基于FastAdmin框架的小程序与系统定制开发案例：扫码点餐、图书借阅、快递寄件、智慧物业、知识付费、社区团购、招聘、二手交易与选型指南。
六家店的老板用一张手打表问三个问题。连锁系统的难点不在功能，在数据源和店长愿不愿意填。
Mistral 放出 1 万亿参数权重，八卡起步，汕头小老板用不上。真正有用的是推理成本又降一档，别把模型当资产。
GitHub 年报称超过四成 PR 由智能体起草。企业选型不该从哪个模型最强开始，先定要干什么、谁兜底。
MiniCPM-OCR 用 1.3B 刷新文档解析纪录。模型能力在分层，本地部署适合数据敏感、场景固定、量够大的企业。
两天内阿里和智谱前后脚发 Flash 模型，都走降价不降级路线。汕头老板该算的是自己每月能省多少调用钱。
六年前一张表管订单，现在一笔单要在四个地方抄两遍。该不该换系统，答案在这个数字里。
接手半成品系统，报价高低取决于四样东西在不在。有文档和没文档，工作量差出三四倍。
GPT-6.1 Terra 把「AI 操作电脑」的价格打到九分之一。对本地生意人来说，先数清重复的录入活，再谈上不上。
一周 188 万亿 token，中国模型 93.54 万亿。暴涨背后大部分是免费额度，老板该关心的是自己的活有没有被接进去。
同一个改动，在原型阶段和在验收前，成本能差五到十倍。一页纸的变更单，让扯皮少了七成。
一家澄海贸易公司做系统的过程：需求写成清单、验收找个爱挑刺的人、上线前把维护写进约定。
信通院十月底的报告里，单价翻倍、吞吐翻倍、首词更慢。按调用付费的AI功能，账要重新算一遍。
两家工厂换系统的对比：一个周末强切，周一早上报错集中爆发；一个淡季分批，返工量只有前者的四分之一。
3 万亿参数的开源模型发布，参数已经不是瓶颈。真正的问题是：你手上有哪件事值得交给它做。
一套内部系统上线，培训做了三场，第二天还是有人问同一个问题。改法是把功能表换成任务表。
一台三百克、30 瓦的盒子能跑 122B 模型。本地化部署的门槛在降，但要不要自己装是另一回事。
技术只占三成，一张 A4、一个回退开关、每天对三个数，比全员培训管用。
一边是九个月回撤近九成，一边是千亿融资，钱在挑能收钱的模型公司。
低代码快在简单的表单和流程，慢在数据量、对接和权限。内部工具可以用，客户天天用的系统别省这一步。
大厂开始抢小老板这块市场。AI 助手再强，也读不到你微信里的聊天、手写本上的账和脑子里的熟客。
好看决定第一次打开，顺序决定第二次。改版前先拿新手机走一遍，数一数用户点了几次。
判断类的工作成本会掉一个数量级，写文案的活它帮不上。先分清你要的是写还是判，再谈选哪个模型。
功能清单只能验静态的那一半。真实数据、完整业务链、真正的使用者，缺一样，签字就是给自己埋坑。
这一周模型价格又降了一轮，开源模型自己也能装。企业要算的不是 token 单价，是需求、数据、维护三笔账。
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