不是聊天，是动手干活。从读日历、写文档到管表格，
13 个真实企业场景，全部可现场演示。
一场 20 分钟的 AI 功能分析会，用这三个案例覆盖核心能力
读日历 → 找会议主题 → 汇总相关文档 → 发准备提醒。展示「读 + 查 + 写 + 发」完整链路。
粘贴会议纪要 → 自动拆任务 → 写入飞书任务/多维表格。观众最容易共鸣的办公痛点。
「规则 + 表格 + 判断 + 写回系统」，最像真实业务自动化。必须用模拟数据。
按演示推荐度排序，全部基于公开资料整理
OpenClaw 自动连接飞书日历获取今日日程，根据会议主题搜索相关文档和群聊历史，生成会前准备清单并发送提醒。京西智谷为北京建筑大学培训时已演示此场景。
这不是普通问答，而是「读日历 + 找资料 + 写提醒 + 发消息」的连续动作，体现 Agent 与工具软件的真实联动。
读取会议纪要 → 提取所有待办事项 → 按负责人、截止时间、优先级整理成表格 → 创建飞书任务。企业观众最容易共鸣的办公场景。
「本周需要完成官网改版初稿，运营组负责整理用户反馈，销售组下周三前给出客户名单，技术组评估登录接口风险，财务需要确认活动预算。」
| 任务 | 负责人 | 截止时间 | 优先级 | 风险 |
|---|---|---|---|---|
| 官网改版初稿 | 产品/设计 | 未明确 | 高 | 缺截止时间 |
| 用户反馈整理 | 运营组 | 本周 | 中 | — |
| 客户名单整理 | 销售组 | 下周三 | 高 | — |
| 登录接口风险评估 | 技术组 | 未明确 | 中 | 缺截止时间 |
观众能直接看到「会议废话」被转换成「可执行任务」，比单纯生成 PPT 更能体现 Agent 的价值。
上传乱格式文档 → 自动统一字体、字号、行距、页边距 → 输出修改说明。北京建筑大学培训中已展示此能力，将繁琐手工调整压缩到数十秒。视觉冲击力最强。
观众能明显看到「前后对比」，比「写一段文案」更有说服力。适合做企业办公分析会的视觉高潮。
读取票据表格 → 按公司制度检查超标、重复、缺凭证 → 输出审核意见。体现「企业规则 + 数据表 + 风险判断」的自动化闭环。
| 员工 | 类型 | 金额 | 凭证 |
|---|---|---|---|
| 张三 | 交通 | ¥86 | 有 |
| 李四 | 餐饮 | ¥980 | 有 |
| 王五 | 住宿 | ¥680 | 无 |
| 张三 | 交通 | ¥86 | 有 |
| 员工 | 问题 | 判定 |
|---|---|---|
| 张三 | 重复提交（同一日期/金额） | 疑似违规 |
| 李四 | 团建餐饮 ¥980，超出人均 ¥200 标准 | 需补充说明 |
| 王五 | 缺少住宿凭证 | 需补充凭证 |
导入客户线索表 → 判断意向等级 → 生成跟进话术和下一步动作。销售、运营、老板都能看懂，比技术型 demo 更容易打动非技术观众。
| 客户 | 需求 | 意向 | 下一步 |
|---|---|---|---|
| A 公司 | 想部署 AI 客服 | A级 | 约产品演示 |
| B 公司 | 只是了解价格 | B级 | 发送案例资料 |
| C 公司 | 暂无预算 | C级 | 进入长期培育池 |
导入评论/工单 → 聚类高频问题 → 输出优先级和改进建议。体现 AI 把碎片化信息整理成决策依据的能力，适合产品/运营部门。
| 问题类型 | 占比 | 情绪倾向 |
|---|---|---|
| 功能缺陷 | 38% | 负面 62% |
| 体验不佳 | 27% | 负面 45% |
| 价格敏感 | 20% | 中性 58% |
| 客服响应 | 15% | 负面 70% |
优先修复「导出失败」和「登录慢」，因为影响主流程且负面情绪最集中。
批量读取简历 → 匹配 JD → 生成候选人评分和面试题。HR 场景非常直观，但现场必须用虚构简历，不要接真实 HR 数据。
| 候选人 | 匹配度 | 优势 | 风险 | 面试重点 |
|---|---|---|---|---|
| 候选人 A | 86% | 有相关项目经验 | 缺少管理经验 | 项目细节 |
| 候选人 B | 72% | 技术栈接近 | 行业经验不足 | 学习能力 |
| 候选人 C | 58% | 沟通能力强 | 核心技能缺失 | 转行动机 |
上传合同 → 提取关键条款 → 标注风险点和修改建议。高价值场景，定位为「合同风险预审助手」，不建议宣称替代律师。
