自动驾驶车灯标注规则知识库
问题:标注规则散落在多份文档里,标注员边标注边翻文档,查得慢、还容易用错版本。
做法:用 Coze 平台把规则文档结构化入库,搭成 RAG 检索问答知识库——标注员用自然语言提问,直接命中对应规则原文。
效果:接入飞书即问即答,回答自动附规则文档出处、可溯源核对;检索效率比手动查找提升 50%。
⚡ 本页本身就是一个作品:从需求梳理、方案设计到代码与上线,全程由 AI 协作完成,24 小时内交付。
精选作品
每个案例都从真实的工作问题出发,用 AI 把流程重新做了一遍。
问题:标注规则散落在多份文档里,标注员边标注边翻文档,查得慢、还容易用错版本。
做法:用 Coze 平台把规则文档结构化入库,搭成 RAG 检索问答知识库——标注员用自然语言提问,直接命中对应规则原文。
效果:接入飞书即问即答,回答自动附规则文档出处、可溯源核对;检索效率比手动查找提升 50%。
问题:一批图片需要按画面内容重命名,手动逐张看图、改名,费时费力。
做法:与 Trae 编程助手协作开发,纯前端实现:上传图片 → OCR 识别画面文字 → 按规则批量重命名 → 打包下载,浏览器里直接跑。
效果:上百张截图的重命名从手动 30 多分钟缩短至 5 分钟,效率提升 500%;图片不上传服务器,本地完成识别与命名。
在线体验这个工具 →问题:电商评论量大且杂,人工逐条读、汇总卖点、写文案,效率低还不稳定。
做法:搭建完整链路——评论数据 → AI 分析 → 结构化输出 → 文案 / 图片生成 → 自动回写后台。
进度:已完成「评论数据 → AI 分析 → 结构化输出」,文案 / 图片输出与自动回写正在开发。
* 项目待更新
关于我
企业与电商场景的数据处理、报表与运营分析;自研 VBA 自动化模板,把重复操作交给脚本。
从 VBA 到 Coze / Trae / WorkBuddy:用 AI 平台与智能体重做知识检索、工具开发和数据流水线。
正在持续产出上面三个作品——每一个都解决一个真实的业务问题。
数据功底
AI 应用
工作之外,我用 WorkBuddy 维护个人知识库,并设置了与 ima 知识库增量同步的自动化任务——连知识资产都在自动化。
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