一位工作室老板想知道哪些会员正在流失。他向自己的 AI 客户端提出了 Mindbody 报表需求，到第二天下午已有七份报表正常运行。

历程

1. 第 1 天，晚上

   一小时内完成连接

   他注册账户，用 API 密钥连接了 Mindbody，然后把他的 AI 客户端连接到 APIANT，总共大约二十分钟。从那以后，他没有在浏览器中构建任何东西：每个自动化流程都是在他的终端中提出、构建和运行的。

2. 第 2 天，上午

   会员红绿灯，十六分钟内四个版本

   需求，用他自己在步骤备注中的话说：按距上次签到到访的天数，把会员分为绿色、黄色和红色，只统计真实到访，并把课程通票和体验优惠持有者单独列出。

   1. 版本 1 拉取了最近 60 天的到访记录并对会员进行分类。运行用时不到一秒。正常运行
   2. 版本 2 加入了每位会员的状态，因此只对活跃会员打分。正常运行
   3. 版本 3 和 4 改为逐个查询会员，版本 4 又把范围缩小到只查询可能正在流失的会员（黄色和红色），跳过绿色会员。运行用时 20 秒。正常运行，20 秒
3. 第 2 天，午餐时间

   体验优惠周报

   结合到访和销售数据，找出新的体验优惠客户并逐一查询。它在 34 秒内拉取了三页销售数据。

   正常运行，34 秒

4. 第 2 天，午餐时间

   从免费版升级

   他从免费版升级后，马上又回去继续构建。

   从免费版升级

5. 第 2 天，下午早些时候

   七分钟内又完成五份报表

   • 每位客户的历史累计课程，按月统计。
   • 当前会员名单。
   • 分批获取的会员历史。
   • 每位会员的更多到访记录页。
   • 每节课只计一次。

   每次运行都成功了。