2026年7月9日 周四晚上19:30,报名腾讯会议了解“如何构建自进化的动态知识库(Brain)”(限30人)
免费POC, 零成本试错
FDE知识库

FDE知识库

学习大模型的前沿技术与行业落地应用


收藏

Anthropic和Atlassian同台,我看到了SaaS的未来 | SaaStr AI 2026实录

发布日期:2026-05-22 06:33:37 浏览次数: 1920
作者:Linkloud精选

微信搜一搜,关注“Linkloud精选”

推荐语

AI原住民与SaaS老兵的共识:别急着推倒重来,让AI成为连接你现有工具的桥梁。

核心内容:
1. Anthropic如何用Claude改造销售团队应对需求井喷
2. Atlassian向存量产品落地AI的三个反直觉教训
3. AI如何从冲击变为SaaS公司的护城河

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

引言

SaaStr AI Annual 2026 第一天,两场演讲背靠背。前脚是 Anthropic 的 Head of Industries 讲"怎么用 Claude 把一个跟不上需求的销售团队变成 AI-native org",后脚是 Atlassian 的 Head of AI 带着 17 年、20 多款产品、450 个 PM 的经验,讲"在存量 SaaS 里落地 AI 的三个反直觉教训"。
一个是 AI 原住民,一个是 SaaS 老住户。有意思的是,他们的结论几乎一模一样。这篇文章把两场演讲拆开揉碎试着回答几个 SaaS 创始人和投资人最关心的问题:AI 对 SaaS 的冲击到底有多大?谁最危险?以及——怎么让 AI 变成你的护城河,而不是别人攻城的梯子

图片

同一天,同一个结论
想象这么一个场景:
你是一个 SaaS 公司的创始人,手上的产品卖了五六年,ARR 跑到了一个还不错的数字。突然有一天,你的客户跑来问你:"你们产品里有 AI 吗?" 接着 VC 也来问:"你们的 AI 策略是什么?" 再然后,竞争对手发了一条推:"We're AI-native now."
你的第一反应很可能是:完了,要不要推倒重来?
SaaStr AI Annual 开幕这天,两场背靠背的演讲,帮我彻底想清楚了这个问题。
第一场,Anthropic 的 Head of Industries,Eleanor Dorfman 上台。这位女士在 Anthropic 待了一年半,之前在企业软件行业干了 15 年。她要讲的题目是:我们怎么用 Claude 把自己的销售组织从零改造成 AI-native
第二场,Atlassian  Head of AI,Sherif Mansour 上台。这哥们在 Atlassian 待了 17 年(是的,十七年),管着全公司 450 个 PM,负责在 20 多款 B2B 应用里落地 AI。他的题目是:AI 不是魔法,是管道工程,如何向 500 万用户落地 AI 的实战经验
一个是 AI 公司自己在卖 AI。一个是 SaaS 老兵在往存量产品里塞 AI。
两场演讲的核心结论,出奇地对上了:
不要扔掉你的工具栈。让 AI 成为工具与工具之间的那条线。

