熟悉 Python 自动化开发与 AI 工作流落地,能够围绕明确的业务输入、处理规则和输出格式设计可验收的自动化方案。常用技术包括 Python、pandas、NumPy、requests、BeautifulSoup、Scrapy、Playwright、SQLAlchemy、MySQL、PostgreSQL、SQLite、Excel/CSV 数据处理、REST API 对接、定时任务、日志与异常重试。熟悉 OpenAI、Claude 等大语言模型 API 的结构化抽取、分类、摘要、改写、报告生成和人工复核流程,能够将非结构化文本整理为表格、待办、风险项、报告草稿等结果。了解 n8n、Make、Zapier、Dify、扣子等工作流工具的设计思路,能根据项目复杂度选择脚本、小工具、低代码流程或混合方案。重视交付边界、样例测试、错误处理和使用说明,适合文档处理、数据清洗、内容生产、客户记录整理、投研资料整理和内部运营流程自动化等场景。
项目一:AI 工作流诊断与自动化方案。针对重复办公、文档整理、表格处理和内容生产场景,先梳理当前流程、输入材料、目标输出、异常情况和人工复核点,再拆出第一版 MVP 范围,形成可执行的技术方案、报价范围和交付清单,避免一开始做成范围过大的系统。
项目二:会议、访谈和社群聊天记录结构化处理。将长文本内容整理为摘要、决策、待办事项、风险/阻塞和后续跟进问题,输出为可复制到表格、飞书或项目管理工具的格式。该流程适合课程、咨询、运营、销售和项目管理场景,可以把原本需要人工通读整理的工作缩短为检查和微调。
项目三:商品/课程/服务信息批量生成文案。基于名称、人群、核心卖点、价格和风格等字段,批量生成标题、核心卖点、小红书文案、朋友圈短文案和详情页简介。重点是通过结构化输入和固定输出模板保证文案风格一致,适合电商、知识付费、本地生活和服务型业务。
项目四:面向投研和业务资料的自动化方案设计。可将公告、财报、网页数据或内部资料抓取/导入后进行清洗、标准化、入库,并结合规则模型和大语言模型生成标准化报告草稿。此类项目会优先设计数据来源、字段结构、引用依据、人工复核和可扩展模块,再逐步开发完整系统。
该案例用于展示 AI 工作流在会议、访谈和社群聊天记录整理场景中的应用。我负责流程设计、输出字段规划、提示词模板设计和交付说明。系统输入为一段会议或访谈长文本,输出为摘要、决策、待办事项、负责人、截止时间、风险/阻塞和后续跟进问题。该方案适合课程复盘、客户访谈、销售跟进、项目会议
该案例用于展示商品、课程和服务信息的批量文案生成流程。我负责结构化输入设计、输出模板设计、提示词规则和使用说明。用户只需要提供名称、目标人群、核心卖点、价格和风格要求,即可批量生成标题、核心卖点、小红书文案、朋友圈短文案和详情页简介。该流程适合电商、本地生活、知识付费、自媒体和服