散如烟
工作流产品经理 · 1年经验 · 喜云云计算服务有限公司
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技术能力
熟悉 AI 工作流产品设计与客服流程优化，能够从客户咨询记录中梳理高频问题、失败回复、重复咨询、转人工时机和知识库缺口，并输出问题清单、SOP、优化方案和测试用例。
熟悉 Coze、Dify 等智能体/工作流平台的基础配置思路，了解提示词、人设、知识库、插件、工作流、转人工规则之间的分工。能够根据业务场景设计客服机器人的回复边界、语言规则、兜底策略和人工介入条件。
具备 AI 客服流程评估经验，能够分析 Salesmartly、企业微信、Telegram、WhatsApp 等多渠道会话承接流程，判断机器人回复是否准确、是否需要追问、是否应转人工，并通过测试脚本验证优化效果。
具备 AI 内容整理、知识沉淀和自动化流程配置经验，能够把业务需求拆成可执行的问答规则、工作流节点、测试用例和交付材料，并支持后续迭代优化。
掌握提示词优化、知识库结构整理、问答测试、回归测试、流程文档编写等能力，能够把业务需求拆成可执行的配置项和交付文档。了解模型 API、中转平台、Claude API、OpenAI API 等基础概念，能配合技术人员完成 AI 应用落地。
熟悉 Coze、Dify 等智能体/工作流平台的基础配置思路，了解提示词、人设、知识库、插件、工作流、转人工规则之间的分工。能够根据业务场景设计客服机器人的回复边界、语言规则、兜底策略和人工介入条件。
具备 AI 客服流程评估经验，能够分析 Salesmartly、企业微信、Telegram、WhatsApp 等多渠道会话承接流程，判断机器人回复是否准确、是否需要追问、是否应转人工，并通过测试脚本验证优化效果。
具备 AI 内容整理、知识沉淀和自动化流程配置经验，能够把业务需求拆成可执行的问答规则、工作流节点、测试用例和交付材料，并支持后续迭代优化。
掌握提示词优化、知识库结构整理、问答测试、回归测试、流程文档编写等能力，能够把业务需求拆成可执行的配置项和交付文档。了解模型 API、中转平台、Claude API、OpenAI API 等基础概念，能配合技术人员完成 AI 应用落地。
项目经验
项目一：ClaudeAPI 客服流程评估与 Coze 智能体优化交付
负责 ClaudeAPI 相关客服场景的流程评估与优化交付，围绕 Salesmartly 多渠道会话和 Coze 智能体回复链路，对客户提问、机器人回复、知识库命中、兜底逻辑和转人工边界进行梳理。通过抽查历史会话、构造测试问题和对比回复结果，识别出回复不准确、语言规则分散、知识库覆盖不足、转人工条件不清晰等问题，并输出问题清单和优化优先级。
在测试副本中完成一轮 Coze 机器人优化，包括提示词结构整理、语言规则收敛、兜底回复补充、插件调用边界明确和回归测试验证，最终交付现状评估、优化方案、测试结果和后续迭代建议。
项目二：AI 自动化内容整理与知识库沉淀
围绕日常业务资料、常见问答和内容信息，使用 AI 工具进行结构化整理、分类归档和知识沉淀，形成可复用的知识库内容和标准化文档。能够根据业务需求拆分问答主题、整理规则边界，并支持后续用于客服问答、内容生成和流程自动化。
项目三：AI 工作流配置与测试验证
基于 AI 工具和工作流平台进行基础流程配置与验证，参与设计提示词、人设、输入输出规则和测试问题集，对工作流效果进行多轮验证和调整。可支持业务场景下的流程试跑、异常回复排查、规则补充和交付说明整理。
负责 ClaudeAPI 相关客服场景的流程评估与优化交付，围绕 Salesmartly 多渠道会话和 Coze 智能体回复链路，对客户提问、机器人回复、知识库命中、兜底逻辑和转人工边界进行梳理。通过抽查历史会话、构造测试问题和对比回复结果，识别出回复不准确、语言规则分散、知识库覆盖不足、转人工条件不清晰等问题，并输出问题清单和优化优先级。
在测试副本中完成一轮 Coze 机器人优化，包括提示词结构整理、语言规则收敛、兜底回复补充、插件调用边界明确和回归测试验证，最终交付现状评估、优化方案、测试结果和后续迭代建议。
项目二：AI 自动化内容整理与知识库沉淀
围绕日常业务资料、常见问答和内容信息，使用 AI 工具进行结构化整理、分类归档和知识沉淀，形成可复用的知识库内容和标准化文档。能够根据业务需求拆分问答主题、整理规则边界，并支持后续用于客服问答、内容生成和流程自动化。
项目三：AI 工作流配置与测试验证
基于 AI 工具和工作流平台进行基础流程配置与验证，参与设计提示词、人设、输入输出规则和测试问题集，对工作流效果进行多轮验证和调整。可支持业务场景下的流程试跑、异常回复排查、规则补充和交付说明整理。
案例展示
ClaudeAPI客服流程评估与优化
围绕 ClaudeAPI 客服场景，对客户咨询、机器人回复、知识库命中、兜底回复和人工介入流程进行了梳理与评估。通过抽查历史会话、模拟提问和对比回复结果，识别出回复不准确、规则分散、知识库覆盖不足、转人工边界不清晰等问题，并输出问题清单、优化优先级和交付建议。 本次交付重点
Coze智能体提示词优化与回归测试
在 Coze 测试副本中完成一轮智能体优化与验证，主要工作包括提示词结构整理、语言规则收敛、兜底回复补充、插件调用边界明确，以及针对高频问题设计测试问题集进行多轮回归验证。 优化目标是提升机器人在 ClaudeAPI 相关咨询中的回复稳定性和边界清晰度，减少答非所问、规则冲
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