PART 01
Anthropic 的故事——需求垂直拉升之后
"The Gap":一张图讲清楚问题
2025 年 12 月,Opus 4.6 发布。
Anthropic 的行业负责人说,她们从一个"事后看来过于惬意的圣诞假期"回来之后,发现需求曲线垂直拉升了。团队 headcount 还是那条平的线。两条线之间出现了一个巨大的缺口——她叫它"The Gap"。
关键不是缺人。关键是,就算你愿意把团队规模扩大 3 倍、4 倍、5 倍,也不可能在需要的速度内完成 onboard。招人有周期,培训有周期,而需求不等人。
所以她们在 2026 年 1 月(她说"现在回头看像是一辈子前")问了自己一个问题:
"How do you build an AI-native sales org from scratch, fast?"
答案不是"换一套新工具"。答案是两步走:
  1. Scale what works
    ——把你已经投资的 GTM 工具栈里的 AI 能力全部打开
  2. Dream up what's next
    ——用 Claude 把这些工具穿起来,并且在工具覆盖不到的地方由 Claude 补位
不换工具,换"连接方式"
Anthropic 的 GTM 工具栈长这样:
工具
干什么
Salesforce
System of record
Clay
Enrichment
LeanData
Routing
Gong
Calls
Jira
Tickets
Fin (Intercom)
Support
Ironclad
Contracts
Gmail
Mail
Slack
Comms
Snowflake
Data warehouse
11 个工具。每个都花了三年时间围绕自己的需求打磨。不打算扔。
但问题是:AE 每天在这些工具之间跳来跳去,上下文碎成渣。工具各自"有 Claude",但从 AE 的体感来看,它们是 11 个孤立的 AI 功能,不是一个连贯的客户旅程。
Anthropic 做的事情是:让 Claude 成为工具之间的叙事主线——它在 6 个核心工具之间读写并传递上下文,形成一条完整的客户旅程线索:
Clay(Lead enriched)→ LeanData(Routed)→ Salesforce(Opps created)→ Gong(Call coaching)→ Ironclad(Contract redlining)→ Slack(Closed-won posted)
用 Eleanor 的原话:
"We didn't replace the stack. We made Claude the surface where the stack shows up."
(我们没有换工具栈。我们让 Claude 变成了工具栈浮出的那个界面。)
54% 的新企业客户,走自助成交
这可能是整场演讲里最炸的一个数字。
背景是这样的:过去 15 年,企业 SaaS 行业有一条铁律——Enterprise plans should be gated by a human。企业级套餐必须经过销售人员。客户想跟 AE 聊,AE 也需要在购买旅程中介入。
Eleanor 说:我们没有这个余裕了。需求太多,人不够。
所以她们在 2026 年 1 月 MVP、2 月正式上线了 Enterprise Self-Serve
这不是降级。这是给买家一条更快的路。
具体做法是双漏斗并行:
  • 所有 inbound leads 先经过 Claude + Clay 自动 enrich、evaluate、qualify
  • 漏斗 A(Self-serve):Fin by Intercom 引导客户走自助流程——签真正的企业合同(有 ToS、有 invoicing、有 onboarding training)
  • 漏斗 B(Sales):只有"seller 能改变结果"的 deal 才路由给 AE
