项目面向银行座席的企业级智能客服：RAG 检索增强答复可溯源、语义缓存毫秒级响应、情绪/意图/业务线三维联合识别、多轮指代消解、个人对公域隔离与全链路合规护栏，召回 recall@5 达 97.4%。
行业观察把「问完即结束」的一次性咨询，做成接得住、转得下去、留得下来的经营闭环：客户拿到可信答复、坐席拿到可直接发送的话术建议、客户经理拿到有依据的跟进线索，三方共用一套推荐引擎与合规护栏。
项目从杂乱素材（录音转写 / 随手记录）一键产出四件套：速览卡 + 正式纪要 + 行动项清单 + 可视化卡片；12 类会议 × 12 类行业精准适配，决议三件套可追溯，待确认事项独立跟踪。
已发布完整生产级/开源项目
AI 应用 · 产品方案 · 风控金融 · 工程辅助
Prompt 架构、RAG 及 Agent 多角色协同
工程随笔与底层技术思考沉淀
以 AI 产品与大模型应用为主轴，辐射产品方案、风控金融与运营，辅以亲手写代码的工程判断力。
AI 产品 / AI Native / 开发者 / 设计师。B 端经验，主导企业级 AI Agent 从 0 到 1 落地及优化，覆盖智能问答、文档生成、RAG 知识库等 10+ 场景；业余时间独立开发 5 个 AI 产品，覆盖 Agent、浏览器插件、Web 应用、Skill 等形态。擅长在纷繁多样的业务中找寻 AI 最擅长落地的那一片土壤。
主导 AI Agent 在金融场景中落地，识别长尾痛点场景并构建可复用 AI 产品设计与 RAG 知识库框架，落地企业级智能问答、查询、问数、自动推荐、报告生成 10+ AI 场景落地，Agent 工作流设计与产品化落地，平衡用户需求。
立足银行 AI 经营转型战略，构建覆盖全行智能问答、客服智能问答、客户营销分析的 AI 应用矩阵，把智能能力嵌入金山、企微与行内业务系统的作业入口，打通知识检索、客服作业、营销决策三条链路，面向全行 5000+ 员工提供内嵌式智能助手；同步沉淀 Agent 设计规范、知识库运营 SOP 与评测验收标准，形成可复制的大模型落地框架。
作为全行智能化归口项目，组建覆盖审计、合规、营销等多条线的数字员工团队，把 AI 能力按场景分层嵌入既有业务系统，直接向一线交付报告撰写、知识问答、合同审核等能力，并配套知识运营机制与业务知识规范，推动 AI 知识资产化沉淀。
对自研审计产品做 AI 智能化升级，定位为业务流程嵌入式而非独立 AI 助手：把模型能力下沉到审计计划、方案、实施、问题、整改各节点，重构作业流程中的 HITL 边界——AI 承担归纳、比对与起草，审计人员保留签发最终审计结论。以 FinICR、FinKBP、FinDOC 与自研金融智能体平台为底座，覆盖报告生成、内外规问答、依据推荐等场景，形成可复用的场景能力矩阵。
作为产品交付主导银行风险管理平台落地实施，完成 RCSA 自评估体系设计与智能化功能交付，控制风险，推动产品上线并实现风险筛查效率与模型精度双提升。
作为业务咨询与交付人员，完成银行风险管理全流程体系搭建与可视化功能落地，推动 50+ 风险模型与多维度管控能力上线，实现风险损失同比下降 5%。
行业研究与解决方案能力驱动产品白皮书输出与售前转化，支撑 GTM 商业化落地，累计促成合同签署和商机建立。
资讯产品 0-1 迭代与增长 —— 主导核心资讯内容模块从 0 到 1 迭代，上线首周域内域外触达 80% 核心客户，并以端到端运营推动竞品替代率提升。
不是打工，是自己发现问题、挖掘需求、自己做产品 / 工具、上线。2025 年至今独立开发 6+ 个 AI 产品，覆盖金融 Agent、决策工具、内容生产与 Skill 类四类形态。
面向求职者的 AI 面试备战工作台：从真实简历出发，多智能体打通公司背调、JD 解读、简历诊断、四档难度模拟面试到 Offer 跟进的完整备战闭环。
