“当下是一个内外部环境错综复杂的市场，对于成长期的CEO来说，往往会有很多前瞻性的安排，阶段性内部没有合适的人推进，这时候你需要一位有战略能力，同时具备多个能力模块、能提供多维度视角的战略伙伴。”
战略能力
从当下的经营数字出发，推到三年后的方向。
多个能力模块
经营分析、财务模型、行业研究、AI 工具，一个人覆盖。
多维度视角
做过市场营销和科技创投，现在驻场陪企业经营。同一件事，能从行业趋势、品牌、资本和经营多个角度看。
你需要一份算对了的数，和一个敢下的判断
成长期的 CEO 每周都在做决定：这个新品要不要再补一批货，那个渠道还值不值得投，团队今年的预算花得对不对。大多数时候，这些决定靠的是感觉，因为手里的数字口径对不上，算出来的结果也互相打架。我做的事情是坐到你身边，回答五个问题。
我们到底赚没赚钱？
先把账对上。收入、成本、平台扣费，一条口径算到底，平台结算对到个位数。
钱卡在哪了？
用现金看经营。每个产品投进去的钱多久回来，哪个在造血，哪个在占压，一目了然。
哪个产品该加码，哪个该停？
每个 SKU 有一个明确的状态，对应一个明确的动作。
团队花的钱值不值？
费用追到部门，预算规则跟着产品结构一起调整。
下一步往哪走？
从你自己的数字出发，判断增长靠什么，新品类该不该进。
用现金看经营
成长期最怕现金断。现金毛利率和回正周期，让你看到账面利润看不到的东西。
数字直通动作
每份分析的终点是一个判定：该清库存、该核合同、该控补货。你拿到的是可以直接执行的结论。
跟着业务一起长
新品上市、渠道变化，模型和规则每期跟着调。这五个问题每个月都在变，所以这件事要持续做。
数字来自客户经营报告内的同期对比，客户信息已匿名处理。
一套底座，16 个模型
这些模型都从真实项目里长出来。前 14 个组成经营数据底座，每一层吃上一层的输出；最后 2 个是研究方法，用来判断新品类和新赛道。
定义每个数怎么归、怎么算
收入多维拆解
每一块钱收入来自哪个市场、哪类客户、哪个产品、哪个平台。
平台费率矩阵
每个平台的佣金、广告、支付扣点，一张表看清。
SKU 全成本归集
研发、制造、推广、履约等 8 项直接成本，落到每个产品。
把数变成可以比较的指标
现金回正周期
一个产品投进去的钱，第几个月回来。
现金毛利率
按实际出款算的毛利，低于公司基准的产品自动标出。
SKU 现金流 ROI
算上全部直接成本，每个产品还赚不赚。
平台结算平账
从 GMV 一路算到提现，平台扣了多少，到手多少。
销售集中度
爆品占比和在售产品数量怎么变，看清是在聚焦还是过度依赖。
费用率同比
每个部门的费用率和去年比，异常项标出。
把指标翻译成经营状态
经营状态判定
每个产品一个状态：清库存、正常销售、制造占压、待核合同。
部门预算与超支
预算按归属收入分配，超支追到部门，规则随新品调整。
结构迁移分类
哪些产品和渠道在掉队，哪些在上升。
回答接下来怎么做
价格带与产品角色
旗舰、放量、引流、配件，每个价格带承担什么任务。
增长乘法模型
把增长拆成 7 个相乘的因子，找出最短的那块板。
不依赖经营数据，用于新品类和新赛道
竞品指标矩阵
用一组统一指标，横向对比一条赛道上的主要玩家。
品类机会漏斗
从品类地图、上市公司对标到用户需求，用排除法筛出起盘机会。
用 AI 做咨询，也在用 AI 重做咨询
我把自己的工作流当成第一个实验场。下面这些项目，有的已经在日常交付里跑，有的还在搭。
现金流盘点 agent
进行中从原始账单直接生成管理会计报告。
Research harness agent
进行中研究与内容生产的前置质控。每份研究报告都要过数据校验和多轮审阅，AI 不能一遍成稿就交付。
FDE 行业观察
AI 落地企业的一线交付模式研究。
CEO 专属版 Muse
规划中一个只为 CEO 工作的专属定制化 AI agent。
AI 硬件投资内参
业余项目个人业余项目
- 日常工具
- Claude CodeCodexPi agentPaseoWorkBuddyObsidianGitHubCloudflare
- 云端部署
- Oracle 云主机常驻运行 Claude Code、Pi agent、Paseo
- 私有模型
- faster-whisper本机离线运行的语音转写模型
如果你正带领一家快速成长的公司
想找人一起把经营这件事做扎实，欢迎聊聊