周忻要做房地產(chǎn)行業(yè)的“基建”——深度測評深度智聯(lián)“CoWork

文/大蘇：

廣東省房地產(chǎn)行業(yè)協(xié)會媒體專業(yè)委員會、數(shù)字營銷工作委員會秘書長，

廣東《南方房地產(chǎn)》雜志社副社長，地產(chǎn)大蘇、財經(jīng)大蘇主理人

2026年7月7日，深度智聯(lián)以上海總部為主場、視頻直播鏈接全國20城市舉行新品發(fā)布會。大蘇作為協(xié)會代表、媒體創(chuàng)作者，受邀到廣州分會場全程觀看。

兩個多小時里，年近六旬的周忻幾乎獨自講完了全部內(nèi)容：企業(yè)專屬大模型一體機、FDE前端部署工程師團隊、地產(chǎn)AI分析師“小瑞”上崗、易委會社區(qū)治理智能體等。下半場，深度智聯(lián)極客云途首席運營官方歡登場，為線上線下五百多位媒體人演示CoWork怎么用。

（易居中國董事局主席 周忻）

在這個行業(yè)，多少前輩到了這個歲數(shù)都淡出了。

但周忻沒有，這個把大半輩子押注在中國房地產(chǎn)行業(yè)的人，在這個夏天傳遞了一個清晰的信號：

他要做的不是一款產(chǎn)品，而是房地產(chǎn)行業(yè)在AI時代的“基建”。

在各行各業(yè)，通訊、能源、軍工、交通等等，凡是關(guān)乎國計民生的底層能力，最終一定是由國家力量或行業(yè)底座來承載的。

而房地產(chǎn)這個百萬億級的超級行業(yè)，至今還缺乏一套真正屬于行業(yè)自己的AI基礎設施。大多數(shù)地產(chǎn)人和媒體人，還在用通用大模型“湊合著用”。

周忻的“野心”，應該就是要補上這塊短板。

而CoWork，正是這套基建面向行業(yè)開放的第一扇窗口。

帶著協(xié)會和媒體的雙重身份，大蘇把CoWork從里到外“盤”了個遍。本文，不尬不黑，給你一份關(guān)于CoWork的深度測評報告。

一、先談“基建”：為什么說周忻做的不只是一款產(chǎn)品

測評之前，有必要先理解CoWork的底層邏輯。因為離開這個前提，你很難理解為什么深度智聯(lián)要同時做一體機、FDE團隊、CoWork平臺、GEO認知優(yōu)化這一整套“全家桶”。

什么叫“基建”？

通訊行業(yè)的基建，是基站和光纖。你不需要自己建，但你離不開它。

能源行業(yè)的基建，是電網(wǎng)和管道。你不需要自己鋪，但你離不開它。

AI時代的基建，是大模型、算力和部署能力。你不一定要自己訓練模型，但你的工作如果離不開AI，你就需要一套穩(wěn)定、專業(yè)、可控的底層支撐。

房地產(chǎn)行業(yè)以前沒有這套基建。大企業(yè)想建專屬模型，動輒投上千萬、花18個月，還不一定跑得通。中小企業(yè)想用AI，只能在豆包、千問上“東問一句、西查一段”，問出來的東西似是而非，數(shù)據(jù)對不上，術(shù)語聽不懂。

周忻在發(fā)布會上說了一句話：

“現(xiàn)在大家的概念還是停留在豆包上面，充其量小龍蝦上面，怎么樣讓AI能夠工作，我要說的不是讓AI工作的問題，是要讓人怎么愿意用、或者說學會用AI工作的問題。”

這句話點破了行業(yè)現(xiàn)狀：AI工具不缺，缺的是能讓行業(yè)人踏實干活的工作臺。

所以深度智聯(lián)的產(chǎn)品矩陣，本質(zhì)上是三層基建：

層級

產(chǎn)品

解決什么問題

底層

DeepLink RE-LLM 行業(yè)垂類大模型

讓AI懂房地產(chǎn)的“黑話”和邏輯

中層

地產(chǎn)模數(shù)通企業(yè)專屬大模型一體機

讓頭部企業(yè)擁有自己的AI底座，數(shù)據(jù)不出域

上層

CoWork AI工作平臺

讓每一個從業(yè)者——分析師、媒體人、策劃、投拓——有活干的地方

這個結(jié)構(gòu)，像極了當年智能手機的“Android系統(tǒng)+高通芯片+應用商店”的組合：底層是能力，中層是硬件，上層是生態(tài)。

而FDE前端部署工程師團隊，就是幫企業(yè)“接通水電”的那批人。

周忻特意花了十分鐘講FDE，這個詞在硅谷正流行，但他定義的前端部署技能工程師，不是碼農(nóng)，而是“懂行業(yè)的AI布道士”。這讓我想起早年的企業(yè)信息化，ERP能落地，靠的從來不是軟件本身，而是一批懂業(yè)務、懂系統(tǒng)、能陪跑的“實施顧問”。

