实习经历基本围绕同一件事：进到具体的业务现场找问题，把流程梳理清楚，再用数字化和 AI 工具做出能跑起来的方案，推动它上线。
这个页面是简历的补充。简历一页写不下的口径、做过但没做成的部分，都放在这里。
本科在徐州工程学院读财务管理，二战考到南京邮电大学读应用统计。跨考对我来说不算转行——本科到研究生这几年做的事其实没怎么变，变的主要是工具。
从大一开始陆续做过八九段实习和项目：银行大堂、电脑销售、运营商校园卡、快消品的校园私域、互联网公司的校园推广、线下开店、劳务外包工厂的数字化，再到 AI 产品运营。列出来显得很杂，但回头看是同一类工作——找到一个具体场景里的效率问题，然后想办法把它解决掉。早期用的是话术和地推，中间换成企业微信和公众号，现在换成 AI 和能直接跑起来的原型。
读应用统计，是想给这件事补上数据和方法的底子。我不太希望自己一直停在凭经验判断。
下面三件事分别是我做过的、做对的和没做成的。挑这三件，是因为它们各自改掉了我一个当时以为理所当然的想法。
大二在京东数科做校园推广。第一周除了让身边的人注册，几乎没谈成一项合作——直接在 QQ 上搜某某大学学生会、加群主介绍项目，多数时候被当成骗子。
后来改了三件事：换渠道，找身边复读的同学推荐他们复读前的同学，那批人当时已经大二，有些是学生干部；换身份，不再自报「某某学校 19 级某某」；换切入点，不谈赞助，改谈公益志愿活动，佣金给到社团做部门经费，学生参与也能拿证书，双方都有一个可以对外讲的理由。
一所学校的学生组织把它作为志愿项目推广到全校，单个合作带来 700 多个注册。
第一周我并没有做得不努力，是切入点选错了。这件事之后，我遇到推不动的事会先怀疑切入点，而不是先加大力度。
南通如东一家制造业工厂的劳务外包项目，现场只有 2 名业务员和 2 名驻场，表格基本都散在本地 Excel 里，每个新员工入职都要驻场一对一带着走完流程。
我先在现场看了两天、和驻场逐个聊过，才动手把入职流程重写成一份员工可以照着自己办的文档，再配上企业微信、公众号自动回复和在线表格。之后年轻员工基本能自助办完，每人的引导时间大约从 30 分钟降到 10 分钟（现场抽样计时口径，不是全量埋点）。
这段我一开始写简历时归成了「行政运营」，后来才意识到它真正的内容是业务流程数字化——把散在人脑和本地 Excel 里的东西，变成可复用、可交接的文档。我离开之后它们还在用。
虚幻引擎 UE5 的培训项目。我当时的判断是需求真实、技术壁垒也够：AIGC 已经开始冲击美术生的岗位，课程由一家给多款热门游戏做过优化的技术公司提供。我沿用了之前做校园项目那套打法，搭初始团队、组织试听课和线下活动。
但主推的就业班定价 32,800 元，同期做传统艺术类培训的竞品只要七八千——虽然它教的内容更基础，但它能解决学生眼前的问题；而且付费决策不在学生端，在家长端。前后十多个意向学生试听、咨询，报名的只有寥寥几个。
这段没有做成。它留给我的是三个问题：谁掏钱、掏多少、和什么比。现在我提任何方案之前会先过一遍。
今年在南京豆绘科技做 AI 产品运营，四个月里第一次完整跟完一个互联网产品的迭代链路——看竞品和使用卡点、做能跑起来的原型、写需求文档、推动上线。这段的详细口径写在主要实习里。
业余做了几个能跑起来的小东西：一个每天自动巡检竞品并产出可核验日报的 Agent、一个给 AI 客户端调用的 MCP、一个给自己带的学生在用的伴学工具（这个已经部署了两份，因为最早那个域名在微信里打不开）。一方面是补工程上的短板，一方面也是想在讲方案的时候手上有实物可看。界面截图在作品截图，代码和思路在项目。
另外从 2024 年起一直在带考研专业课一对一辅导，每年几名学生，2026 年所带学生专业课 144 分、同届第一。留着这条线，是因为它一直在训练同一件事：把复杂的东西讲到别人能听懂并且用得上。这和给客户讲方案是同一件事的两种形态。
页面上的数字，凡是抽样或估算得来的，我都在原地标了口径；做过但没做成的，也留在里面。其他经历那一栏有一条 2019 到 2027 的时间轴，能看到哪几段是并行的、哪几段是断掉的；能力与不足写了我现在能独立做什么、需要有人把关什么、还做不了什么。
如果简历上有你想追问、而这里没写到的地方，欢迎直接问我。
三段实习，按时间倒序。凡是数字，我尽量在后面标明口径——能说明多少就说多少。
面向一个 AIGC 电商视觉站点做产品迭代。四个月里提交了 45 份需求文档，单份通常包含 1–3 个改动项：大致四成是已有功能和工作流的迭代，三成是新功能，一成是交互优化；有 2–3 个方向因为开发量较大暂缓，其余多数已上线或进入开发。
