听了这个问题，林绍峰轻轻吸了一口气，然後微微一笑，说道：「当然可以。」
现场演示有风险，因为你总能发现测试的时候测不到的东西。
不是对自己的产品有足够的信心，一般是不会做现场演示的。
不过，话又说回来，现在是内部会议，演示就算出问题了，也只是在内部丢脸，要是真在发布会上现场演示出了问题，那是要上新闻、上热搜的。
林绍峰又扫了一眼吕云和郑晓波，两人都很专注地看着这边，他把刚才那口气吐出来，打开了坤元的交互界面。
既然要进行现场演示，他准备的材料当然已经私底下跑了很多次了，但是大模型的特点就是不可预测，懂得都懂。
输入：【就快双十一了，帮我把这份备货方案过一遍，看看有没有问题。】
然後上传了附件，附件是一份备货预案的文档，几十个SKU的库存计划、仓储分配、
物流时效节点全都在里面。
坤元处理之後，输出里没有列出所有风险。
而是只列出了三条。
头部爆款SKU在主仓的备货量按照去年销售曲线估算，峰值时段可能断货：华南仓到主力配送区的物流时效节点恰好在第一天的晚上，高概率会有延误；还有两个促销组合的定价存在漏洞，导致某些商品折上折後低於成本价。
每一条後面，都还带了修复建议，全是可以在几天内完成的具体动作。
作为对比，林绍峰把同一份附件和同样的提示词发给了ChatGPT。
ChatGPT的回覆非常详尽—从仓储布局到长期供应商关系，从流量预测模型到客服应急预案，洋洋洒洒写了十几条。先不说给出的答案是不是正确，光这个体量的文本就让人看了头皮发麻，不想读。
林绍峰把两个输出并排放在大屏幕上。
「这是我们团队里的研究员找电商部门的小夥伴要来的真实案例，他们看过输出之後，觉得坤元的输出更好。」林绍峰说到这，转向了电商部的VP，「许总，您觉得呢？」
许总没想到自己会被点名，愣了一下，但是反应很快，笑了一下，回答道：「当然，从我的角度上看，坤元的回答明显更实用一些，我希望现在就能给运营团队的同事们都安排上。」
会议室里响起了一阵低笑声，连吕云的脸上都挂上一点笑意。
「当然，这件事GPT也可以做到。」
林绍峰
…。。