2020年如果你开了一家公司，onboarding 流程大概是这样的：Zapier 在成交时触发，Google 表单收集一些需求，答案掉进一张没人看的表格，项目经理第30次在 Drive 里重建同样的文件夹结构。可能有一封欢迎邮件模板。可能吧。
它能跑。勉强能跑。我们都假装这是个系统。
六年过去，工具变了。大语言模型免费或接近免费。Agentic 工作流（自主代理工作流）已经存在。但大多数小公司还在跑那个2020年版本的流程——只是用了更花哨的表单工具，把 Google 表格换成了 Notion 数据库。
如果今天从零开始，我会怎么搭客户 onboarding？七步。不用企业软件。不用每月300美元的 SaaS。一个可重复的系统，在真能省时间的地方嵌入 AI。
第一步：用结构化红线扫描做发现电话
大多数公司把发现电话当成 vibe check（气场测试）。这是错的。发现电话是你的第一次 intake 时刻——也是你判断这个客户能赚钱还是找麻烦的时刻。
做一份15题的电话指南，覆盖：预算实情、决策权、过往合作经验、时间线预期、内部审批流程。五个类别，每类三题。写在文档里，每次电话都开着。
电话结束后，把笔记丢给大语言模型：
你是资深策略师，正在审阅潜在客户发现电话的笔记。识别：1）任何范围蔓延、审批慢或预期不匹配的红旗；2）最可能导致项目延误的三件事；3）这个客户是否适合小公司（诚实回答）。发现电话笔记：[粘贴笔记]
这花60秒，能抓住你专注成交时漏掉的东西。ChatGPT、Claude 或任何大语言模型都能跑。我见过它标出不匹配的时间线和隐藏的决策人，这些本可能浪费数周。
第二步：让客户替你思考的 intake 表单
签约24小时内发真正的 intake 表单。不是5道题，不是"说说你的业务"那种 Google 表单。20-30道结构化问题，覆盖业务背景、品牌规范、受众、工具和权限、成功指标、沟通偏好。
这个表单做两件事：收齐交付团队需要的所有信息，迫使客户在 kickoff 前自己把项目想一遍。
答案回来后，别只是扫一眼。粘贴进大语言模型：
审阅这份客户 intake 表单，识别：1）任何缺失、模糊或不清晰的必需信息；2）看起来矛盾或需要澄清的答案；3）可能导致延误的红旗（权责不清、权限缺失、时间线不现实、范围模糊）。格式化为："kickoff 确认"清单和"潜在阻塞项"清单。客户 intake 答案：[粘贴答案]
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