结果?2026 年至今,54% 的新增企业客户通过 self-serve 成交。
做 Enterprise SaaS 的创始人,这个数字值得盯很久。Anthropic 不是一家卖 $29/月工具的公司。它的 Enterprise 合同是有 ACV、有法务条款、有 provisioning 流程的正经大客户。而这些客户里超过一半,不需要跟人说话就能成交。
这背后的推动力不是"客户不想跟人聊"。而是 Claude + 合适的流程设计,把人类 AE 在购买旅程中的不可替代性降低了——至少对一部分客户来说。
45 分钟 → 4 分钟:AE 的一天怎么变了?
AE 的日常工作,从早到晚都被改造了。
每天早上一个 prompt 开启Claude 实时读取 Salesforce、Gong、Calendar、Gmail,给每个 AE 生成当日全量上下文计划——今天见谁,他们上次说了什么,哪些 deal 需要关注,三个优先行动。
提案生成从 45 分钟压缩到 4 分钟Claude 从 Salesforce 机会信息 + Gong 通话承诺 + Ironclad 已批准定价,自动合成提案草稿,直接路由到 Ironclad。AE 只需要审核,不需要从零拼凑。
Pipeline hygiene 不再是人工活Claude 对比 CRM 数据和 Gong 通话内容,自动识别矛盾(比如 Gong 记录显示 deal 被法务条款卡住了,但 CRM 仍显示"Negotiation—close 5/15"),把差异写回 Salesforce。Manager 的 forecast call 变成讨论策略的会,而不是对数字的会。
动态 coaching,不是静态方法论每周 312 条 Gong transcript 进入 Snowflake,Claude 打分、找模式,推送 6 条 coaching moments 到 Slack 频道。重点是——这些 coaching 不是基于某个固定销售方法论的打分卡,而是根据当月业务重心动态调整。上个月的优先级不等于这个月的优先级。
Eleanor 自己说了一句很实在的话:
"Nobody has done this before, and if anyone says they have, they are fooling themselves."
(没人做过这件事。谁说他做过,那是在骗自己。)
最佳实践不再锁死在最好的人身上
最后一个投资方向,也是 Eleanor 说"我最喜欢的"——把顶尖 AE 的最佳实践编码成 Skill,让它成为所有人的基线。
她们做了 5 个 Skills:Morning briefing、Call prep、Customer follow-up、Competitive intel、Create an asset。
其中 Create an asset 是最有画面感的一个:
以前,如果你想为某个 deal 定制一份销售材料(一页纸、landing page、ROI 计算器),你要么是公司排名前五的大 deal,要么你在设计团队有熟人。否则就排队等。
现在,任何 deal、任何 stakeholder、任何阶段,AE 都可以让 Claude 生成完全定制的材料——而且 Claude 知道品牌规范。有人甚至在通话过程中就让 Claude 生成了一份 one-pager。
用她的话说:
"A Skill that knows your brand, your wins, and this account. Tailored decks, one-pagers, and ROI models — on-brand, in minutes."
这意味着什么?意味着过去只有 top rep 才有能力(和资源)做的事情,现在变成了团队的 baseline。组织能力的下限被 AI 大幅抬高了。

