我是凯凯，连接产品、工程和真实业务。喜欢把复杂问题拆开，再把需求、规则、工具、评测和反馈，组装成一个持续变好的系统。
AI PRODUCT · AGENT SYSTEMS · FDE
把好奇心
变成可运行的东西。
Prompt 让模型理解任务，Harness 让 Agent 稳定交付。
不是只看回答好不好，而是让每次迭代都有证据。
能回答，也知道什么时候交给人。
Agent 处理确定性，人来仲裁边界。
质量、覆盖率和万 Case 成本，一起优化。
今天穿什么？让 AI 帮你试试看。
选证据，破证词，再落下你的判印。
把对未来生活的想象，变成可走进去的空间。
从需求到交付，不跳过验证。
业务目标 → 任务契约 → 验收口径。把每一步的输入、输出、边界和证据说清楚，再推进下一步。
上下文、规则、路由、人机边界。把每一步的输入、输出、边界和证据说清楚，再推进下一步。
工具调用、执行协议、领域能力包。把每一步的输入、输出、边界和证据说清楚，再推进下一步。
离线数据集、语义评分、确定性校验。把每一步的输入、输出、边界和证据说清楚，再推进下一步。
规则 / Prompt / 数据 / 工作流归因。把每一步的输入、输出、边界和证据说清楚，再推进下一步。
回归、灰度、版本、回滚与业务指标。把每一步的输入、输出、边界和证据说清楚，再推进下一步。
16.96% → 39.03% · 字节跳动
单场景验证 · Kongkong Harness
已落地场景 · 字节跳动
电商客服项目 · NodeskAI
以上来自个人项目与工作经历材料，分别属于不同业务和验收口径，不合并外推。
大模型运营（CQC） · 北京
把内容审核、业务咨询等人工密集型场景，转化为可运营的 Agent 交付链路。
负责规则澄清、数据集建设、Prompt / Workflow、离线评测、Badcase 归因与灰度迭代。将误判拆解为规则、上下文、PE、工作流与数据问题，定向修复。
↗ 自动审核覆盖率 16.96% → 39.03%，提升 22.07pp；约 11 HC 人力节降，3.5 万元+/月成本优化。
负责需求调研、知识治理和运营闭环，搭建意图识别 → Query 改写 → 混合检索 → LLM 总结 → 人工兜底链路，完成多业务复用及 50+ 场培训推广。
↗ 已落地场景回答准确率 96%，响应 ≤15 秒；接入 21 天 → 7 天，月均 10 万+ 查询，节省 852 小时/月（约 12 HC）。
AI 产品经理 · 杭州
从 0 到 1 参与电商客服与营销 Agent 探索，让接待、导购与转化可以被衡量。
梳理业务规则、用户意图与人工接管边界。将千级 FAQ 重构为约 100 个结构化模板，设计知识入库、多轮对话、检索回答、工具调用及人工兜底流程；用评测与 Badcase 推进迭代。
↗ 618 期间 AI 接待率 83%，满意度 95%，平均响应 4.45 秒；转化率 +5.5pp，冷启动 30 → 3 人天，知识维护成本 −90%，支撑日均 1 万 UV。
负责用户分层、对话策略、知识素材、人工介入阈值和转化漏斗设计，将业务经验沉淀为可配置话术与场景策略。
↗ 形成可复用的 AI 获客—咨询—转化方案，支持商家快速试点。
计算机科学与技术 · 本科
大一选拔进入计算机创新实验班 · 18 人小班
KEEP EXPLORING.
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