1. AI 创作文本生成能力提升专项 (项目 Owner)

• 构建评估体系： 针对创作 agent 完善一套包含真实性、准确性、安全性等维度的“理想态”评估标准，有效降低了与大模型研发团队之间的沟通与理解难度。
• 策略迭代与量化优化： 推动两轮针对性优化（如：润色类回复条数 ≥ 3、报告规划类强制占位符、营销文案增加 emoji 等硬性约束），最终实现可用率提升 30.8%，满足率提升 20.6%。
• 突破瓶颈期： 在优化幅度放缓时，通过构建 AI 创作专项、积累 Badcase 并形成滚动优化机制，持续驱动产品进化。

2. 车载高频未命中 App 唤醒专项优化

• 深度归因分析： 对车载场景中“打不开应用”等高频负反馈进行拆解，将其归因为垂域混淆、意图误判、SmartApp 欠召等 6 个核心维度。
• 协同方案落地： 独立负责该专项并推动多部门方案对齐，通过定位负责人与精准话术引导，最终使测试集中的 Badcase 解决率达到 96.15%。

3. 例行工作 SOP 化与决策支持

• Badcase 质量运营： 建立了“收录—周报同步—验收闭环”的 SOP 流程，实习期间累计建设 P0/P00 级 Badcase 520 项，解决 400+ 项。
• 基模/接口评测： 参与基模与接口更新决策，累计进行 GSB 评测 17 次，理想态评测 10 次，修正例行评测量 50+ 项，为团队高级决策提供了核心数据支撑。

1. Keep 平台大会员抽奖策略

针对高价值权益直接兑换导致核销率高、成本难控的问题，通过游戏化交互优化用户体验同时控制成本。

• 需求分析：通过数据分析及构建用户旅程地图，了解用户行为模型，总结有效的抽奖策略和用户激励机制，提供参考。
• 方案设计：设计“1 次会员兑换转 3 次抽奖机会”策略，完成功能设计，使用 Figma 完成高保真原型设计。
• 输出需求文档：输出需求文档，参与评审会议，整合各方反馈。

2. B 端券码管理系统优化

当前管理系统操作流程冗长，功能分散，针对后台管理系统进行优化。

• 需求调研：与运营团队沟通，对现有功能模块进行可用性评估，识别交互瓶颈。
• 方案设计：基于用户作业理论重新设计业务流程，优化关键步骤，开发低保真原型，同步 BI 看板数据公式，提升风险预警能力和决策支持，输出需求文档，全程跟进开发。
• 数据埋点：对用户关键步骤进行数据埋点，统计相关数据指标，操作时间减少 38.20%，错误率降低 20.80%，操作步骤有效减少。

1. 需求调研：面向站内答主收集直播痛点，为优化直播策略提供指导意见；
2. 数据分析：撰写 SQL 查询 PV、UV、留存率等数据指标，输出分析，为优化后续的直播策划提供参考。
3. 策略优化：实时监控到直播过程中存在短时间内观众集中流失的明显高峰，结合数据洞察输出 “25 分钟互动法则”，使得此前的观众短期流失高峰得到有效降低，同步推动直播间人均观看时长提升 9.80%。

详细主修课程

• 设计思维与产品开发 (Design Thinking & Product Development)
• 可穿戴设备开发 (Wearable Device Development)
• 数字时代的技术产品营销 (Tech Product Marketing)
• AI 用户体验与界面设计的基本技能 (Essential Skills for AI UX/UI)

详细主修课程

• 计算机辅助设计 (CAD/Digital Design)
• 城市开放空间设计 (Urban Open Space Design)
• 管理学 (Management)
• 实用新闻学 (Practical Journalism)
• 社会心理学 (Social Psychology)