CoWork，就是這套基建面向行業(yè)開放的第一個“應用商店”。

二、深度測評：CoWork到底是什么，能干什么，值不值得用？

進入正題，大蘇借鑒數(shù)碼測評的慣用框架來拆解：外觀與交互→ 核心性能 → 場景實測 → 槽點與短板 → 誰適合用 → 怎么用最好。

2.1 外觀與交互：第一眼像個“會聊天的文件夾”

打開CoWork桌面端，界面非常克制，甚至可以說樸素：

左側(cè)是功能區(qū)：新工作、技能庫、知識庫、應用場景、極客蜂巢；

中間是對話框，就是你和AI“派活”的地方；

右側(cè)可展開，顯示AI的思考過程和數(shù)據(jù)調(diào)用鏈路。

（CoWork主界面）

大道至簡，界面簡單到更像一個“會聊天的文件夾”。你告訴它把活干完，它把結(jié)果存在你指定的文件夾里。

大蘇很認同這個設計哲學：不炫技，干活要緊。對于每天被報告、數(shù)據(jù)、分析追著跑的行業(yè)人來說，這種“少即是多”的交互，反而是最大的友善。

方歡在現(xiàn)場演示時反復強調(diào)一句話：“你就當它是個實習生，把活交代清楚就行。”這個定位還是較為客觀精準的。CoWork沒有把AI包裝成一個“無所不能的神”，而是降維成一個“聽話、手快、記性好、但需要你指點”的助理。

綜合來說，CoWork上手門檻是極低的。

2.2 核心性能：三張王牌——“問數(shù)、問知、技能庫”

CoWork不是聊天機器人，它是“決策專家+創(chuàng)作引擎+分發(fā)系統(tǒng)”的三合一。我拆解一下它的核心能力模塊：

第一張牌：問數(shù)——直連CRIC數(shù)據(jù)庫

這不是聯(lián)網(wǎng)搜索，而是直連克而瑞沉淀了21年的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫。

我在現(xiàn)場試了幾個查詢：

“廣州新房2026年上半年月度供求數(shù)據(jù)”。15秒返回了6個月的表單，含供應面積、套數(shù)、成交面積、套數(shù)、均價、套均價、總金額，數(shù)據(jù)顆粒度到區(qū)域級別。

這跟用豆包、千問的最大區(qū)別是：你不需要去判斷AI回答的數(shù)據(jù)是“編的”還是“查的”。

CoWork問數(shù)模塊的每一次數(shù)據(jù)返回，右側(cè)都會顯示推理鏈路和數(shù)據(jù)來源，你可以追溯到原始數(shù)據(jù)庫的字段級來源。

這相當于給每個從業(yè)者配了一個克而瑞分析師。以前寫報告要查數(shù)據(jù)，要么翻報告、要么憑記憶、要么去網(wǎng)上扒拉半天還不一定對。現(xiàn)在問一句就行，而且數(shù)據(jù)可驗證。

第二張牌：問知——行業(yè)知識庫即問即答

如果說“問數(shù)”解決的是“數(shù)據(jù)在哪里”，那“問知”解決的是“知識在哪里”。

我試了幾個行業(yè)術(shù)語：

“什么叫貨地比？”

“存銷比’多少算健康？”

“廣佛深的土地拍賣規(guī)則有什么差異？”

回答的質(zhì)量相當扎實，不是泛泛而談，而是帶有行業(yè)語感和上下文理解的答案。這得益于深度智聯(lián)在行業(yè)大模型底座上做的語料訓練，包括克而瑞二十多年的研究報告、政策法規(guī)庫、行業(yè)詞表等。

第三張牌：技能庫——這才是真正的“生產(chǎn)力倍增器”

