蓝牙耳机电商评论 AI 分析流水线
问题：电商评论又多又杂，人工逐条读、提炼卖点、再写成文案——慢、累，输出质量还时好时坏。
做法：我把整条链路设计成流水线：评论数据自动进入 AI 分析，产出结构化结论，再驱动文案与图片生成，最后自动回写后台——人只做一次配置，之后机器自己转。
效果：全链路已跑通——100+ 条评论从原始数据到结构化结论、再到可用的文案产出，全程自动流转。
应用场景：电商运营的评论区卖点洞察、产品文案批量生成、客服反馈归类分析——人工读不过来的评论堆，都适合交给这条流水线。
⚡ 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
三个真实业务里的 AI 落地案例
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。
真实运行截图
① 用 Coze 搭建「车灯标注小助手」：规则文档入库 + 人设编排 + 调试预览
② 接入飞书：标注员直接提问，回答自动附规则文档出处，可溯源核对
自动驾驶车灯标注规则知识库
问题：标注员最耗神的不是标注本身，是翻文档——规则散落在多份文档、多张表格里，边标边查，查得慢，还可能用错版本。
做法：我把规则文档逐份清洗、结构化后灌入 Coze 知识库，编好人设与召回逻辑，搭成一套「提问秒答」的 RAG 问答助手，再接进飞书——标注员在标注现场直接 @它 提问，答案带规则原文出处。
效果：即问即答、可溯源核对，检索效率比手动查找提升 50%——标注员不再背规则，规则自己会回答。
应用场景：标注现场即问即答、新标注员上手熟悉规则、规则更新后全团队统一入口查询——凡是「要翻文档才能答」的地方，它都能顶上。
AI-OCR 图片批量重命名工具
问题：接手上百张截图要按画面内容重命名——逐张点开、看内容、想名字、手动改，一套流程 30 多分钟，还容易手滑改错。
做法：我不想把时间浪费在重复劳动上，于是与 Trae 协作开发了纯前端工具：图片拖进去，OCR 认出画面文字，AI 把内容概括成语义化文件名，批量改名、打包下载一键完成——全程浏览器本地运行，图片不上传服务器。
效果：同样的活，从 30 多分钟压缩到 5 分钟，效率提升 500%。工具就在线上，欢迎亲手试：
应用场景：聊天截图归档、工作素材整理、资料库命名统一——任何「上百张图片要按内容起名」的批量场景，拖进去就能跑。
在线体验这个工具 →* 项目待更新
关于我
从 Excel 到 AI：一条真实的转型路径
经历时间线
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Excel 数据处理 · 3 年
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。
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把 AI 引入工作流
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。
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现在：AI 落地真实业务
三个作品、三种能力：知识库搭建（Coze）、AI 工具开发（Trae）、数据流水线设计——每一个都从真问题出发，每一个都跑在了业务里。
技能矩阵
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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