从业务洞察，
到 AI 应用落地。

自驱探索与业务洞察

主动发现业务障碍并发起改进，通过岗位访谈、驻校观察、资料分析和真实任务理解需求。曾重新推进教学服务长期未解决的课表归档需求，将竞品资料分散、重复收集及比较口径不一的问题转为平台方案，并持续推进到具体交付与试用。

批判性思维与产品判断

能够检视既有需求、规则和技术方案的适用条件，结合一线事实识别瓶颈并做出取舍。曾推动试卷分析从自由知识点生成调整为题号与知识库匹配，依据驻校观察修正费曼评价条件和学习顺序；在创新申报设计中保留开放描述，避免用预设提效比例替代真实变化。

方案重构与交付推进

能够将模糊需求转为PRD、业务规则、数据标准和版本计划，借助AI编程开发可运行工具。通过MVP范围管理、样板验证和分阶段交付处理资源约束；试卷分析首版11天上线，竞品平台在15个工作日内完成搭建，后续继续跟进试用问题。

跨部门沟通与应用推广

能够连接管理层目标、研发实现和一线操作，将技术概念转为业务人员能够理解和执行的规则。通过岗位访谈、数据样板、分层培训、操作手册及申报流程组织协作，并在API平台运营、赛事推进和供应商寻源中明确分工与交付条件。

艺术审美与视觉设计

注重信息层级、版式、色彩与视觉一致性，结合实际使用场景组织复杂内容。具备讲义、HTML授课模板、专题PPT和项目叙事材料的设计实践，将教学步骤、内容理解和信息呈现共同纳入设计；通过协作者反馈持续调整材料。

体系化学习与复盘迭代

能够快速理解新业务、补齐所需知识与工具能力，并依据专业反馈修正判断。已将教育研究和一线教学经验迁移至AI工具构建、产品规则设计与业务流程改造；在销冠Skill中依据销售专家反馈调整业务理解、知识获取方式与提示词规则，逐步形成可试测方案。

围绕执行偏差追溯原因，结合过程记录和反馈调整方案，并将修改沉淀到新版本、操作规范与后续执行中。曾将直播答疑中的责任与问题处理缺口转为整改台账、岗位分工、反馈时限和关闭条件；在讲义与课表工具中持续处理识别、匹配和归档问题。