合作前
GFM 內部本來就有人會做工具——這在中小企業裡不常見，也是後來一切能成立的前提。問題不在會不會做，而在做出來之後。
工具只能在做的人那台筆電上跑，其他人要用就得等他。營運資料散在各自維護的 Excel 裡，每個工具各撈各的，同一個數字在不同工具裡對不起來。每接一個新工具，都要從頭解釋一次業務規則、重新整理一次資料——第十個工具的起步成本，和第一個一樣高。
CLIENT WORK
GFM
美國 B2B 食品電商
一家把國際食品賣進美國市場的 B2B 電商。他們有能力自己做工具，缺的是讓工具跑得起來、也留得下來的那一層。
我們做了什麼
我們沒有幫他們寫那些工具，而是往下鋪一層基礎設施，讓他們自己做的工具能部署、能共用、能拿到乾淨的資料。
工具改成一鍵部署，做好的當天全團隊就能用。營運資料集中進專屬資料庫，搭配即時同步的 API 文件與 agent 技能（skills），新工具接上就知道業務長什麼樣子，不用再解釋一次。
能做工具的人因此從 1 位變成 3 位，其中兩位原本不寫程式。
這一層包含什麼
「AI 基礎設施」不是一個產品，是一組必須同時到位的東西。實際建立的包括：
前後對照
| 合作前 | 合作後 | |
|---|---|---|
| 團隊使用 | 工具只能在一台筆電上跑 | 一鍵部署，當天全團隊都能用 |
| 營運資料 | 每個工具各自撈散落的 Excel | 一個即時資料中樞，新工具接上就能用 |
| 新工具起步 | 每次都要重新解釋業務、重接資料 | 每個新工具一開始就懂業務 |
| 能開發工具的人 | 1 位 | 3 位，其中兩位不寫程式 |
| 每月例行營運工作 | 約一週 | 約一小時 |
現在跑在上面的工具
以下都是 GFM 自己做的。我們負責的是讓它們跑得起來、能共用、拿得到對的資料。
我們沒有幫他們寫工具。我們打造的，是讓每個工具都變簡單的那一層。
更多服務案例陸續整理中。