PART 02
Atlassian 的故事——17 年老兵的反直觉教训
如果说 Anthropic 是"AI 公司教你怎么用 AI 卖 AI",那 Atlassian 就是"存量 SaaS 公司教你怎么在老产品里活出新花样"。
Sherif Mansour 上来就亮出立场:
"Every confident claim about deploying AI has an equally confident counterpoint. The truth lives in the contradiction."
关于 AI 落地,没有放之四海皆准的规律。每一条"经验"都有其反例。他分享了三个 Atlassian 内部激烈辩论过的矛盾。
矛盾一:Chat 是万能界面?
外面的声音:所有产品都应该 headless,Chat 是终极 UI,不用再建界面了。
反面的声音:你应该把 Chat 里学到的用例做成专属 SaaS 体验。
Atlassian 的答案:两个都对,而且它们是一个循环。
Sherif 用了一个绝妙的类比——MS-DOS 命令行。命令行曾经是操作系统的万能界面,所有事情都在里面干。后来专属应用(游戏、文字处理、表格)从里面孵化出来了。但命令行没有死,它演化成了开发者和高级用户的工具。
Chat 的命运一模一样。专属产品会从对话中孵化出来,Chat 本身也会留存并继续演化。
Atlassian 发现了三种实际模式:
  • Automate the prompts
    用户在 Jira Chat 里反复做"用 bug report 建 ticket"→ 直接做成按钮
  • Prompt → AI workflow
    用户说"帮我选 10 个 ticket 放进 backlog"→ 变成正式功能
  • Chat → UI → Chat 循环
    用户在 Chat 里说"把 Salesforce 和 Google Drive 的客户反馈提炼到白板上"→ Agent 跨数据源拉取,落到 Whiteboard 专属 UI
关键洞察:Work proximity matters——用户会用离他们最近的 AI。Rovo Chat 每天有数百万用户在用,尽管他们同时也用 Gemini、ChatGPT、Claude。Sherif 自己上周做 PPT 时也是顺手用了 Google Slides 里的 Gemini。因为近。
而且,所有为人类建的功能,都需要再暴露一遍给 Agent 作为 tool/skill。Atlassian 还通过付费 MCP/CLI 把这些能力开放给客户在第三方平台上的 Agent 使用——这是一条新的营收线。
矛盾二:Bolt-on AI 是错的?
外面的声音:"不要把 AI 生硬地嫁接到旧工作流上"——bolt-on 这个词本身听着就 low。
Atlassian 的做法:
"我们被告知不要 bolt-on AI。然后我们就去 bolt-on AI 了。这可能是我们做过最好的决定之一。"
他们直接在 Jira Automation 流程里加了一个 Rovo Agent 节点。就这么简单粗暴。
结果呢?客户疯了。他们开始在工作流里做分支、条件、并行——一个 ticket 触发营销 Agent → 生成 Canva 素材 → 社媒发布 Agent 接力。客户自己想出了 Atlassian 没想过的用法。
Sherif 用了另一个比喻——厨房装修。你买了一栋房子,最聪明的做法不是第一天就把厨房推倒重来。先住进去,用一段时间,搞清楚到底哪里不顺手,然后分批改,最后才整体翻新。存量 SaaS 产品同理。
他还分享了一个"顿悟时刻"——人类需要什么,Agent 就需要什么
人类需要
Agent 同样需要
工具 access
工具 access
上下文
上下文
目标与问责
目标与问责
知道队友在做什么
知道其他 Agent 在做什么
问题没变,规模变了。
结论:对于新产品,可以从头重构。对于有用户的存量产品,先 bolt-on,再迭代——两条路都要走。
矛盾三:雇 10x AI Builder 就够了?
外面的声音:雇一批"全栈 AI builder"(既懂产品设计又能 vibe coding 的人),小团队起飞。
Atlassian 的实验:从全公司选拔顶尖人才,组了 10 个纯 AI builder 小队。
前几周:速度飞快,令人兴奋。
几周/几个月后:陷入停转
"Everyone was rowing, but no one was steering."
(所有人都在划桨,但没人在掌舵。)
最终,设计师和 PM 自然回归了本职——给方向、给客户洞察、做决策。工程师继续 vibe coding。原来的三角分工没有被消灭,只是比例变了。
有个数字很有意思:Atlassian 的 PM:工程师比本来就比行业低(行业约 1:10,Atlassian 约 1:20)。AI 上线后,工程师产出速度暴增,PM 的体感变成了 1:30 甚至 1:40——"工程师跑得太快,一直回来问'下一步做什么、这个对不对?'"
换句话说,AI 让"做"变快了,但"想清楚做什么"变得更稀缺了
还有一个发现,跟主流说法反着来——关于"不用招初级了"这个判断:
Atlassian 内部数据显示,初级员工使用 AI 的概率比高级员工高 19%-30%,实验率是高级的 2 倍。
Sherif 用自己 12 岁儿子举例:孩子从可视化编程语言直接跳到 vibe coding,用 Replit 发了 App Store 应用,完全跳过了"死记语法"的步骤。对他来说,这就是正常的编程方式。
而大公司的资深员工呢?他们需要 unlearn 20-30 年的工作方式。这才是最难的。
Atlassian 因此调整了招聘策略:多招初级 + 多招顶级高级,减少中间层
初级带来新工具和新技巧,高级负责质量把关和方向判断。目标不是 10x builder,是 10x team

