让 AI 进入业务，让成果可以衡量
转正述职 AI 提效实践
试用期成果总览
数据来自飞书项目总文档、RPA 周报和已交付项目记录。
个业务工作台
客服、SEO、春田鲜生、母婴
项专项工具
覆盖招聘、绩效、运营与投流
个部门 / 业务单元
已有交付、支持或培训记录
套培训赋能体系
Obsidian 知识管理 + WorkBuddy 实操
当前已形成 工作台、专项工具、培训赋能 三条交付线，既解决具体任务，也沉淀统一入口、运行记录和复用方法。
我的职责，是连接业务与技术
深入真实业务，把模糊需求转化为稳定、易用、能够持续运行的 AI 与自动化方案。
个可核验服务点
通过业务调研、流程梳理、方案设计、开发测试和上线维护，为不同部门与业务单元提供数智化支持。
识别值得自动化的效率瓶颈，用影刀 RPA、WorkBuddy、Codex 与脚本能力重构流程，让重复工作自动执行，让团队把精力投入更有价值的事情。
自动化中心
绩效与招聘
业务自动化
投流数据
经营数据中台
社群运营数据看板
知识协作
重点成果：两个业务系统
以两个独立开发的业务系统为重点，用真实页面、运行数据和业务结果说明从需求到落地的完整能力。
重点案例
春田鲜生与 SEO 均由本人独立完成规划、设计与开发，当前页面数据来自真实系统截图。
春田鲜生 · 独立开发
春田鲜生数据中台
核心链路可用用户、内容、客服售后与产品运营数据分散，业务人员需要在不同表格和平台之间反复查找，也缺少统一的自动化运行视图。
独立完成数据中台的业务梳理、页面设计与开发，把经营指标、自动采集、每日播报、运行监控和异常追踪接入同一套系统。
支付、订单、新老客户、毛利等经营指标可在同一页面查看，并支持按日期对比趋势。
自动采集任务形成真实运行日志；当前截图记录 107 条成功、3 条重试后成功，并保留失败项供追踪。
从“数据分散、任务不可见”转向业务数据与自动化运行统一管理。
SEO / 运营部门 · 独立开发
云瞻 SEO 控制中心
持续优化关键词、文章发布、收录、排名和注册贡献分散在不同环节，团队难以持续判断内容是否真正带来增长。
独立完成 SEO 控制中心的规划与开发，将任务、文章库存、发布记录、关键词排名和注册贡献汇总为可持续追踪的增长链路。
首次把“文章发布、收录、排名、注册”放在同一条链路中衡量，避免只统计内容产量。
关键词页面显示 29 个 Top 10 关键词，排名覆盖率为 14.1%，可直接定位后续优化对象。
控制中心让收录不足等问题变得可见，为下一阶段提高收录率和注册贡献提供依据。
其他交付
其余工作台与专项工具作为交付矩阵呈现，保留覆盖范围，同时避免削弱重点案例。
客服部门自动化中心
把售后组、平台组和周报月报任务统一到一个网页入口，并接入 Jira、CSRM、企微后台等业务数据。
覆盖 17 项自动化任务母婴社群运营数据看板
围绕母婴产品销售场景，集中管理客户、推广位、商品和电话卡等运营基础数据，为社群运营提供统一的数据查看入口。
覆盖 4 类核心数据招招机器人
自动收集简历并按岗位要求分析候选人匹配度，同时读取面试纪要生成评价，帮助招聘人员更快完成初筛和判断。
简历收集、初筛与面试分析一体化绩效管理工具 + 报告生成工作流
绩效管理工具负责多维表格完善与高级权限配置；报告生成工作流支持按钮触发、自动读取数据生成报告、向发起人授权，并将报告链接回写至表格。
绩效管理、报告生成、自动授权与链接回写投流数据自动化 V1.2
自动汇总腾讯、美团、云瞻等平台数据，计算整点变化并写入飞书，帮助团队及时掌握投放情况和数据异常。
多平台投流数据统一汇总投流 OCPX RPA
