该运营商旗下运营多个比价与点评平台。其 AI 与数据平台团队将 Dify 企业版部署在 Google Kubernetes Engine 上，打通 Azure AD / Okta SSO，并完成了全公司范围内的推广。
更具说服力的是一线团队的实际使用效果：在平台上的自动化内容创作过程，被一位工程师表示 Dify 大幅降低了内容生产成本。
与此同时，在团队使用的另一个平台上，团队仅用三小时便构建出自动化产品信息系统。该系统目前已由市场团队独立运营，无需工程团队持续介入。
30%
员工在约 1 个月内注册（Dify）
70
个应用，搭在 Dify 上
5
个活跃工作区
80%
的人每周都用 Dify
来源：某领先数字内容与比价平台运营商的 Dify 部署案例，2025 年
互联网与媒体企业身处一个高要求的交叉点：内容要批量产出，用户既要快又要好，竞争还押在新功能上线的速度上。它们手里也握有丰厚的专有数据过往稿件、用户行为、商品目录、内部文风这些只有真正被用起来才算护城河。所以“要不要 AI”早已不是问题，试点谁都做过。难点在 demo 之后：多数原型走不出实验室，少数走出来的，又悄悄变成维护负担。
真正解题的不是更聪明的模型，而是把所有权交到离工作最近的人手里。在 Dify 上，平台团队维护一套统一、受治理的环境，业务团队在其上自己搭建。AI 从原始素材产出可直接发布的文章、标题与元数据，并从过往的优秀表现中学习。它充当编排层，从外部来源采集、规范化数据、实时刷新目录。而那些不起眼的日常页面检查、会议纪要、文档起草累加起来就是实打实省回的工时。