這是CoWork區(qū)別于所有通用AI工具的核心功能。

技能（Skills），可以理解為一個一個“預置了工作流的AI應用”。目前技能庫有164個，分政策、住宅、長租、康養(yǎng)、商辦、文旅、城市更新、產(chǎn)業(yè)、物業(yè)、企業(yè)、媒體等大類。

（CoWork技能庫）

地產(chǎn)也迎來屬于自己的“預制菜”！每一個技能，就是一條“預制好的工作流水線”。

你點擊對應的技能，它自動按預設框架調(diào)用數(shù)據(jù)、生成內(nèi)容。這相當于把克而瑞二十多年積累的專業(yè)方法論，一個資深分析師要花多年才能掌握的研判框架，變成了即調(diào)即用的標準化能力。

更關(guān)鍵的是：你可以創(chuàng)建自己的技能。把你的工作流程、報告范文、分析框架喂給它，CoWork能“學會”你的方法論，下次產(chǎn)出的結(jié)果就是你想要的樣子。我傳了三篇自己寫的行業(yè)觀察，創(chuàng)建了一個“大蘇風格·行業(yè)評論”技能，再讓它寫一篇房企觀察，輸出的框架、語氣、數(shù)據(jù)密度確實有七八分神似。

2.3 場景實測：覆蓋媒體與房企兩大業(yè)務線

（1）媒體線：六種剛需場景，逐一過手

（媒體技能庫）

場景一：快訊生產(chǎn)

指令：用“活動快訊”技能，生成一篇關(guān)于今天發(fā)布會的快訊，500字，自媒體風格。

耗時：約3分鐘。

輸出：標題、導語、三個信息塊、金句摘錄、背景鏈接，結(jié)構(gòu)完整。數(shù)據(jù)準確（廣州上半年新房成交4.57萬套、均價31069元/㎡等均正確）。

評價：以前這類稿子從聽速記到成文至少要30分鐘，現(xiàn)在3分鐘出初稿，省下的是找數(shù)據(jù)+搭框架的時間。

（CoWork生產(chǎn)邏輯）

場景二：深度圖文創(chuàng)作——樓盤測評

指令：“用‘樓盤測評’技能，寫一篇“某某樓盤”的深度測評，參考比鄰冠軍榜的框架，2000字。”

耗時：約8分鐘。

輸出：區(qū)域價值、項目價值（得房率87-93%、2600㎡會所、地鐵6號線520米）、市場表現(xiàn)、競品對比，結(jié)構(gòu)清晰，數(shù)據(jù)詳實。配了AI生成的圖表和項目效果圖。

評價：CoWork產(chǎn)出的稿子質(zhì)量，放在公眾號上可以直接用。以前這類專業(yè)測評稿，找一個熟悉該板塊的記者寫至少要半天。樂居廣州總經(jīng)理趙秀娟現(xiàn)場也提到，經(jīng)常有甲方當天跟他們溝通，當晚就要給初稿，借助這個工具，完全游刃有余。CoWork把“執(zhí)行層”的活兒全干了，剩下的是專業(yè)編輯做“審核+潤色+觀點注入”。

（樓盤評測案例）

場景三：多模態(tài)內(nèi)容——文章→腳本→短視頻→播客

這是我個人最為驚喜的功能。

第一步：生成一篇物業(yè)行業(yè)觀察稿。第二步：說“把這篇文章生成一個1分鐘視頻腳本”。第三步：CoWork輸出腳本，然后直接生成了一段口播短視頻。第四步：說“生成一個15分鐘播客版本”，輸出口語化的播客腳本。

一條內(nèi)容生產(chǎn)線，一次投入，產(chǎn)出四樣東西。對于中小型自媒體團隊來說，這相當于多配了半個后期團隊。

（CoWork數(shù)字形象）

場景四：知識庫建設——讓AI“越用越懂你”

我建了一個“大蘇的知識庫”，上傳了三份范文。然后讓CoWork“按照大蘇的風格，寫一篇關(guān)于廣州樓市新政的解讀”。輸出的文章，在開篇方式、段落節(jié)奏、數(shù)據(jù)引用習慣上，確實更接近我自己的行文風格。

這個功能的核心價值：不是讓AI替你寫，而是讓AI學會“像你一樣寫”。長期積累下來，這個知識庫就是你自己的“數(shù)字分身”。

場景五：極客蜂巢分發(fā)——23個平臺一鍵觸達

極客蜂巢支持一鍵授權(quán)綁定23個平臺（公眾號、頭條、百家號、小紅書、抖音、快手、視頻號、網(wǎng)易號、搜狐號、財經(jīng)類平臺等），批量發(fā)布，數(shù)據(jù)統(tǒng)一回采。