PART 03
所以,AI 对 SaaS 的冲击到底是什么?
两场演讲听下来,我想把结论整理成几个对创始人和投资人最有实操价值的判断。
判断一:冲击不是"替代",是"重新分配"
AI 没有让 Salesforce 过时,没有让 Gong 过时,没有让 Jira 过时。Anthropic 明确说了——他们 double down 了现有投资。Atlassian 也说了——bolt-on 可能是最好的决定之一。
真正发生的事情是:价值从"工具本身"转移到了"工具之间的连接层"
谁掌握连接层,谁就掌握客户体验。在 Anthropic 的案例里,这个连接层是 Claude。在 Atlassian 的案例里,这个连接层是 Rovo。
如果你的产品是那 11 个工具之一,你的护城河在于——你的数据和工作流是不是 AI 连接层绕不过去的节点。如果你是可以被绕过的,那才是真正的危险。
判断二:有工作流的存量 SaaS,反而更安全
这听起来有点奇怪,但其实很重要。
Sherif 反复强调的一点是:有用户、有工作流,是巨大优势。因为 Agent 和 AI 要运转,它们需要:工具 access、上下文、目标、协作。这些东西从哪来?从你已经建好的工作流里来。
Jira 的 Automation 里加一个 Agent 节点,客户自己就开始疯狂地编排多 Agent 流程。这不是 Atlassian 发明的用法,是客户在已有工作流的基础上自己摸索出来的。
你的存量工作流 = Agent 的跑道。 跑道越长越平整,Agent 能做的事越多,客户粘性越强。
反过来,那些只提供"单点功能"、没有工作流深度的工具型 SaaS,才是最容易被 AI 蚕食的——因为 AI 可以直接替代那个单点功能,不需要你的"跑道"。
判断三:Self-serve 的天花板被 AI 大幅抬高了
Anthropic 的 54% 是一个信号:在 AI 的帮助下,Enterprise Self-Serve 的边界远比我们过去认为的宽。
这对 SaaS 公司意味着什么?过去 PLG 和 SLG 之间有一条很清晰的线——小客户走自助,大客户必须走销售。AI 正在模糊这条线。Claude + Fin 能做的事情,已经覆盖了相当一部分"过去需要 AE 才能完成"的购买旅程节点(解答安全问题、起草合同条款、引导 onboarding)。
这不是说 AE 没用了。Anthropic 明确说了:只有"seller 能改变结果"的 deal 才路由给 AE。但它意味着 AE 被释放出来做更高杠杆的事,而不是被困在重复性的流程里。
换句话说,这是一个 GTM 效率的跃升机会——把 AE 从"流程执行者"解放成"策略影响者",中间的缝隙让 AI 补上。
判断四:AI 让组织能力的下限抬高了
这可能是对投资人最重要的一个观察。
Anthropic 的 5 个 Sales Skills 干的事,说白了就是:把 top rep 的最佳实践编码成所有人的 baseline。
以前,一个 sales org 的产出高度依赖"top 20% 的 AE 贡献 80% 的 revenue"这个分布。AI 正在压缩这个分布——不是让 top rep 变差,而是让 bottom 50% 大幅提升。
Atlassian 的数据也印证了这个判断:AI 让工程师的产出速度暴增,组织的整体产能上了一个台阶。
对投资人来说,这意味着在评估 SaaS 公司时,需要问一个新问题:这家公司有没有能力用 AI 系统性地抬高组织下限? 能做到的公司,这家公司的 revenue per employee 会跳升,而且这种提升是系统性带来的,不是靠一两个明星员工撑的。
判断五:谁把最佳实践编码成 Skill/Agent,谁就建了新护城河
这是两场演讲的最大公约数。
Anthropic 把它叫 Skill。Atlassian 把它叫 Rovo Agent。说的是同一件事:把隐性知识(tacit knowledge)变成 AI 能直接执行的能力。
Anthropic 的 close-out-runbookcollateral-builder,Atlassian 的"把为人类建的功能暴露成 Agent 的 tool"——都是同一个逻辑。
你的护城河不再只是"功能领先"或"数据量大"。新的护城河是——你有多少围绕客户工作流的最佳实践被编码成了 AI 可执行的 Skill?
这些 Skill 越多、越精细、越贴合特定行业的 know-how,竞争对手就越难复制。因为 Skill 背后的输入不只是代码,还有客户使用数据、行业经验、流程设计——这些东西需要时间和规模才能积累。
四条可以今天就开始做的事
两场演讲听下来,加上我自己的理解,给 SaaS 创始人列四条可以立刻上手的事:
1. 把你工具栈里已经嵌入的 AI 功能全部打开,并串联起来
不是"开关打开"就行。关键是想清楚:这些 AI 功能之间,有没有形成一条连贯的客户旅程?还是各自为政的 11 个独立 AI feature?如果是后者,你需要一个"连接层"把它们穿起来。
2. 找到你最好的人在做的事情,编码成 Skill 或 Agent
这是 Anthropic 演讲者的原话:"Document what your best reps do and ship it as a Skill." 把 top performer 的隐性知识变成所有人的 baseline。不只适用于 sales——产品、客户成功、support 都一样。
3. 对存量产品,先 bolt-on,再迭代
别被"bolt-on 不够高级"的说法吓住。Atlassian 证明了:直接在现有工作流里加一个 Agent 节点,客户自己会发明你没想到的用法。先跑起来,积累数据和反馈,再决定哪里需要重构。
4. 重新审视你的 sales funnel——哪些环节其实不需要人
Anthropic 的 54% self-serve 比例是在"Enterprise 合同"层面达成的。如果连这么复杂的购买流程都能自助化一半以上,你的产品呢?把 AE 从流程执行中释放出来,让 AI 补上中间环节,让人只出现在"人能改变结果"的时刻。