每日自动建立记录并按小时更新消耗、激励、UV 等关键指标，减少人工统计，为投放调整提供及时数据。
关键投放指标每小时更新淘宝闪购密令申请与续期
自动完成密令申请、续期、结果记录和群内通知，减少跨平台查询与逐条录入，避免遗漏续期。
申请、续期与通知全流程自动化美团活动录入中台 RPA
自动获取美团活动、整理活动规则并录入云瞻中台，同时处理特殊活动和异常提醒，降低人工录入时间与错漏。
活动获取、规则整理与录入自动完成美团活动写入飞书 RPA
自动采集活动信息和门槛规则，并分类写入活动基础、每日追踪和门槛档位表，为日常活动跟踪提供统一数据。
活动数据自动分类沉淀至 3 张表培训内容：Obsidian + WorkBuddy
培训不只讲工具操作，更把可复用的 AI 工作方法留在团队里。
Obsidian 团队知识库培训
以真实的云瞻运营部知识库为演示环境，讲解信息收集、双向链接、岗位空间、SOP、项目归档和关系图谱。
把零散资料变为可搜索、可关联、可持续维护的团队知识资产，降低新人查找和重复问答成本。
WorkBuddy AI 协作培训
围绕收集、分类、归档、索引和问答链路，演示 WorkBuddy 如何消费归档指令，并与 Obsidian、飞书和本地脚本协同。
让员工从单次问答转向可复用工作流，形成资料进入、AI 处理、知识沉淀、成果输出和复盘回流的闭环。
从接到需求就开发，到先理解业务再落地
试用期最大的成长，是学会先把业务讲清楚，再把技术做出来。
最初的挑战
技术能做，不等于需求已经清楚
面对陌生业务、新工具的学习成本，以及跨部门和非技术人员之间的表达差异，真正困难的是理解对方怎样工作、为什么这样工作，以及最值得自动化的环节在哪里。
现在的工作方式
先梳理流程与原型，再进入开发
从“听到需求就开始做”，转变为先调研业务、整理数据与规则，再用流程图和原型图完成确认，最后进入开发、测试、反馈和持续优化。
春田鲜生数据工作台
面对 Excel 数据分散、需求难以直接描述的情况，我先梳理表格、数据来源和使用习惯，再把零散想法转化为可确认的流程与原型。
- 业务调研梳理业务目标与真实使用习惯
- 流程梳理明确数据来源、规则与异常边界
- 原型确认用页面原型完成方案确认
- 开发测试开发核心功能并覆盖关键场景
- 反馈优化根据实际使用反馈持续调整
- 文档交付沉淀操作、版本与异常说明
从工具操作到组合开发
完成影刀 RPA Day 1-17 系统学习，并主动学习公司业务体系，让技术选择建立在真实业务场景之上。
让自动化资产持续可用
建立需求与应用管理表，持续维护项目状态；同步沉淀 OCPX、美团活动、淘宝密令、SEO 和客服工作台等项目文档。
下一阶段，让数智化持续产生价值
以可兑现的节奏推进技术升级、业务覆盖和价值衡量。
升级技术路线
评估现有 RPA 流程，选择至少 2 项适合的场景，逐步升级为脚本、API 或 RPA + 脚本 + AI 的组合方案。
扩展业务覆盖
持续梳理各部门高频、重复、耗时且容易出错的工作，保持每月至少 1 项关键交付或重要迭代。
记录提效价值
围绕节省工时、覆盖部门和实际使用人数记录项目成果，让数智化价值清晰、可追踪。
未来六个月行动目标
目标建立在现有项目基础上，强调稳定推进和真实落地，不以脱离业务的数量作为唯一标准。
成为懂业务的 AI 自动化开发者
站在业务与技术之间，成为公司数智化建设的落地推动者。
从业务描述中识别流程痛点、数据边界和真正值得自动化的机会。
用流程图、原型和通俗表达，把业务想法准确转化为技术方案。
深入应用 Codex 等 AI 编程工具，独立推动项目从需求到上线。
能力成长路径
在真实项目中持续学习开发能力，以业务采用、稳定交付和可衡量提效检验成长。
汇报完毕