ธุรกิจ dealer บริหารทุกอย่างด้วย spreadsheet และความจำของคน
Lead ไหลเข้าจากหลายช่องทาง (Facebook · ทักตรง) · สต๊อกรถต้องเช็คมือ · follow-up หล่นกลางทาง · หลายสาขาไม่เห็นกัน · และไม่มีทางวัดว่าโฆษณาตัวไหนพาลูกค้ามาปิดการขายจริง
เขียน "กฎที่ห้ามละเมิด" ก่อนเขียน feature
Faberic OS ถูกสร้างบนกฎที่เป็น invariant — ไม่ใช่แนวทาง แต่เป็นข้อบังคับของสถาปัตยกรรม:
- LLM = Observe, Code = Decide — AI บันทึกสัญญาณและข้อเท็จจริง · ส่วนคะแนน lead และ business rule เป็นของ code ที่ทดสอบได้
- Append-only ledgers — เหตุการณ์สำคัญ (สัญญาณ · funnel · การใช้งาน · audit) เขียนเพิ่มได้อย่างเดียว ลบแก้ไม่ได้ — ประวัติศาสตร์ของธุรกิจต้องเป็นความจริงเสมอ
- Tenant isolation ที่ชั้น infrastructure — การแยกข้อมูลของแต่ละ dealer บังคับด้วย Row-Level Security ที่ database ไม่ใช่ด้วยความระวังของ developer
- Cost metering ต่อ tenant — ทุก AI call ถูกวัดต้นทุนจริง — dealer เห็น ROI เป็นตัวเลข ไม่ใช่ความรู้สึก
วงจรครบตั้งแต่ทักแชท จนปิดการขาย
Pipeline ทำงานครบเส้น: Inbox (รับแชท Facebook + agent ตอบด้วยข้อมูลจริงของ dealer พร้อม human takeover) → Leads (สกัดข้อมูล · ให้คะแนน · ติดตามสถานะ) → Funnel (ผูกโฆษณากับนัดหมาย) → Outcomes (ปิด loop ว่าอะไรได้ผลจริง)
Agent ของแต่ละ dealer เช็คสต๊อกและจองนัดหมายได้จริงผ่านเครื่องมือที่กำหนดขอบเขตไว้ · knowledge base ของ dealer ถูก render แบบ deterministic ทำให้ต้นทุน AI ต่อบทสนทนาลดลงอย่างมีนัยจาก prompt cache
Live กับ design partner รายแรก ตั้งแต่ มิ.ย. 2026
ระบบรันจริงกับ EV dealer design partner รายแรก — inbox รับแชทจริง · agent จองนัดหมายจริง · funnel ทำงาน end-to-end · และ ledger ทุกตัวเป็น immutable ชั้น Company Brain (Case 02) ทำงานอยู่บนฐานเดียวกันนี้
Consulting กลายเป็น product ได้ — ถ้า framework แข็งพอ
Operating Depth Model™ ที่เราใช้วินิจฉัยลูกค้า ไม่ได้หยุดอยู่บนสไลด์ — มันกลายเป็นโครงสร้างของ software ที่รันทุกวัน นี่คือความต่างระหว่างที่ปรึกษาที่ "แนะนำ" กับสถาปนิกที่ สร้างของจริง: framework ที่ดีต้องรอดจากการปะทะกับ production