灵基（Lingee）是金蝶打造的企业AI操作系统，以AI原生技术为引擎，提供智能体开发、编排、运行、治理与生态

灵基（Lingee）是金蝶打造的企业AI操作系统，以AI原生技术为引擎，提供智能体开发、编排、运行、治理与生态流通的完整能力，帮助企业打造系统级智能，赋能每位员工成为超级个体，打开企业成长新空间。

灵基把金蝶 30 年的行业知识变成了智能体的「岗前培训教材」，把企业的真实数据变成了它的「工作台」，提供智能体的开发、编排、运行、治理与生态流通的完整能力，帮助企业打造系统级智能，赋能每位员工成为超级个体，打开企业成长新空间。

实践案例：

基本信息

职业角色 ： 实施顾问、销售员

使用的灵基能力 ： Chat / Work / Build 开发（销售价格及趋势查询 Skill ）

适用行业 ： 制造

适用产品 ： 金蝶 AI 套件

一、业务背景与痛点

一家制造型企业使用金蝶 AI 套件维护销售价目表，采用的是 “ 一年两调 ” 的定价节奏：每年 1 月 1 日和 7 月 1 日各出一版价格，因此同一年的价格被拆成上半年、下半年两个区间。产品线一多，同一个物料在两年内就会留下多条价格记录，分别挂在不同编码的价目表上。

这就带来一个高频但琐碎的问题。销售接到询价、定价人员做报价复核、管理层看价格变动，问的其实是同一类问题： 某个物料现在生效的价格是多少？近两年调了几次、每次涨了多少？

过去查这个问题，要从销售价目表列表开始逐张点开单据，把分录里的单价、含税单价、价格生效日期抄到 Excel ，再按时间手工排序、算涨幅。动作本身不难，但重复度高，跨单据核对容易串行；更麻烦的是 问法稍微变一点（换物料、换时间区间），整套动作就要重做一遍 。

而这类问询的频次并不低 —— 每周都会有 。完成一次价格查询加两年趋势对比，平均要花掉大约 1 小时 。一周一次，一年下来就是几十个小时投在同一个重复动作上。

对实施顾问来说还有一层成本：客户在项目现场提出的价格类问题往往需要即时给出答案，翻单据的时间直接变成客户等待的时间。客户为汽配行业，产成品有上千种之多。

二、灵基解决方案与实现过程

核心能力与实现思路

【核心能力】 Work 对话式取数，用自然语言直接查 ERP 中的销售价目表数据； Skill 调用，把 “ 查价目表 + 看趋势 ” 沉淀成可复用的查询 Skill ；图表渲染，把汇总结果输出为折线图与柱状图。

【实现思路】 不写 SQL 、不配报表，把提问压缩成一句话，但把要交代的口径一次讲全： 对象（哪些物料） + 状态（什么算有效） + 时间（看哪个区间） + 呈现（要数字还是要图） 。四件事说清楚，一句话就够了：

> 查询产品名称包含 “HCKC 成品 ” 的相关物料的有效销售价格，以及 2025 、 2026 两年的价格趋势。

【关键步骤】

1. 需求分析后，一句话完成销售价格 skill 的开发，便于在 work 中更加精确的使用。并结合使用过程对 skill 进行优化，增加图形化展示，让结果更直观。

2. 一句话提问后，灵基识别出这是销售价目表查询，自动定位到「销售管理 / 销售价目表列表」，并带上销售组织、使用状态等口径。

3. 按物料名称做范围筛选。这里用的是 “ 包含 ” 匹配，灵基同时提示这种匹配方式可能把名称里凑巧含有这几个字的物料一起带进来，需要回看命中清单确认。本次命中的 4 个名称都是目标物料，没有混入。

4. 读取价格记录的关键字段：物料编码、物料名称、价格生效日期与失效日期、单价、含税单价、税率、是否限定客户。

5. 按价格生效日期切分区间。这一步是整件事里最需要业务判断的地方 ——2026 年被拆成上半年、下半年两版价目表，如果按自然年硬聚合，同一物料在 2026 年的两次调价会被合并成一个数字，真实的调价节奏就丢了。

