AI 产品 / SCRM / 企业 AI 应用作品集

项目背景

面向知识付费私域销售场景，销售、助教和运营需要在拉群前、直播期、完课后及追单期持续跟进客户。传统流程对个人经验依赖高，客户阶段、会话、标签、销售 SOP 与课程资料分散，重复查询和重复沟通较多。

我负责的部分

• 参与梳理销售、助教、运营在不同客户阶段的动作，将业务流程抽象为客户阶段、标签、画像、会话与销售 SOP。
• 设计从企微消息触发，到客户信息读取、知识检索、策略判断、回复生成、动作执行、人工接管和结果回写的完整流程。
• 负责核心系统设计与开发，并协调企微接入、知识库、销售工作台及部署交付。

产品方案 / 核心设计

• 客户信息与销售上下文：统一读取客户阶段、标签、画像、历史会话和销售策略，为 AI 决策提供业务上下文。
• RAG 知识库：支持 Word / PDF 等资料上传、解析、切分、Embedding 与检索，使回答基于课程、价格、政策和异议处理资料。
• 销售工作流：企微消息触发后，完成检索、策略与回复生成，并支持自动任务下发、结果回写及销售人工接管。
• 安全机制：对已成交、退款中、停止触达等状态设置拦截，并设计 AI 暂停、限频、幂等、重试和动作日志。

业务价值

• 将部分依赖个人经验的销售动作沉淀为可执行流程，降低重复回复、资料查询和客户状态判断成本。
• 保留人工接管和停止触达机制，使 AI 提效与真实业务安全之间保持平衡。
• 形成可部署的私域 AI 销售系统，为后续 SCRM、班主任运营及多角色协同提供底座。

技术协同与落地

实现涉及 Java / Spring Boot、React、MySQL、DeepSeek、RAG、企业微信官方能力及 QiWe / WorkTool 等。技术细节主要用于保证产品方案能够真实落地。

项目背景

私域业务中，销售与班主任面对的是同一批客户 / 学员，但关注点不同：销售更关注客户洞察、沟通和转化；班主任更关注学员状态、作业、服务过程和续费。若信息散落在聊天记录、表格和多个工具中，会增加查找、交接和跟进成本。

我负责的部分

• 参与梳理销售与班主任的不同工作流程，并将其拆成两个角色侧边栏，而不是用同一套页面强行覆盖。
• 围绕联系人、标签、客户群、会话、素材、SOP、渠道归因等能力建设统一 SCRM 底座。
• 负责企微身份链路、消息回调、业务数据整合及侧边栏关键功能开发与上线。

产品方案 / 核心设计

• 销售侧：支持客户洞察、推荐回复、批量分析、会话存档等能力，让销售在聊天场景内完成信息读取与辅助判断。
• 班主任侧：支持学员状态、作业匹配 / 批改、客户标签和续费承接话术，减少跨系统查询。
• 统一底座：联系人、标签、群、会话、素材、SOP 与渠道归因统一沉淀，降低销售与班主任之间的信息断层。
• 企微集成：企业微信官方能力优先，客户端动作为补充，兼顾稳定性与业务操作覆盖。

业务价值

• 把销售与班主任的高频信息放回企微聊天现场，减少员工在多个系统之间切换。
• 通过统一客户 / 学员数据与角色化工作台，提升前端销售和后端学员运营之间的协同效率。
• 为后续 AI 推荐回复、客户分析、作业批改和续费辅助提供统一业务入口。

技术协同与落地

实现涉及 Java 21、Spring Boot、PostgreSQL、Redis、RabbitMQ、Vue 3、企业微信官方 API / JS-SDK 与 WorkTool。

项目背景

课程运营中，员工需要持续查看和处理学员作业。重复打开页面、读取内容、生成点评、填写结果和记录处理状态会占用大量时间；同时，作业点评属于直接面向学员的内容，完全自动提交又存在质量风险。

我负责的部分

• 梳理员工真实处理动作，将“扫描作业 → 提取内容 → AI 生成点评 → 人工复核 → 提交 → 状态记录”做成完整工作流。
• 处理媒体作业、已处理作业、失败任务、批量处理等异常与边界场景，避免只做单次 Demo。
• 完成员工可直接使用的桌面服务端工具交付，并配套学员作业看板。

产品方案 / 核心设计

• 自动扫描与过滤：自动翻页读取待处理作业，跳过不适合自动点评的媒体作业和已处理内容。
• AI 点评 + 人工复核：模型生成个性化点评，先写入待确认状态，由员工二次确认再提交。
• 失败治理：加入失败重试、写入校验、日志诊断和失败队列补偿，确保批量任务可持续运行。
• 运营可视化：配套学员作业看板，方便员工查看处理状态和后续运营。

