01
Codex 中转站搭建
给团队一个稳定、可控、可审计的 Codex 使用入口，不用各自找账号。
交付物 · 接入架构 + 权限规则 + 落地指导
Formal eXplainable AI
白泽明理
帮助企业借助 AI 大力提效，重塑经营流程。
白泽明理不只是帮团队接入 AI 工具，而是和管理层、业务与技术团队一起找到 AI 应该进入的关键环节，设计接入架构、流程改造、研发与运营 SOP，让 AI 从个人尝鲜变成组织级增长和效率能力。
团队已在使用
- Codex
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
- VS Code
- Skills
把 AI 嵌入经营流程，让效率提升可设计、可验证。
五项服务串成一条企业提效路径：先把 AI 稳定接进来，再把研发与运营流程工程化，最后把想法到产品的交付链路设计成可验收、可复用的组织能力。
01 · 接入 Access
先把 AI 稳定、可控、可审计地接进来。
02
LLM API 网关设计
团队所有 AI 调用的统一入口：鉴权、路由、限流、成本和审计一处管好。
交付物 · 网关蓝图 + 路由降级策略 + 审计设计
02 · 工程 Engineering
再把 AI 变成可迭代、可验证的工程能力。
03
AI 研发流设计
把 AI 编程纳入需求、实现、测试、评审、文档的真实流程，而不是个人自由发挥。
交付物 · 研发 SOP + 使用规范 + 验收标准
04
Loop Engineering 设计
让 AI 像有经验的工程师一样，先自查再交付，每一轮都比上一轮更准。
交付物 · 回路架构 + 评估体系 + 可复用模板
03 · 交付 Delivery
最终把能力设计成真实产品与增长路径。
05
想法到产品端到端交付设计
一条从想法到可用产品、每一步都能验收的路线图，把业务目标、AI 能力和团队执行节奏对齐。
交付物 · 交付蓝图 + 里程碑 + 验收标准
先明理，再落地。先边界，再自动化。
白泽明理的交付逻辑不是堆模型和工具，而是把 AI 能做什么、不能做什么、谁来审查、如何复用讲清楚。
Diagnose
诊断
团队现在怎么用 AI，有哪些真实阻塞。
产出 · 落地优先级与风险边界Access
接入
设计工具、网关、中转与安全边界。
产出 · 接入架构与权限规则Engineer
工程
设计研发流与迭代回路 Loop。
产出 · SOP、模板与验收标准Deliver
交付
设计从想法到产品的端到端路径。
产出 · 交付蓝图与里程碑Compound
沉淀
形成 Skills、SOP 与知识资产。
产出 · 团队知识资产明理笔记
把零散尝鲜变成可验证、可复用的组织能力。
安全可信 · 2026/09/04
AI 视频广告：多发视频 vs 过得了品牌审
视频模型可一天出几十条 AI 视频广告；同批素材里过品牌审、平台审和标识的更少。国内《标识办法》自 2025-09-01 施行，显式角标与隐式元数据都要留；Google 2026-07 加了「How this ad was made」。批量前先写清 AI 生成 内容 审核口径。
阅读全文 →
企业落地 · 2026/09/03
企业 AI 培训完了 vs 工作流没改
McKinsey 2025 年调查里，88% 的组织说自己经常用 AI，却多数还没把 AI 嵌进工作流。企业 AI 培训全员结业，工单、评审、发版仍走旧 SOP，缺的不是再开一轮课，是把边界和流程改掉的 AI 咨询落地。先改工作流，再谈规模化。
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安全可信 · 2026/09/02
合同丢进 ChatGPT：直接丢进聊天框 vs 脱敏后再用
2026 年 1 月 Politico 报道，美国网安机构代理局长把标了「仅供官方使用」的采购合同丢进公开版 ChatGPT。合同原件进个人聊天框，不等于模型会替你看条款。公开版默认可能用于训练，付 Plus 仍是消费级；企业通道默认不训练。先拿掉专有名、金额、印章和账户，再让模型出疑点清单。
阅读全文 →官网视觉需要克制，信息必须可验证。
01 / Explain
边界清楚
先解释能力、风险和人工审查位置，再谈自动化收益。
02 / Verify
过程可验
用 SOP、测试、评审和样例证明工作流真实可用。
03 / Adopt
组织复用
把个人经验沉淀成团队可以持续继承的 Skills 与规范。