我現(xiàn)場綁了6個賬號，一篇稿件勾選全部，后臺顯示分發(fā)成功。隨后在“數(shù)據(jù)智能”看板可以看到每篇文章在各自平臺上的閱讀量、評論、分享數(shù)據(jù)。

對有矩陣運營需求的機構(gòu)號來說，這省掉的不是“一點時間”，而是“一個專人的工作量”。

場景六：跨界拓展——從住宅到物業(yè)、康養(yǎng)、長租

我用CoWork生成了一篇關(guān)于長租公寓比鄰冠軍榜的稿件。長租領(lǐng)域我平時關(guān)注不多，但CoWork輸出了一份包括“服務式公寓五星級榜單”“品質(zhì)公寓四星級榜單”“性價比公寓三星級榜單”的完整稿件，數(shù)據(jù)準確，框架專業(yè)。

一個寫住宅的媒體人，如果想拓展到物業(yè)、長租、康養(yǎng)、商辦賽道，不用重新學三年，CoWork能幫他快速“補課”。

（2）房企線：投拓、客研、營銷、品牌全鏈條覆蓋

媒體只是CoWork的一個切面。回到行業(yè)視角，CoWork真正讓我興奮的，是它對房企核心業(yè)務鏈的覆蓋能力。

場景一：城市進入與拿地可研

一份城市進入報告，傳統(tǒng)做法需要投資部拉通宏觀、土地、競品、政策、客群等十幾類數(shù)據(jù)，人工整理、交叉核對，往往耗時數(shù)周。CoWork的“應用場景”中預設了“城市進入報告工作場景”和“房企拿地前的地塊價值判斷”兩個專項流程，下達指令后自動拆解任務、調(diào)用數(shù)據(jù)和專家技能，生成包含圖表、風險提示、投資建議的完整報告，員工隨時介入調(diào)整。

場景二：項目定位與產(chǎn)品策劃

從“項目定位評審”到“規(guī)劃強排方案生成”，從“樓盤價值宣發(fā)”到“活動策劃及營銷物料生成”，CoWork覆蓋了項目定位、產(chǎn)品設計、營銷策劃的全鏈條。更關(guān)鍵的是，房企可以將自身的投資方法論、產(chǎn)品標準、報告規(guī)范注入平臺，形成專屬的企業(yè)Skills，產(chǎn)出的結(jié)果就是完全屬于這家企業(yè)的專業(yè)判斷。

場景三：財務測算與REITs分析

發(fā)布會資料顯示，CoWork的專家技能中還包含財務測算、工程造價、REITs分析等模塊。這意味著投資崗、財務崗、資管崗的日常工作，包括現(xiàn)金流測算、成本估算、資產(chǎn)估值等，都能在CoWork上找到對應的技能支持。

具體來說，CoWork目前覆蓋的泛地產(chǎn)核心業(yè)務場景包括：拿地可研、城市進入、板塊研判、競品去化、財務測算、工程造價、政策解讀、企業(yè)畫像、項目測評、REITs分析、市場監(jiān)測、招商租賃、物業(yè)測評、康養(yǎng)研究、長租測評、商辦研究等16類。它把一個資深分析師的經(jīng)驗變成了全公司可復用的能力。

三、槽點與短板：實話實說，有三處還不夠完美

客觀測評必須說缺點。以下是大蘇使用中遇到的真實問題，以及基于現(xiàn)場觀察和同行交流的客觀判斷。

槽點一：積分消耗不透明

雖然有積分明細可查，但“一篇稿件到底消耗多少分”沒有明確的計價公式。在實際測試中寫行業(yè)觀察用了127分，方歡示范樓盤營銷軟文用了89分，同類型任務差異不小，現(xiàn)場不少媒體老師也在積分消耗問題上較為困惑。

對于需要控制成本的團隊，目前只能靠經(jīng)驗摸索。官方給出了基本指引：標準模型適用于快訊、簡報等簡單任務；高級模型適配大部分專業(yè)創(chuàng)作；MAX模型用于復雜深度報告和多模態(tài)生成。但具體到每類任務的“預算規(guī)劃”，還需要更多實測數(shù)據(jù)支撐。