日常的起点是看竞品和站内的使用卡点，之后用 AI 编程工具把方案做成能跑、能部署的原型（累计 5 个），必要时部署到 Vercel 给负责人确认，再整理成需求文档交给开发。做原型的价值不在于画得好看——页面能自己跑起来之后，流程里的断点和缺失的提示才会露出来，评审时的分歧也少一些。
其中 SeeAny 的电商套图、A+ 详情页和产品视频三个功能，是我从竞品拆解、方案设计到需求文档、推动上线跟完的。另外完整设计过一个新站方向 DecoAny 的产品定位与交互方案，以及 PS 插件和小程序的探索版本，后两个因开发量较大暂缓。
如果重做：我会在提需求的时候就把验收指标和埋点一起写进文档。这是这段经历里我拿到的比较实在的一条教训。
南通如东一家制造业工厂的劳务外包项目，现场只有 2 名业务员和 2 名驻场，办公室在员工宿舍区的物业里。表格基本都散在本地 Excel，又多又乱；驻场同事年龄偏大，做一次账单效率低也容易出错。每个新员工入职，都要驻场一对一带着走完流程。
我在现场看了两天、和驻场逐个聊过之后，把入职流程重写成一份员工可以照着自己办的文档。配套还做了几件事：给驻厂客服配企业微信沉淀入职员工，也避免驻场人事变动导致微信号无法继承；注册配置公众号，把入职要填的表格转成链接整合进自动回复，省掉反复扫码；把问卷星的表格迁到企微在线表格——此前找一份文件必须人到现场。官网和小程序找了 10 家以上供应商比价后选定服务商，寒假结束前上线。
同年还有一件计划外的事两名业务员与老板产生分歧后几乎无交接离职，渠道和介绍人的费用结算没人做得了。我到现场翻了历史账单和结算规则，结合入职名单与厂区反馈的在职人员信息把当月账单梳理出来，并把整个流程文档化归档，接手了当月结算，业务没有中断。
暑期又调了一次甲方要求在入职流程里增加血压、血糖监测，负担陡增，现场一度需要 3–4 名全职驻场协助——来一个人入职就占用一个人。我提出招专职实习生、同批次多人集中办理，其他驻场因此能回到招聘等主业。同期也参与了公司与当地政府合建的零工市场（后挂牌人力资源市场）的日常运营与参访接待，以及新公司主体的资质申报。
回头看：这段我一开始写简历时归成了「行政运营」，后来才意识到它真正的内容是业务流程数字化——把散在人脑和本地 Excel 里的东西，变成可复用、可交接的文档。我离开之后它们还在用。
项目是京东金融旗下的校园推广，我加入时主推一个大学生内容平台。手上的工具有两个：拉新激励，以及联动中华慈善总会「免费午餐」的公益活动——学生下载注册做任务就能为公益项目增加捐款额并拿到证书。
起初的做法很笨：直接在 QQ 上搜某某大学学生会、加群主介绍项目，多数时候被当成骗子。第一周除了让身边的人注册，几乎没谈成一项合作。
后来改了三件事。一是换渠道，找身边复读的同学推荐他们复读前的同学——那批人当时已经大二，有些已经是学生干部；二是换身份，不再自报「某某学校 19 级某某」；三是换切入点，不以赞助为名，改以志愿活动为名，佣金给到社团作为部门经费，学生参与也能拿到公益证书，双方都有一个可以对外讲的理由。
结果一所学校的学生组织把它作为志愿项目推广到全校，单个合作带来 700+ 注册。之后靠转介绍，统筹江苏区域对接了 20 余所高校学生组织，深度落地 5 所院校，累计新增注册用户 1,471 人，7 日留存超 40%。另外策划过「浇水领公益证书」互动，联动 6 所高校官方渠道宣发，一周新增 326 名注册用户，带动日活跃量 13,928 人次。大二时提前转成了正式实习生，同期实习生多是大三大四的。
这段是怎么结束的：项目在用户增长上投入过大、平台内容质量也不够，慢慢冷了下来，大二寒假开年后的第一次周会宣布解散。
回头看：现在觉得最有价值的不是那几个数字，而是发现问题往往不在执行力度，而在切入点选错了——第一周我并没有做得不努力。
这三个项目的代码都由 AI 编程工具辅助生成。我做的是问题定义、工作流与规则设计、成本与异常策略、部署选型和测试排障——这一点我在任何场合都会先说明。
起因是竞品逐站人工巡检一轮要 40–60 分钟，容易漏，事后也没有证据可以回溯。目前覆盖 21 个站点，每天产出结构化日报。
两处我自己觉得值得讲的设计引文回验。模型只允许返回带原文引文的受限 JSON，引文再由本地代码逐条回到新旧正文里匹配，匹配不上的标记「需人工复核」。这样做是因为我不想让模型自己证明自己。
差异预筛。调模型之前先做正文规范化和按行差异比对，没有实质变化就不调用；单次运行也设了上限——抓取并发 3、模型并发 4、调用 ≤25 次、Token ≤20 万、时长 ≤900 秒。超了就停，不会出现一次意外的账单。
