关于我

AI 产品经理实习生 · 主要负责动画提效产品线

• 产品矩阵规划：协同运营、教研、制作、剪辑完成全链路调研与问题定义，搭建覆盖课件加工、PPT+AI 动画制作、录屏剪辑 3 大主环节的提效产品矩阵，沉淀 11 项工具与作品、多款进入真实生产流程，并设定可验证目标口径（单剧本周期 5 天→3.5 天、素材可用率图 ≥70% / 视频 ≥50%）
• 课件自动化工具：针对制作老师约 30-40% 工时耗在重复排版的问题，按学科特点分建数学、理科两套工具（脚本工作流→GUI / 网页多形态交付），编排三阶段工作流（视觉理解、自动重绘、抠图模型）自动产出可接手加工的初稿，并提供半自动 PPTX 动画插件推动上游数据革新
• 剪辑自动化工具：将专人 30-60 分钟的连续脚本操作整合为「扫号、切段、贴标、打包」自动加工流程，封装 GUI 工具与 Claude Code Skill 双形态并内部推广——单剧本约 20-30 分钟无人值守，从负责人集中代跑转变为制作人员自助处理
• 剧本资料整理插件：开发 Edge / Chrome 浏览器辅助插件，自动抓取剧本资料并整理为进度评审表，单剧本由约 30 分钟压缩至 3~5 分钟；后因涉及数据合规主动叫停，沉淀「合规优先」判断复盘
• 教学 AI 动画平台：横向对比国内外主流图像 / 视频生成模型与工具，结合业务场景从 0 到 1 设计开发内部动画平台并组织内部测评；基于测评反馈与成本分析主动收缩平台功能扩张、聚焦确定性提效工具——首帧素材可用率约 40% 的关键复盘确立了「确定性环节优先产品化」原则
• 学习机听写功能优化：基于近 8 万条真实判错数据完成归因分析——抽样 200 条人工复核建模、归纳 16 类问题模式，候选规则全量扫描定位问题分布，80 条定向盲验；区分学生真实写错与系统误判，输出判题规则与识别 SDK 的 P0-P2 优化建议，辅助 mentor 决策
• 方法论沉淀与路线治理：建立五级证据分级（实测 / 阶段性试测 / 估算 / 目标 / 待测）与 8 维验证指标，避免把目标值汇报为已达成；对 11 条技术路线分级管理（4 条已推广 / 2 条活跃 / 5 条降级为技术储备）；离职时交付 v1.1 交接文档 + 项目上下文包，被 mentor 评价为可支撑继任者直接接手

科研项目助理

• 大模型效果评测：以人工核查的全固态锂电池知识体系为基准，设计 6 组对照测试用例，完成磐石大模型 vs 通用模型（Kimi K2.0）的系统性评测，覆盖 Chat 模式与文献罗盘双模式，从准确性、深度、逻辑性、术语规范性四维输出结构化测评报告，支撑模型选型
• Prompt 策略优化：制定结构化 Prompt 标准作为数据标注基准，统一评测流程，定位模型指令遵循能力短板
• 行业情报分析：独立撰写 15 页《战略趋同与路径分化：2025 年中国动力电池产业产学研合作深度解析》——剖析宁德时代（技术霸权生态）、比亚迪（人才供应链）、挑战者阵营（技术押注弯道超车）三类产学研合作战略的分化路径，并构建 7 家头部企业 × 合作高校 × 研发方向的全景合作矩阵
• 国际机构调研：协作完成美国 NSF 首席信息官办公室系列补充调研（多轮迭代至 V8），支撑机构科技情报服务

AI 产品校园推广

• 负责 AI 产品 Coze 的校园推广与社群运营，策划 AI 实战工作坊，实现拉新率超 36%，累计服务用户 200+
• 多次线下参与 AI 相关活动，组织和协助多场 AI 应用教学培训