“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。
虚拟董事会 agent
引入 MBB 核心方法论，对商业议题做多视角博弈推演。重大决策之前，先让几种不同的判断互相攻击一遍。
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