| 条款 | 风险等级 | 问题描述 | 建议 |
|---|---|---|---|
| 付款条件 | 中 | 预付款比例 60% 偏高 | 建议降至 30% |
| 违约责任 | 高 | 甲方违约金为乙方 3 倍 | 应对等设置 |
| 数据归属 | 高 | 未明确数据所有权 | 补充数据归属条款 |
| 保密期限 | 低 | 保密期 2 年，合理 | 无需修改 |
将公司内部文档（产品手册、FAQ、流程规范）作为知识库上传，员工在钉钉或飞书群中 @ 机器人即可获得精准回答，支持多轮对话追问上下文。腾讯云官方教程已给出完整部署方案。
观众即问即答，零延迟，无需切换工具。适合做互动环节——让观众现场提问，展示 AI 对企业内部知识的理解能力。
配置 Scheduler 定时任务（cron），Agent 自动汇总团队成员当日 Git 提交、Jira/Linear 任务状态、飞书日程，生成结构化日报推送到群聊。替代手动写周报，格式统一、数据自动拉取。
| 类型 | 内容 | 负责人 |
|---|---|---|
| ✅ 完成 | 登录模块接口联调 | 张三 |
| ✅ 完成 | 首页 UI 改版第二版 | 李四 |
| 🔄 进行中 | 支付网关对接（进度 60%） | 王五 |
| 🚫 阻塞 | 数据导出功能——等第三方 API 文档 | 赵六 |
现场可以实时触发：发指令 → 10 秒内出日报。替代每周五手动汇总的痛苦流程。
连接 Gmail 或企业邮箱，Agent 自动扫描收件箱，按紧急程度分类（需回复 / 仅参考 / 可归档），自动生成回复草稿待人工确认后发送，自动退订垃圾邮件。36 氪报道中有用户几天内清理数千封未读邮件的真实案例。
| 分类 | 数量 | 操作 |
|---|---|---|
| 🔴 需回复 | 3 封 | 已生成回复草稿，待确认 |
| 📋 仅参考 | 7 封 | 已标记已读 |
| 🗑️ 可归档 | 12 封 | 已归档 |
| 📤 已退订 | 4 个 | 营销邮件订阅已取消 |
演示前准备一个真实的混乱收件箱，30 秒内整理完毕，观众震撼感极强。
员工在聊天中用自然语言发起审批请求，Agent 自动填写审批单（调取公司差旅政策、预算标准），如有超标主动提醒并建议调整，提交后通知审批人，审批完成自动更新日程。
| 项目 | 推荐 | 标准 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 交通 | 高铁二等座 ¥553 | ≤ ¥600 | 合规 |
| 住宿 | 全季酒店 ¥420/晚 | ≤ ¥500/晚 | 合规 |
| 餐饮补贴 | ¥100/天 × 3 天 | ≤ ¥120/天 | 合规 |
| 合计 | ¥2,213 | — | 已提交审批 |
展示 AI 理解业务规则 + 自动化操作流程的完整闭环。审批人收到通知后一键通过，日程自动更新。
部署 5 个专业 Agent（产品经理 / UI 设计师 / 前端 / 后端 / 测试），各自拥有独立的 SOUL.md 人格定义和飞书机器人。给产品经理 Agent 发需求，它自动拆解任务分派给其他 Agent 并行工作，通过飞书 Channel 传递上下文，最终产出需求文档 + UI 设计 + 代码 + 测试用例。火山引擎开发者社区有完整教程。
| Agent | 角色 | 产出 |
|---|---|---|
| PM | 产品经理 | 需求文档 + 任务拆解 |
| UI | UI 设计师 | 设计稿 + 交互说明 |
| FE | 前端工程师 | 页面代码 + 组件 |
| BE | 后端工程师 | 接口设计 + API 代码 |
| TE | 测试工程师 | 测试用例 + 验收报告 |
「AI 模拟一个完整团队」概念冲击力强，适合技术型观众。核心配置是 5 个独立的 SOUL.md + 飞书 Channel 绑定。
演示前准备好虚构的会议纪要、报销单、简历等，避免泄露真实业务信息。
涉及写入操作时，展示预览结果，最后人工点击确认。不要让 AI 完全脱离人工干预。
确保飞书插件、模型 API Key、Channel 账号均已就绪，避免现场配置踩坑。
案例 9（智能问答）可以让观众现场提问，增强参与感和真实感。
「今天所有演示数据均为虚构，OpenClaw 不会在企业环境中自动执行写入操作，所有关键步骤都需要人工确认后才会生效。」