E-SONE EVISE-SONE AI 工作台
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E-SONE 全自研 · 桌面 AI 工作平台

后台、报表、问数
收进同一个桌面工作台

EVIS 是我们为投放与运营团队自己做的桌面客户端。两件最能说明它价值的事:用一句大白话问出经得起复核的经营结论,以及把多个真实后台一次性铺满整屏、每一格都能直接操作。客户端、浏览器引擎、取数服务、AI 编排层、数据平台,全部自己写。

macOS 与 Windows 均有客户端;使用需由管理员开通工作账号。

核心能力一 · Hi EVIS

把"问数"做到能拿去复核,
而不是看起来像个答案

给后台套一个聊天框很容易。难的是让它自己去取数、按统一口径算比率、给结论标上统计区间,并在说不出依据时主动认怂。

一句大白话问出结论

区间花费、环比涨跌、各类比率、按客户或场景拆分,不用会写查询。

复盘方法做成可点的技能

周报、体检、归因三种打法,选中后持续生效。

数字能追到来源

结论带统计区间,过程可在本机回放,给不出依据会直说。

口径不由它自己发明

比率用区间内的绝对量重除,缺分子分母宁可留空。

接着问,不用重新开始

答完给几个追问方向,历史任务能回看并续聊。

权限跟人走,且一律只读

没授权的范围查不到;能查能算,不能改数据。

说话方式和背景各管一段

人设、指令、记忆分开生效,且都不会自动写入。

干活有动静,不装完成

执行有实时进度,被长度截断会明确告诉你。

核心能力二 · 我们投入最重的一块

一键博览:一屏之内
同时操作多个真实后台

盯盘和批量操作最耗人的不是点击,是来回切标签。博览把若干客户后台一次性平铺成整屏网格,每一格都是活的真实网页。

难点 01

每一格都是真页面,不是截图

点击、滚动、填表、提交都按真实浏览器行为走;弹窗按内容归位,不挡操作。

难点 02

登录态互不干扰

每个账号跑在隔离会话里,同一家店开五个账号不会互相踢下线。

难点 03

一屏放得下,还不能卡

网格缩放独立可调,正在看的格子不会被省电挂起;Esc 退出即恢复。

常见用法是把要对照着看的后台并排:左边看投放花出去多少,右边看店铺有没有接住;也可以把几家店同时铺开,逐个核完再决定该动哪一组。

怎么开、怎么排
开到第 4 个后台自动问或点工具条手动开2 列网格3 列网格勾选要同屏的标签博览缩放独立可调Esc 退出即恢复

绿点 已登录可直操 · 橙点 有弹窗已归位 · 蓝框 当前聚焦格

全自研地图

这一整套里,没有一件是买的

每一层都写清楚了"为什么必须自己做"。内部工具最容易走的路是拼第三方 SaaS,快,但业务口径、权限边界、迭代节奏全在别人手里。

01

桌面客户端外壳

多窗口、多会话分区、全局缩放与静音的一致性,以及"更新到哪个版本"的分发与校验。浏览器插件形态受沙箱限制做不到,所以自己做客户端。

02

多会话浏览器引擎

账号级隔离的登录态、页面编排与资源调度。这是多账号并行和一键博览的地基,也是外部方案最难替代的一层。

03

数据接入层

平台导出的报表在本地完成编码识别、字段归一化与坏数据拦截,进库前逐条预览标出新增、跳过、覆盖,由人核对后才真正写入。坏数据当场拦下,不污染字段表。

04

取数与口径服务

时间区间、环比对照、比率算法集中在这一个地方,不散落在各个页面脚本里——否则同一个指标在两个页面会算出两个数,这是数据工具最常见的塌方点。

05

AI 编排层

把模型接进真实业务链路:决定该查什么、结果怎么校验、什么时候应该说"这个数我给不出依据"。模型给出的答案要能落到同一套口径上,才敢让业务同事照着做决策。

06

权限与本机加密

可见范围按登录人判定,不靠界面隐藏;后台凭证与模型密钥加密存在本机,不上传服务器、不进运行日志。多人共用一台电脑时,会话与凭证按人分开。

底座模型开放接入,业务链路全部自研。大模型可按团队要求自配服务地址与模型 ID,支持接入私有部署或合规区内的模型。我们自研的是它落地的那一层:口径、权限、校验与可追溯。

配套能力

支撑这两件主打事的四块地基

多账号操盘

侧栏一键直达常用后台,同一平台多账号同时在线不互踢;自动填充账号密码,不用每次翻密码表。

报表拖进去就入库

CSV、Excel、压缩包直接拖进来,自动识别编码与字段映射,逐文件预览核对后批量写入;同日数据可覆盖刷新,重复提交不产生双份。

凭证只存本机

后台账号与模型密钥写入本机加密保险库(AES-256-GCM),不上传服务器、不进运行日志;日常使用不必反复输主密码。

与自家数据平台直连

登录后数据平台免二次验证,看板与客户端是同一套账号与权限;换人登录自动重置上一位留下的客户与登录状态。

上手

怎么跑起来

从装好到问出第一个数,通常不超过半天。

STEP 01

装客户端,用工作账号登录

macOS 与 Windows 都有客户端,登录后客户与权限自动带过来。账号由管理员开通,不支持自助注册。

STEP 02

把要操办的后台交进来

批量导入账号清单,密码进本机保险库;之后每个后台都是侧栏一键直达、自动填充,不用重复登录。

STEP 03

干活,或者直接问

报表拖进去入库,多个后台铺屏并行操作;要结论就跟 AI 助理说一句,它取数、算口径、给区间,并把接着问的方向列出来。

取舍

几个刻意的取舍

这些选择都有代价,写出来是给同样在做内部工具的同行参考。

做桌面客户端,而不是浏览器插件
要同时管多个相互隔离的登录会话、本机加密存储和长驻的取数链路,插件形态受浏览器沙箱限制做不到。代价是要自己管分发与更新——所以我们把"打包 → 生成清单 → 上传 → 回读线上校验"做成了一条命令。
AI 一律只读,写操作留给人
模型可以查、可以算、可以比,但不能改数据、不能代点后台按钮。这条比"技术上能不能做到"更重要:出错的责任链必须清楚。
模型可自配,数据链路透明
内置默认模型,也支持自填服务地址与模型 ID。问答内容与取到的数据会经由所配置的模型服务完成推理,每次问答的完整过程在本机可回放;需要把数据完全留在自己环境里的团队,可以接私有部署或合规区内的模型。
口径只允许存在一个地方
比率、环比、区间这些算法集中在取数服务里,页面脚本不许各自实现;否则同一个指标在两个页面会算出两个数。比率一律用区间内的绝对量重新除一遍,缺分子或分母时宁可留空并说明原因,也不凑一个 0 出来。
不接第三方 SaaS,自建自托管
客户端、数据平台、取数服务全部自研,跑在自己的服务器上,没有中间商持有业务数据。迭代节奏因此可以做到"谁用谁提、当周落地"。
每次改动先过真实运行,再谈上线
纯逻辑改动用真实样例数据跑单测(含缺列、越权、重复、非法输入等反例),涉及数据库的迁移一律幂等并自带计数自检,自检不过整笔回滚。界面改动必须真实浏览器实测,且由使用者点头后才发布。

想聊聊这套东西怎么落到你的团队?

无论是工具共建、数据平台搭建,还是投放与运营的业务合作,都欢迎来信。写信时说明一下你的团队规模和当前最想解决的环节,我们能回得更具体。

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