约 10 分钟用样例数据完成第一次 AI 问答创建工作区，上传一份样例资料，建立知识库并完成第一次带来源的 AI 问答。

约 10 分钟快速创建并使用首个智能体用自然语言创建项目周报整理助手，确认候选方案并完成第一次对话测试。

约 20 分钟用财务审核 Skill 创建报销审核智能体导入财务审核规则，创建可复用的报销审核智能体，并用测试记录核对风险结果。

约 20 分钟使用智能体整理并提交 GitHub Issue 绑定 GitHub 工具实例，让智能体先生成 Issue 草稿，并在确认后提交到测试仓库。

约 15 分钟从一份 PDF 创建首个知识库上传 PDF，完成解析和索引，并用带引用的问答核对原文。

约 15 分钟从本地 Excel 到 NL2SQL 智能问数把 Excel 导入数据表，用自然语言查询销售额、订单数等指标。

约 25 分钟用语义配置提升知识库问数准确性导入销售订单 CSV，配置多种语义条目，并比较配置前后的问数结果。

约 15 分钟为文档问答配置 RAG 语义导入客户支持 SLA 文档，配置一条 RAG 标准问答，并用相同问题验证回答。

约 30 分钟使用工作流批量构建图文 RAG 数据用系统模板批量解析图文资料，同时建立文本和图片索引，并验证跨文档问答。

约 15 分钟使用工作流批量转录音频用语音转录模板批量处理会议、反馈和访谈录音，并在 Catalog 中查看转录文本。

约 30 分钟批量提取 S3 钻孔资料中的编号和孔深将 S3 中的钻孔柱状图批量导入 MOI，自动提取钻孔编号和孔深，并生成 JSON 结果。