不過話說回來，橫向?qū)Ρ纫幌拢阂黄獙I(yè)地產(chǎn)稿，傳統(tǒng)方式如果外包給專業(yè)寫手，少則三五百、多則上千元。CoWork上走完“問數(shù)+問知+深度創(chuàng)作+配圖”全流程，消耗的積分折算下來也就幾十到一百多元。成本優(yōu)勢是碾壓級的，只是計價方式還需要更透明。

槽點二：技能創(chuàng)建的“門檻”被低估了

發(fā)布會上強調(diào)“手搓技能”很容易，上傳范文、一鍵創(chuàng)建。但實際用下來，要創(chuàng)建一個真正可用的技能，你需要滿足三個條件：

第一，你自己得有一套清晰、穩(wěn)定、可復現(xiàn)的工作流，你首先得是一個有方法論的專業(yè)人士。第二，你手里得有足夠高質(zhì)量的“范本”，三五篇隨手寫的稿件喂進去，產(chǎn)出的技能質(zhì)量就是“差不多”；真正好用的技能，需要反復調(diào)試、多輪優(yōu)化。第三，你愿意花時間去迭代，第一版技能生成的文章可能只有六十分，你需要和它對話、修正、再生成，迭代三五輪才能到八十分以上（每一次對話均消耗積分）。

對于習慣了“AI問答”的用戶來說，從“用技能”到“創(chuàng)技能”之間還有一段學習曲線。這其實也從另一個角度印證了周忻的觀點：這個行業(yè)最缺的不是技術(shù)，是“布道”和“陪跑”。

槽點三：數(shù)據(jù)安全——信任問題比技術(shù)問題更難解

大蘇想聊一個更敏感的話題：數(shù)據(jù)安全。

誠然，PPT上寫著“地產(chǎn)模數(shù)通”采用本地化部署，企業(yè)數(shù)據(jù)不出域，知識產(chǎn)權(quán)歸企業(yè)。對于購買一體機的頭部企業(yè)來說，物理級數(shù)據(jù)隔離，用戶數(shù)據(jù)、知識庫、技能庫完全本地留存。

這套方案理論上確實解決了“數(shù)據(jù)會被平臺拿走”的擔憂。

但是，對于大量使用CoWork云服務版本的媒體人、中小房企、第三方機構(gòu)來說，數(shù)據(jù)安全的邊界在哪里？

樂居本身就是媒體，深度智聯(lián)背靠易居體系。其他媒體同行用CoWork寫稿、查數(shù)據(jù)、做測評，這些創(chuàng)作過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，會不會被平臺用于其他用途？競品樓盤的分析報告、獨家采訪素材、未公開的行業(yè)動態(tài)等等，這些內(nèi)容如果被系統(tǒng)“學習”了，會不會在無形中削弱媒體的獨家競爭力？

房企的顧慮更直接，投資部的拿地測算、營銷部的定價策略、客研部的客戶畫像，這些都是企業(yè)的核心商業(yè)機密。

國內(nèi)已經(jīng)有不少因使用第三方AI工具導致數(shù)據(jù)泄露的報道，甚至引發(fā)過法律糾紛。不少體制內(nèi)單位和國企明確禁用通用AI工具，核心原因就是數(shù)據(jù)安全不可控。

大蘇認為，信任問題比技術(shù)問題難解得多。技術(shù)上說“數(shù)據(jù)不出域”容易，但要讓用戶相信“我的數(shù)據(jù)真的只屬于我”，需要的是長期的制度保障、第三方審計、甚至是法律層面的承諾。

對于深度智聯(lián)來說，如果真想成為行業(yè)基建，數(shù)據(jù)安全的信任圍墻，必須率先打破。

四、誰適合用CoWork？怎么用效果最好？

基于大蘇今天的實測和觀察，這三類人最適合：

第一類：地產(chǎn)自媒體創(chuàng)作者

不用多說，前面六個場景已經(jīng)證明了一切。無論你是寫樓盤測評、政策解讀、企業(yè)財報分析，還是做短視頻、播客，CoWork能把“找數(shù)據(jù)+搭框架+配圖+多平臺分發(fā)”這條長尾工作壓縮到原來的1/5時間。省下來的時間，你可以做更有價值的事：采訪、思考、社交、談客戶。

怎么用最好：花半天時間，把你過往最滿意的10篇文章上傳，創(chuàng)建屬于你自己的“風格技能”。然后從快訊、測評、人物專訪三個最常用的場景開始，每個場景迭代3-5篇稿子，把技能磨到八十分以上。之后每篇新稿，你只需要給方向、做審核、加觀點，執(zhí)行層全部交給CoWork。