面向购车决策场景的 AI 量化推荐平台，用三级 Agent 协作把主观经验判断转成可量化、可对比、可质疑的数据化推荐。
面向中小学教师备课场景的全栈式 AI 教案生成助手，单篇备课耗时由 2-3 小时压缩至 15 分钟左右，模板格式完整保留可直接提交。
面向知识工作者的浏览器信息提取插件，一键完成「提取正文 / 图片 / 表格 → 结构化摘要 → 导出 Markdown / Word」，把「读不读、怎么读、往哪存」压缩成一次点击。
面向短视频创作者的一键成片 Skill，自动完成「交互策划 → 分镜脚本 → 文生图 → TTS → 合成 → 字幕烧录 → BGM 匹配」全链路，成片从数小时压缩到分钟级。
轻量化 CLI 思维导图工具，输入 JSON 即按金字塔原理 + MECE 重组，一键输出 PNG / SVG / FreeMind / XMind / Markdown / OPML 六种格式。
多角色 AI 预评审工具，模拟 9 个干系人视角按「方向层 → 结构层 → 细节层」三层递进评审，会前先扫掉 80% 基础问题。
微信公众号文章一键可视化解读 Skill，一篇推文产出「完整原文 + 超 5% 形象化解读 + 历史高赞 TOP5 延伸」三件套，看得懂、记得住、能延伸。
小红书内容一键归档 Skill，自动识别全类型链接，完整抓取标题、正文、图片、视频、标签与互动数据并做完整性校验。
面向社交识人场景的多模态性格分析工具，提取 37 个结构化特征后，用大五人格、依恋理论、DISC、《冰鉴》多框架交叉验证，输出带置信度的性格画像。
把 vibecoding 从一场对话改成一条流水线：8 道闸门逐站验收，三档变更分级，产出不合格不放行，让 AI 写完 80% 的代码还不返工。
一套面向银行零售与普惠条线的智能营销系统：AI 客服应答、坐席副驾、工单流转、画像回写，把一次在线咨询走完「应答—推荐—工单—回访」的完整闭环。
AI 审合同最该担心的不是它不够聪明，而是一本正经地指出合同里根本不存在的问题。双轨流水线把一份 200 万设备采购合同挑出 11 项风险。
一个需求到底该写个 Prompt，还是值得封装成 Skill？给出一个判断公式、五个封装层面与 22 类实战场景，把「该不该封」这个争论变成可复用的决策框架。
知识库问答卡住进度的地方，从来不在模型选型。检索有结构性盲区，知识库有多版本和时效问题——先把「什么算好」写下来、让业务方签字，才是真正值得投入的事。
Agent 验收上最尴尬的一幕，是双方对「好」的理解从没统一过。口径怎么定、判定权给谁、分母是谁——三件事接不上，准确率就只是个形容词。
脚本本地跑得干干净净，交给同事那天他装依赖就卡住了。可复现落到四道措施加一条兜底：凭据零明文、依赖版本冻结、硬约束前置、验收编号化，以及宁可不出结论的零降级。
豆包工作正式独立发布，字节把 AI 办公入口从飞书交给豆包，从 C 端杀向 B 端。聊聊它与腾讯 WorkBuddy 的对位，以及豆包+飞书+扣子+TRAE 的四张牌。
面试 Agent 岗被问 Skill 怎么测评，别说「拿几个问题测一下」。Skill 的风险分布在整条链路上：乱触发、抢任务、跑偏。一套正经的测评要覆盖五大维度加工程化闭环。
客服 AI 聊到第十五六轮突然断片，不是模型变笨，是上下文拼装把历史弄丢了。聊聊大模型对话记忆的产品架构。
DeepSeek 开源的编码智能体框架 DSH，能直接读写文件、执行命令、联网并行。一篇从零装到跑通的上手教程。
当模型上下文窗口冲到 128K，我们却仍把知识切成 512 字的小块。这两种记忆，解决的本不是同一个问题。
🏖️ LLM大多数还是通过缓存，缓存不下就通过数据库存起来，LLM缓存容量需要到大模型部署配置时候配置选择。 🎉 不管是短期记忆、中期记忆和长期记忆都需要根…
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