客户到了现场，才提出新的要求：需要带会议室的房源。原先选好的那套里没有，陈先生只好折返取钥匙。一趟带看，常常变成几趟。
在浙江嘉兴，陈先生负责一个园区的运营和招商。园区有31栋楼，房源和租户信息不断更新。平时的记录散在各处，真到带客户看房、向领导汇报的时候，想迅速找到需要的信息，并不容易。
当下，写字楼招商正转向租客主导，园区招商对快速匹配的要求更高。领导早就提过，能不能把园区情况做得直观一些，哪栋楼、哪一层还有空房，点开就能看。陈先生也试过。他会用Python和R（统计计算与绘图软件）做图表，但楼宇细节需要反复调整，最后做出来的东西，用他的话说，只是让“报告好看点”，对日常带看帮助有限。
2026年8月，他在使用WPS灵犀专业版时，接触到一个生成可交互2.5D园区楼宇地图的技能。搁置了一段时间的想法，又有了继续做下去的机会。这一次，他想把房源筛选和客户跟进也一起放进去。
据陈先生介绍，构思框架、整合数据、让系统跑起来，各用了半天。之后又花了一天调整页面。整个过程中，他没有手动编写代码。
现在，这套工具运行在他自己的电脑上，纳入了290条房源记录。客户提出需求后，可以按装修、面积、楼层、预算、用途等条件匹配房源，再通过园区地图查看楼宇的出租情况。
具体怎么匹配，陈先生有自己的判断。比如，客户说某个条件“不限”，这一项就应该给满分。“客户不在乎的事，不该扣分。”超过7天没有联系的客户，记录则会整行标红，提醒他继续跟进。
这些规则来自他平时做招商的经验。过去，经验留在脑子里，或者散落在一条条记录中；现在，他借助AI把它们做进了工具。
做完这套系统，陈先生也有了一个体会：业务框架得先想清楚。哪些信息需要录入，房源怎么筛，什么时候提醒跟进，这些都需要自己判断。如果一开始没有理顺，后面就得一遍遍改，时间和费用都会增加。
这套工具目前仍由他个人使用。如果要让同事也用起来，还需要补充房源照片、完成接口调试等工作。
至于它能不能帮忙留住客户、促成交易，陈先生还不敢下结论。但谈到日常使用的感受，他说：“至少节省精力上是能感受到的。”
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