第二類：房企投拓、客研、營銷、品牌團隊

這是CoWork覆蓋最深入的業(yè)務場景。一份城市進入可研報告，傳統(tǒng)做法需要投資部拉通十幾類數(shù)據(jù)，人工整理、交叉核對，往往耗時數(shù)周。CoWork下達指令后自動拆解任務、調(diào)用數(shù)據(jù)和專家技能，生成包含圖表、風險提示、投資建議的完整報告。

怎么用最好：建議從“城市進入報告”和“地塊價值判斷”這兩個最高頻的場景切入。先讓FDE團隊協(xié)助完成第一輪數(shù)據(jù)對接和技能配置，然后選一個真實項目做“背對背測試”。CoWork產(chǎn)出的報告和團隊人工產(chǎn)出的報告做對比，找出差異點，反向優(yōu)化技能和知識庫。經(jīng)過2-3個項目的磨合，CoWork就能穩(wěn)定輸出團隊可用的成果。

更長遠的價值在于：企業(yè)可以將自身的投資方法論、報告規(guī)范、產(chǎn)品標準注入平臺，形成專屬的企業(yè)Skills。以后無論換誰來做這個崗位，這套方法論都沉淀在系統(tǒng)里，不會因為人員流動而流失。

第三類：希望從“住宅單一賽道”拓展到“泛地產(chǎn)全賽道”的從業(yè)者

物業(yè)、長租、康養(yǎng)、商辦、文旅，每個新賽道都需要重新學習。CoWork的行業(yè)大模型底座和專家技能，能幫你快速“掃盲”并產(chǎn)出專業(yè)內(nèi)容。發(fā)布會上海平總就展示了克而瑞長租數(shù)據(jù)庫覆蓋20個城市、5000多個長租公寓項目，每個項目120個參數(shù)，這些底層數(shù)據(jù)，CoWork都能調(diào)用。

怎么用最好：選定你想拓展的新賽道，在技能庫里找到對應領(lǐng)域的專家技能（如“康養(yǎng)市場監(jiān)測月報”“重點城市租賃市場月度監(jiān)測”），用它連續(xù)生成3-5篇該領(lǐng)域的專業(yè)內(nèi)容。過程中你會快速了解這個賽道的核心指標、分析框架和行業(yè)術(shù)語，相當于用AI幫你“速成”了一個新領(lǐng)域的知識體系。

五、基建造好了，接下來就看怎么用了

整場發(fā)布會，周忻說了一個詞頻率很高“布道”。

他說：“我現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)真的很難，布道、傳播非常難，我到企業(yè)里面講的主題是擁抱AI、學習AI、使用AI，讓AI用上。”

大蘇真的挺佩服周忻的，一個快60歲的人，還在一個城市一個城市地跑，一家企業(yè)一家企業(yè)地講，一場發(fā)布會一場發(fā)布會地開，周總不愧是吾等后輩學習對象，由衷敬佩！

通訊、能源、軍工，這些行業(yè)的基建，是國家力量在做。而房地產(chǎn)行業(yè)的AI基建，周忻想用深度智聯(lián)來做。底層是行業(yè)大模型，中層是企業(yè)一體機，上層是CoWork工作平臺，外圍是FDE工程師團隊鋪路。

這套基建成不成，還需要時間檢驗。但作為一個地產(chǎn)行業(yè)的從業(yè)者，我今天試用完CoWork之后的感受是：這可能是2026年，泛地產(chǎn)行業(yè)從業(yè)者能拿到的最好的一件生產(chǎn)力工具。

它或許不完美，積分計價不夠透明、技能創(chuàng)建有門檻、數(shù)據(jù)安全保障還在完善中。但它確實解決了一批“以前只能靠人肉完成”的剛需問題：查數(shù)據(jù)要翻半天、寫報告要搭半天框架、多平臺分發(fā)要一整天、拓展新賽道要學三年。

如果你也是地產(chǎn)行業(yè)的從業(yè)者，無論是媒體人、投拓崗、客研崗還是品牌崗，建議你花一個下午，像我今天這樣，拿你手頭一個真實的工作任務喂給它，看看它能不能幫到你。然后你再來判斷這件工具，值不值得成為你2026年的生產(chǎn)力搭檔。