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把复杂问题，拆成可落地的产品路径。
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AI 情报分析员 Skill 设计
OpenClaw 数字员工
面向企业信息工作“消息碎片化、AI 只能总结却难以承接完整工作路径”的问题，设计可部署、可复用的数字员工 Skill。
- 用 KANO 重新定义能力边界，把“稳定追查与可溯判断”设为期望属性，“长期记忆与个性化写作”设为魅力属性。
- 把需求抽象为可直接部署到云端的 Skill 形态，具备工程可用性，也为竞品分析、信息周报等场景留出扩展底座。
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AI Agent 产品经理
2B 电商智能客服 Agent
针对商城上线后的客服响应压力和人力成本，设计 Multi-Agent 智能客服体系，让业务结果和问答体验一起变好。
- 上线当年 ROI 转正，超 7 成入驻企业参与 AI 咨询，问题自助解决率 73%，客服人力每月节省约 9 人天。
- 按订单查询、客诉处理、售前导购、模糊问询拆分垂直工作流，需求提出当月完成商用版 MVP。
- 重构知识召回链路，落地“双向奔赴”策略与 Bad Case 兜底，长尾问题知识召回率提升近 23%。
- 把企业性质、采购偏好、结算要求沉淀为长期记忆，AI 问答轮次收敛到平均 5 轮解决问题。
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产品经理 / 咨询顾问
B2B 营销商城从 0 到 1
面向大型制造业国央企客户，参与企业内采平台标准产品打造，在业务转化与项目交付之间守住主路径。
- 深度参与近千万级项目交付，2025 年完成终验与交付回款。
- 基于业务转化漏斗识别关键节点，主动收敛 15 项非关键需求，聚焦“集采降本”和“订单履约自动化”。
- 联动评审、原型与技术交底，推动关键路径 60 天内闭环，支撑项目终验和客户续约。
- 因交付表现获得央企客户正式表扬信。
Why Meet Burt
做过 AI 产品，也能把自己做成一个作品。
从咨询顾问转向 AI 产品，我更在意的不只是把功能上线，而是把复杂业务抽象成用户愿意用、业务看得见结果、团队能持续迭代的系统。
个人优势
- 结果导向
- 传统工科跨专业保研 AI，先做咨询顾问，再转 AI 产品；两段岗位都拿到校招晋升，交付成果也拿到客户的正式表扬信。
- 产品抽象力
- 擅长把复杂业务拆成 Agent、工作流、知识库、长期记忆和人机协同机制，再让这些模块真正跑进商用场景。
- 兴趣驱动
- 从 2023 年起持续研究 ChatGPT、Prompt 与招聘类 Agent，对对话体验、首字延迟、信息组织和信任建立有长期观察。
教育背景
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2021.09 — 2024.06
计算机技术 / 硕士（跨专业保研）
深圳大学 · 腾讯云人工智能学院
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2019.09 — 2020.02
矿业工程 / 公派交换项目
葡萄牙里斯本大学高等理工学院
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2017.09 — 2021.06
矿物加工工程 / 本科（学科评估 A+）
中国矿业大学（北京）
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