PART 06
写在最后
SaaStr AI Annual 第一天给我最大的感受是:AI 对 SaaS 的冲击,远比"谁取代谁"复杂得多。
真正的变化是——AI 正在重新定义"工具栈里谁是主角"。过去,每个 SaaS 工具都想当主角,都想让用户在自己这里停留最久。现在,用户越来越不在乎主角是谁——他们在乎的是:我的工作能不能一条线串起来,不要让我在五个 tab 之间跳来跳去。
谁能成为那条线,或者谁能成为那条线绕不过去的节点,谁就赢了。
这不是一个工具级的竞争。这是一个系统级的竞争。
"Your job is to wake up every morning and figure out how you can make Claude and Anthropic incrementally better that day — with our customers, for our cross-functional partners, before your deals."
Anthropic 那位销售负责人最后说的这句话,把"Claude"和"Anthropic"换成你公司和你产品的名字,就是每个 SaaS 创始人今天的功课。

53AI,企业落地大模型首选服务商

产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业

联系我们

售前咨询
186 6662 7370
预约演示
185 8882 0121

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部

加载中...

扫码咨询

扫码登录
登录即表示您同意《53AI网站服务协议》
服务协议

欢迎您使用【53AI 官方网站】(以下简称“本网站”或“我们”)。本《会员服务协议》(以下简称“本协议”)是您(以下简称“会员”或“用户”)与【深圳市博思协创网络科技有限公司】之间关于注册、登录及使用本网站会员服务所订立的法律协议。

在您注册或登录前,请务必审慎阅读、充分理解各条款内容,特别是免除或限制责任的条款、知识产权条款、争议解决条款等。此类条款将以加粗形式提示您注意。 当您通过微信公众号授权、手机验证码验证或其他方式成功登录本网站时,即视为您已完全理解并同意接受本协议的全部内容。

一、 定义

本网站:指由【深圳市博思协创网络科技有限公司】运营的,域名为【53ai.com】的网站及相关移动端页面。

会员服务:指本网站向注册会员提供的知识库文章查阅、内容检索及其他相关增值服务。

知识库内容:指本网站发布的包括但不限于文字、图表、数据、研究报告、行业分析等数字化内容资源。

二、 账号注册与登录

登录方式:本网站支持以下登录方式,您可根据实际情况选择:

微信公众号授权登录:您同意将您的微信OpenID信息授权给本网站,用于创建或关联会员账号。

手机验证码登录:您需提供真实有效的手机号码,并通过短信验证码完成身份验证与登录/注册。

账号安全:您的账号仅限您本人使用,禁止赠与、借用、租用、转让或售卖。因您保管不善导致的账号被盗、密码泄露等损失,由您自行承担。

实名认证:根据相关法律法规要求,我们可能要求您在特定功能下完成实名认证。如您拒绝提供,可能无法使用部分或全部服务。

未成年人保护:若您未满18周岁,请在法定监护人的陪同下阅读本协议,并在征得监护人同意后使用本服务。

三、 服务内容与规范

知识库查阅权限:会员登录后,有权按照其会员等级对应的权限范围,在线浏览、检索本网站知识库中的相关文章及内容。

服务变更:我们有权根据业务发展需要,调整、变更或终止部分服务内容,并将以网站公告、公众号消息等方式提前通知。

禁止行为:您在使用服务时不得实施以下行为:

利用技术手段批量爬取、下载、转存知识库内容;

将知识库内容用于商业目的或未经授权地向第三方传播;

干扰本网站正常运行或侵犯其他用户合法权益;

发布违法违规信息或从事违反公序良俗的活动。

四、 知识产权声明

权利归属:本网站知识库中的排版设计、软件代码等内容的知识产权均归【公司全称】或原权利人所有,受《中华人民共和国著作权法》等法律保护。

有限许可:本网站授予会员一项非独占、不可转让、不可转授权的普通许可,仅限于个人学习、研究之目的在线查阅知识库内容。

侵权追责:未经书面许可,任何单位或个人不得以任何形式复制、转载、摘编、镜像、汇编或以其他方式使用上述内容。一经发现,我们保留追究其法律责任的权利。

五、 个人信息保护

我们重视对您个人信息的保护。关于我们如何收集、使用、存储和保护您的个人信息,请单独阅读 《隐私政策》。

您通过微信公众号授权或手机号验证所提供的信息,我们将严格按照《个人信息保护法》的规定处理,仅用于身份识别、服务提供及安全验证等必要用途。

您可以随时通过网站设置或联系客服行使查阅、更正、删除个人信息及撤回授权同意的权利。

六、 免责声明

内容准确性:知识库内容仅供参考,不构成专业建议。我们不对其完整性、准确性、时效性作任何明示或暗示的保证,您应自行判断并承担使用风险。

不可抗力:因自然灾害、政策法规变化、网络故障、第三方平台接口异常(如微信接口维护、运营商短信通道故障)等不可抗力导致的服务中断或延迟,我们不承担违约责任。

第三方链接:本网站可能包含指向第三方网站的链接,该等网站的内容和服务不受我们控制,请您自行甄别风险。

七、 违约责任

如您违反本协议约定,我们有权视情节采取警告、限制功能、暂停服务、注销账号等措施,并保留要求赔偿损失的权利。

如因您的违约行为导致我们遭受行政处罚、第三方索赔或商誉损失,您应承担全部赔偿责任(包括但不限于罚款、赔偿金、律师费、公证费等)。

八、 法律适用与争议解决

本协议的订立、执行和解释均适用中华人民共和国大陆地区法律。

因本协议产生的或与本协议有关的任何争议,双方应友好协商解决;协商不成的,任何一方均可向【公司所在地】有管辖权的人民法院提起诉讼。

九、 其他

本协议构成双方就本服务达成的完整协议,取代此前任何口头或书面约定。

本协议任一条款被认定为无效或不可执行的,不影响其他条款的效力。

我们对本协议享有最终解释权,并在法律允许的范围内保留随时修改的权利。修改后的协议一经公布即生效,继续使用服务即视为同意修订内容。


已查阅