过去一年，很多企业 AI 项目都从“自动化”开始讲：自动写、自动发、自动改、自动推进。但真正进入企业现场以后，最危险的往往不是 AI 不够聪明，而是它在不该越权的地方越权。
我们在做 Helm 时，把第一条边界写得很靠前：recommendation 不等于 commitment。
也就是说，系统可以帮企业整理会议、CRM、邮件和业务信号，生成“今天最该推进什么”的候选项；但只要涉及客户可见表达、CRM 写回、审批、承诺、外发，就必须进入人工复核。
这带来一个很现实的产品问题：企业 AI 不是只做一个更会聊天的助手，而是要做一条可解释、可复核、可追踪的经营推进链。
我们现在准备开源 Helm 的 core，希望在开发者社区征集真实场景：哪些企业流程需要 AI 帮忙压缩信息、生成候选判断、准备复核材料？哪些动作绝对不能自动执行？哪些系统数据适合 read-first，而不是一上来就 write-back？
如果你做过 CRM、OA、HR、客服、销售、项目管理、企业微信/钉钉/飞书集成，欢迎贡献一个你见过的真实业务断点。