6. 汇总每个物料在三个区间的价格与涨幅，并渲染为折线图（看每个物料怎么涨）和柱状图（看谁涨得最多）。

三、效果与价值

同一个问题，从 “ 翻 6 张单据、手工抄 12 条记录 ” 变成了 “ 问一句话、看一张图 ” 。更实质的变化在于，拿到的结果不再只是几个价格数字，而是 按价格生效日期切分好的区间走势和涨幅 —— 查数这件事被推进到了看变化。

【亮点与价值】

• 查询动作从跨单据翻找变成一句话提问，口径临时变化时改词即可，不必重做整套动作。

• 输出的结果自带时间维度：不仅给当前有效价，还把两年内的每次调价按区间列清楚，直接回答了 “ 涨了几次、涨了多少 ” 。

• 四个物料的调价节奏一眼可见 —— 全部连续上调、没有一次下调，调价节点固定落在 1 月 1 日和 7 月 1 日。

• 数字与图形同时产出，同一份口径既能交给业务看数，也能交给管理层看图。

【可量化数据】

查询耗时明显缩短。 改善前，完成一次物料价格查询与两年趋势对比平均约 1 小时 —— 从销售价目表列表开始，逐张点开单据、抄录单价与价格生效日期、再手工排序算涨幅；而这类问询每周都会出现。改善后，同一件事变成一句话提问、核对一次命中清单、查看一张图，耗时下降见下表。

对比项 改善前 改善后 单次价格查询与两年趋势对比耗时 约 1 小时 约 5 分钟 查询触发频次 每周都有 每周都有

从产出上看，本次查询覆盖 4 个物料、 6 张价目表、 12 条价格记录，汇总出 3 个价格区间的完整走势。含税单价在两年内全部上行， 2026 年下半年较 2025 年的涨幅如下：

物料 2025 年 2026 上半年 2026 下半年 2026H2 较 2025 涨幅 HCKC 成品 01 600.00 800.00 900.00 +50.0% HCKC 成品 02 700.00 900.00 1,100.00 +57.1% HCKC 成品 03 800.00 1,000.00 1,100.00 +37.5% HCKC 成品 04 900.00 1,100.00 1,200.00 +33.3%

以上数据还带出一个定价上的判断：涨幅与起始价格正好反向 ——2025 年定价最低的成品 02 涨得最猛（ +57.1% ），定价最高的成品 04 涨得最温和（ +33.3% ）。四个物料之间的绝对价差始终保持 300 元，但相对差距从 50% 收窄到 33% ，这轮调价实际是在往扁平化方向走。这个结论不是额外分析出来的，而是区间切对之后自然浮现的。

价格查询真正省下的不是 “ 看一眼 ” 的时间，而是把散在多张单据里的数字归成一个能看懂的变化的时间。改善后一句话提问到拿到数据图表仅仅约需 5 分钟，查询效率大大提升。

四、总结

1. 一句话提问的前提是把口径说全。物料范围、什么状态算有效、看哪段时间、要数字还是要图 —— 这四件事在一句话里交代清楚，比后面反复补问省事得多。

2. 区间要按业务调价节点切，不要按自然年硬切。这个客户是半年一调，按自然年聚合会把 2026 年的两次调价合并成一个数字，涨幅看着平滑，调价节奏却被抹掉了。区间的切法应该跟着价目表的版本走，而不是跟着日历年走。

3. 用名称关键字筛选时，回看命中清单是必要动作。名称里凑巧含有同样几个字的物料会被一起带进来，看一眼清单的成本，远低于事后发现数字不对再去排查。

4. 价格查询类的需求适合沉淀成 Skill 。这类问题的句式高度固定（对象 + 状态 + 时间 + 呈现），一旦固定下来，同岗位的其他人也能直接复用，不必重新摸一遍取数路径。

五、其他（附件材料）

1. 销售价格及趋势查询 Skill （查询销售价目表并展示价格趋势）

2. HCKC 成品 价格趋势图（ HTML ）

3. HCKC 成品 有效销售价格及 2025-2026 价格趋势（ Excel ）