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/services/","section":"服务","summary":"我做咨询，但重点不是卖幻灯片。我和你的团队一起工作，围绕你们的文档和工具构建可运行的系统，并在合适的时候完成所有权交接。\n","title":"服务","type":"services"},{"content":" 一个人。亲手做。没有多余成本。 # 我是 Tao。我在 澳大利亚悉尼 经营 Xcelerent 这个个人实践，服务澳大利亚、新加坡和更广泛亚太地区的团队。\n公开职务：Founder, Xcelerent | AI-Enabled Outcome Owner\n在 LinkedIn 上联系我\n我多年在企业财务和数据岗位中工作，也就是数字真正被生产出来的地方。那里让我明白，最大的改进很少来自“更多战略”，更多时候来自让聪明人少做重复性的电脑工作，把时间还给判断。\n我以前交付过什么 # 经得起审计的计费自动化。经历多次组织调整后仍在使用的佣金和收入模型。把所谓“已经集成”的系统真正连接起来的文档和数据管道。最近，还有 LLM 支撑的工作流，重点不是模型本身，而是把时间还给团队。\n资质和工具 # AI / LLMs：工作流优先的工程：提示词、合适场景下的 RAG，以及数据不能离开环境时的本地推理。 MarkLogic：Certified Administrator 和 Certified Developer。 Microsoft 数据平台：认证 Azure Data Engineer 和 Fabric Analytics Engineer。 KNIME：实施，从 Alteryx 和 Excel 迁移，生产调度。 Python 和数据工程：胶水代码、API、抽取、测试，只做完成目标真正需要的东西。 我的工作方式 # 部署，而不是只建议。 我的目标是把可运行的系统放到位，而不是出租一套术语。 交接，而不是锁定。 你应该拥有我们构建的东西。文档和交接是范围的一部分，不是额外账单。 衡量，而不是假设。 如果不能指出节省的时间或降低的风险，就还没有完成。 产品 # DocMark.md 是我以独立品牌构建的 AI 驱动文档品牌合规产品。它和 Xcelerent 的咨询声音不同，但来自同一个关注点：把文档做好。\n更多产品还在路上；这个网站仍然专注于 亲手交付的工作流工程。\n预约沟通 · Email lingtao@xcelerent.com\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/about/","section":"悉尼 AI 工作流自动化 | Xcelerent","summary":"一个人。亲手做。没有多余成本。 # 我是 Tao。我在 澳大利亚悉尼 经营 Xcelerent 这个个人实践，服务澳大利亚、新加坡和更广泛亚太地区的团队。\n","title":"关于 Tao","type":"page"},{"content":" 聊聊你的工作流 # 如果你的团队长期处理表格、PDF、审批和交接，并且觉得 AI 或更好的自动化可能有帮助，可以从这里开始。第一次沟通 30 分钟，免费，也没有销售幻灯片。我们一起判断是否有一个有用的工作流值得构建，以及“先观察”会是什么样子。\n预约沟通 # Book a discovery call Choose a time for a free 30-minute discovery call. The scheduler opens in a new tab and checks availability before confirming. Book a discovery call Please do not include sensitive client data, credentials, or confidential documents in the booking notes. 发一条带一点背景的信息，我会回复几个可选时间。如果邮件更方便，可以直接写到 lingtao@xcelerent.com。\n发送消息 # Name Email Message Optional: mention the workflow, current tools, main time leak, and any high-level constraints. Send message 我只会使用你的信息来回复，并判断是否有合理的下一步。