业务价值

• 减少员工在小鹅通页面上的机械操作，把时间集中到需要人工判断的点评与学员沟通。
• 通过“AI 先生成、人工再确认”的方式控制对外输出质量。
• 将单点 AI 能力嵌入真实员工流程，而不是独立的聊天机器人。

技术协同与落地

实现涉及 Python、Playwright、LLM、PySide6、SQLite、FastAPI、UniApp 等。

项目背景

MCN 内容生产过程中，声音克隆、文本转语音、数字人和视频生成通常分散在不同第三方平台，员工需要在多个工具之间切换并手工管理素材、任务状态和成品。

我负责的部分

• 参与将分散的 AI 内容能力整理成统一产品流程，明确音色、任务、媒体资产和作品等核心对象。
• 负责平台架构与关键功能开发，并对同步 / 异步第三方能力进行统一封装。
• 围绕长耗时 AI 任务补齐状态跟踪、失败处理、资产管理与生产部署能力。

产品方案 / 核心设计

• 生产链路：将“文本 → 音频 → 数字人视频”串成统一流程，减少跨平台重复操作。
• 能力统一：接入声音克隆、音色激活、短 / 长文本 TTS、数字人模板及视频任务。
• 任务管理：统一管理生成任务、状态、失败重试及结果，适配长时间异步任务。
• 素材资产：统一管理音色、音频、视频和作品，方便内容团队重复利用。

业务价值

• 把多个单点 AI 工具整合为内容生产产品，降低员工在不同第三方平台间切换和手工管理的成本。
• 为后续自动剪辑、批量内容生产及内容中台提供可复用的 AI 媒体能力。

技术协同与落地

实现涉及 Java 21、Spring Boot 3、Vue 3 / TypeScript、MiniMax、数字人服务、MySQL、Redis、RabbitMQ、MinIO 及监控体系。

项目背景

运营与管理层需要同时查看抖音、小红书、视频号、广告平台等渠道数据。不同平台口径和入口分散，人工汇总消耗时间，也容易出现口径不一致、数据延迟和复盘困难。

我负责的部分

• 梳理运营与管理层关注的核心经营指标，统一消耗、成交、退款、ROI、余额和渠道等数据口径。
• 设计多平台采集、清洗、同步与展示流程，并将结果接入飞书多维表格、机器人与经营看板。
• 结合实际业务保留打款回执等需要人工核验的环节，避免为了自动化而自动化。

产品方案 / 核心设计

• 自动采集：围绕多个内容 / 广告平台建立定时采集与清洗流程。
• 统一口径：将不同平台指标整理成同一套经营字段，便于横向比较。
• 自动报告：生成日报 / 周报，并同步飞书多维表格、交互卡片。
• 经营可视化：建设投流经营大屏，支持运营和管理层基于同一数据视图复盘。

业务价值

• 减少多平台人工复制和汇总，让运营把时间用于分析和调整而不是搬数据。
• 统一经营指标口径，提高跨渠道复盘和管理层决策的一致性。
• 通过飞书作为协作入口，使数据结果直接进入现有办公流程。

技术协同与落地

实现涉及 Python、Playwright、飞书 OpenAPI / 多维表格 / 机器人、定时任务及前端数据看板。

项目背景

企业客户往往不是缺少 AI 工具，而是不清楚哪些场景真正值得做、业务需求如何转成技术方案，以及 AI 如何接入原有系统和员工流程。该类项目需要同时处理业务判断、产品设计、技术集成和交付使用。

我负责的部分

• 配合业务顾问进入企业销售、客服、内容、知识管理和内部协作流程，识别高频、可标准化的 AI 提效场景。
• 参与方案规划，将业务诉求拆为数据来源、触发方式、AI 节点、人工审核、系统接口、结果回写与异常处理。
• 根据客户场景落地 RAG 知识库、飞书 AI 员工、企微侧边栏及自动化工作流，并根据使用反馈持续迭代。

产品方案 / 核心设计

• 场景筛选：区分适合 AI 提效的高频流程与不适合完全自动化的高风险决策。
• 分阶段实施：根据复杂度输出 PoC / MVP / 后续迭代路径，降低一次性“大而全”项目风险。
• 工作流设计：串联触发器、RAG / Agent 节点、条件分支、Webhook / API、人工审批和结果回写。
• 交付闭环：从方案、开发到员工使用和反馈迭代，避免项目停留在培训或工具清单阶段。

业务价值

• 弥合业务顾问、客户业务团队与研发之间的信息差，将咨询建议转成可运行的系统和流程。
• 通过场景判断和人工审核设计，让企业 AI 项目更贴近真实业务，而不是追求“全自动”。
• 积累了跨业务、产品和研发角色推进 AI 项目的实际经验。

技术协同与落地

主要涉及 RAG、Agent、AI Workflow、飞书 OpenAPI、企微侧边栏、Webhook / API 以及 Python / Java 应用开发。