
央国企招聘知识资产与专业匹配系统
把分散、命名不一致、可信度不同的招聘资料,整理成可查询、可核验、可继续维护的知识资产。
EVIDENCE / 可核验证据- 541 条原始映射 → 227 条维护结果
- 329 条审核记录 / 227 条已核验
- 来源等级、证据等级与人工确认队列
Excel · Data Modeling · Search & Matching · Evidence Rules
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SCROLL TO EVIDENCE ↓三个项目分别处理数据可信度、本地媒体工作流与知识检索。技术不同,起点相同:先看清真正的问题。

把分散、命名不一致、可信度不同的招聘资料,整理成可查询、可核验、可继续维护的知识资产。
EVIDENCE / 可核验证据Excel · Data Modeling · Search & Matching · Evidence Rules
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从自己反复遇到的媒体下载需求出发,构建一个 Windows-first、对非 DRM 媒体保持明确安全边界的命令行工具。
EVIDENCE / 可核验证据Python · yt-dlp · FFmpeg · FFprobe · SQLite · pytest
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把大量 AI 工具与方法资料按真实使用场景重新组织,让非技术用户能从问题出发找到下一步。
EVIDENCE / 可核验证据HTML · CSS · JavaScript · JSON Search Index · GitHub Actions
,查看案例经历解释为什么,项目负责给证据。
AI 的价值正在从回答一个问题,走向完成更长的任务链。工具本身不是壁垒;更重要的是发现真实问题、定义值得解决的部分,再把判断转化成可以使用的系统。
搭建覆盖 5000+ 用户的校园私域矩阵,为校园餐饮商户做线上推广、社群运营和用户转化;担任移动营业厅校园负责人,从 0 建立分销团队与推广 SOP。
把账号诊断、受众判断、选题、脚本、编导、数据反馈、私域和商业转化连接起来,并用 AI 缩短内容工作流。
知识系统、本地工具和静态检索项目不是一次突然转向,而是把过去处理用户、内容与业务问题的方法,变成能够重复使用的产品。
不使用能力百分比。每一种方法都指向具体行为、项目证据与可核验结果。
面对大量资料、流量波动或一个新工具需求时,先分离表层现象与底层目标,找到最影响结果的变量。
引入来源等级、证据等级与人工确认队列,优先保证结果值得相信。
先判断用户是谁、为何停留、为何相信,以及内容承担什么商业任务。