表单由 Formspree 处理，所以请不要在这里发送敏感客户数据、凭证或保密文档。\n直接联系 # Email: lingtao@xcelerent.com 位置: 悉尼，澳大利亚（AEST / AEDT） 沟通时会发生什么 # 我们会走一遍你的团队今天如何工作、时间在哪里流失、哪些约束最重要：数据驻留、工具审批、风险。如果有合理的第一个工作切片，我会说明针对你的情境，观察 → 设计 → 构建 → 交接会是什么样子。如果不适合，我也会直接说明。\n服务 · 关于\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/contact/","section":"悉尼 AI 工作流自动化 | Xcelerent","summary":"聊聊你的工作流 # 如果你的团队长期处理表格、PDF、审批和交接，并且觉得 AI 或更好的自动化可能有帮助，可以从这里开始。第一次沟通 30 分钟，免费，也没有销售幻灯片。我们一起判断是否有一个有用的工作流值得构建，以及“先观察”会是什么样子。\n","title":"联系 Xcelerent","type":"page"},{"content":" 可落地的 AI 工作流 AI 辅助工作流\n交到你的团队手里。 我帮助文档密集型团队，把手工报告、审核和交接，变成围绕现有工具构建、团队可以使用和拥有的 AI 辅助工作流。 预约沟通 查看服务 听起来熟悉吗？ 这些是我在项目中经常解决的问题。\n文档消耗太多时间 报告、演示文稿和申报材料占用大量时间，而这些时间本该用在判断上，不是复制粘贴。\n不需要又一份战略报告 你需要的是团队能真正使用和拥有的工作流，而不是停在幻灯片里的建议。\n不知道从哪里开始 AI 试点很多。我帮你选出一个价值明显、风险可控的工作流切片。\n数据敏感 如果不能使用云端模型，也可以在你的基础设施内运行模型和自动化管道。\n我做什么 # AI AI 辅助工作流工程 核心服务：理解工作流，构建最简单有用的系统，并完成交接。\nML MarkLogic 咨询 文档搜索和发现、集群、性能、升级和迁移。\nRP 报告系统现代化 Crystal Reports 迁移、旧报告包，以及可维护的 AI 辅助报告工作流。\nKN KNIME 实施 Alteryx 到 KNIME、VBA 到 KNIME，或团队能读懂和拥有的新数据管道。\nDM DocMark 产品 AI 驱动的文档品牌合规检查，独立品牌在 docmark.md，可按需要部署。\nXcelerent 方法 # 不卖空泛战略，不做模糊的 AI 转型项目。目标是让团队能运行的工作流。\n1 观察 · 2–3 天 我和团队一起看真实的文档、工具和交接，找出时间花在哪里。\n2 设计 · 1–2 天 我们选择一个最有用、风险可控的工作流切片，并在开发前确认范围。\n3 构建 · 1–2 周 用你已经有权限使用的工具来构建：Microsoft 365、Python、API、KNIME，按实际情况选择。\n4 交接 · 2–3 天 文档、培训和移交。你拥有成果；我不是为了制造依赖。\n常见的第一个项目 # 审核资料包 把源文档、备注和检查结果拉到一个草稿包里，让人做审核，而不是做装配。\n报告初稿 从结构化数据和周期性备注生成第一版叙述，由团队编辑和批准。\n抽取队列 把 PDF、邮件和表格中的字段移到下一步交接需要的工具中。\n适用场景 # 报告 文档 运营 合规 企业搜索 数据工作流 审核交接 PDF 抽取 一个人，亲手做 # 我是 Tao。我多年工作在企业财务、数据和自动化的交叉处：计费系统、佣金分析、文档管道，以及现在的实用 AI 辅助工作流工程。项目由我亲自做，不是交给一组初级顾问。\n了解我的工作方式 →\n准备把一个工作流变成团队能运行的系统吗？ 从一次免费的 30 分钟沟通开始。我们会聊你的文档、工具、交接，以及是否有一个合理的第一个工作流值得构建。\n预约沟通 也可以发邮件到 lingtao@xcelerent.com · 悉尼，澳大利亚\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-cn/","section":"悉尼 AI 工作流自动化 | Xcelerent","summary":" 可落地的 AI 工作流 AI 辅助工作流\n交到你的团队手里。 我帮助文档密集型团队，把手工报告、审核和交接，变成围绕现有工具构建、团队可以使用和拥有的 AI 辅助工作流。 ","title":"悉尼 AI 工作流自动化 | Xcelerent","type":"page"}]