夜雨聆风大家好，我卡颂
最近文章更的少，因为接了个老板的openClaw定制服务。
刚交付完，老板很满意，3万块到手。
这篇文章聊聊过程中的一些感悟。
背景
甲方是我一人公司圈子的微信好友，在做一家做保险分销和代理的保险中介平台。
面对铺天盖地的龙虾信息冲击，甲方焦虑的很，怕被“指挥龙虾军团的友商”远远甩开。
但要问他具体焦虑啥呢？他既不知道龙虾能干啥，也不知道自己哪里需要龙虾。
于是找到我来缓解焦虑，开价3w。
第一点感悟：很多非互联网行业的老板都有 AI 焦虑，「缓解AI焦虑」本身就很值钱，所以才有那么多靠“安装龙虾”赚到钱的
发掘价值
拿人钱财替人消灾，咱得实际帮人创造价值啊，但该做什么呢？
第二点感悟：「招员工 就是 花钱买人的时间」，所以任何能帮员工省工作时间的能力，就是有价值的
所以，我从他员工的工作日常下手。
甲方公司连接上游保险公司和下游渠道团队，在上线新产品、渠道合作方案的同时，又要保证合规。
准入规则、材料要求和内部审核流程都不能出错。
这就对员工的业务能力有很高的要求。
所以，我的目标很简单 —— 做一个业务人员的龙虾助理，能够：
学习业务知识 基于学到的知识，回答业务问题 基于学到的知识，帮员工撰写专业的业务文件
举个例子：
给龙虾投喂各种成功的意外险、雇主责任险、团险、百万医疗险等的渠道合作方案。
基于学到的知识，龙虾可以有理有据的回答各种业务问题，比如：
现在想做货运司机客群，应该优先推意外险、雇主责任险，还是团体医疗险？
要做一个企业团险，内部至少要走哪些审核环节才能上线？
销售在推百万医疗险时，能不能直接说‘既往症也能赔’？
技术层面
整个开发过程都是基于codex与superpowers（SDD开发流程）完成的，用时 3 天。
其实我不是基于龙虾开发的，而是基于PI（龙虾底层的Agent框架）开发，最后再迁移到龙虾上。
第三点感悟，老板才不懂龙虾和别的 Agent 的区别，只要好用咋样都行
整个业务架构很简单：
存储： SQLite召回：靠 CLI分层检索库业务流程：负责编排流程的 Skill+ 负责各个流程的Skill
简单来说，当业务经理上传业务文档（保险行业的文档结构都很规范），一个Skill负责解析这类文档的结构。
举个例子，以下是业务专案的节选：
## 4. 三、目标客群
## 5. 四、准入条件
## 6. 五、保险产品定位与保障用途
业务文档的内容会被填充到这个结构中，库里存的最小数据单元就是「一个章节的内容」。
基于文档结构，另一个Skill会生成「分层检索库的CLI」。
所谓分层检索，以业务方案举例来说就是：
产品大类，比如：人身险 | 健康险 | 财产险 | 团险 产品细分类型 章节具体内容
等等。
当提问具体业务问题时，负责回答问题的Skill会生成一条CLI的调用链路，分层召回内容（避免一次召回太多内容占用上下文），最后基于召回的数据回答。
后记
以上就是我 3天 3w 的 龙虾定制经历，没啥难度，但挺有意思的～