其余配套做了不可变的证据目录、manifest.json 记录全文件 SHA-256、latest_run.json，任何一条结论都能回到当时抓到的那段原文。工程上写了 6 个单元测试（规范化判定、SSRF 私网拦截、原子写入、跨进程锁、注入防护、工作流契约），GitHub Actions 跑 CI 与每日监测。部署做了三种形态：本地 Streamlit 工作台、GitHub Actions + Cloudflare R2 的无常驻服务器方案、Cloudflare Pages 静态看板。
把电商商品视觉的生成能力封装成 MCP，让 Claude Code、Codex、Cursor 这类支持 MCP 的客户端可以直接调用。一共 11 个工具，覆盖能力查询、参考图上传、提示词润色、费用预估、异步出图、状态轮询和结果落盘。TypeScript 写的，已发布到 npm。
想解决的问题这是一个既花钱、又耗时的能力，直接交给模型调用不太稳妥。所以拆成两步：先返回完整方案与预计费用，这一步不创建任务、也不预扣费用；用户确认之后才执行。同一个 plan_id 再次调用会恢复已有任务，避免超时后重复提交付费任务。没配 API Key 时默认走 Demo 模式，返回模拟结果，用来验证安装和调用链是否通，不产生费用。
带考研专业课一对一辅导的这两年，讲义、易错点和练习题都是重复用的，但每次都散在文档和聊天记录里。于是把它们整理成一个学生可以自己用的在线工具，围绕贾俊平《统计学》第七版的考研范围来组织。
目前做了这些14 章考点框架精读，每章置顶重难点与易错提示；108 道思考题的翻卡抽背，支持纯题盲背、考点提示、完整解析三种模式，配一个熟练度跟踪；核心公式速查手册，按 10 个模块分章节子页面，公式用 KaTeX 排版；一份全书知识体系的思维导图；以及一个可以对接 DeepSeek、阿里百炼、OpenAI 或自定义 API 的答题批改，用来对比学生手写作答与标准答案。桌面端和移动端分别做了布局。
工程上的部分所有讲义内容有一份唯一的源文件，由构建脚本生成各页面，避免同一处知识点在多个页面里不一致；用邀请码做访问控制，学习进度存在云端；后台有一个简单的管理台看使用情况。部署写了两套——Cloudflare Pages + D1 与腾讯 CloudBase，数据库变更用 migration 管理。
部署了两次最早只部署在 Cloudflare Pages 上，后来发现这个域名在微信里打不开——学生基本都是在微信里点开链接背书的，链接发过去打不开，工具就等于不存在。所以又在腾讯云 CloudBase 上重新部署了一份，两边同源，学生用腾讯云那个入口。这件事本身不难，但它提醒我一个方案的「可用」要按使用者的实际环境算，不是按我自己能不能打开算。
两个个人项目的界面截图。文字不太容易说清楚它们最后做成了什么样子，所以把图放在这里。图片可以点开看大图。
每天自动抓取竞品站点、比对差异、生成结构化日报，并把当时抓到的原文一并存档。下面两张图分别是日报页和竞品分级检索页。
给自己带的考研学生用的工具，把讲义、公式和练习整理成可以自己用的形式。部署了两份：Cloudflare 那个域名在微信里打不开，而学生基本都在微信里点链接，所以又在腾讯云 CloudBase 上重新部署了一份，两边同源。
下面这些没有写进简历，或者只在简历上占了一行。放在这里是为了让经历完整一些——包括没做成的那一段。
把 2019 到 2027 画在同一条轴上，能看到两件事。
一是有几段是并行的。2020 年 7 到 9 月，戴尔、京东、中国移动同时在跑，同一个暑假还压着一次因疫情推迟的期末补考；2025 年前锦和优职享重叠，2026 年豆绘和 Agent 重叠。那几个月我第一次被迫给事情排序，也确实有事情被排到了后面——那年初级会计的考试就是这么放掉的。
二是这些事其实在做同一类工作：找到一个具体场景里的效率问题，然后想办法解决它。变的主要是工具——从话术和地推，换成企业微信和公众号，再换成 AI 和可运行的原型。本科读的是财务管理，跨考应用统计不算转行，是想给这件事补上数据和方法的底子。
百雀羚委托做的校园项目，靠沙龙、小样派发和企业微信生态的私域运营，帮品牌在大学生里重新积累信任。我负责一个区域，一个多月在徐州四所高校搭起 20–30 人不等的校园团队。中间做过一段社区团购，招募 23 名团长、覆盖 1000 多个终端用户，单月 GMV 两万多。暑期到上海线下实习时作为组长带 4 名实习生做赛事，复用已有团队和私域招募了 200 多名用户组队参赛。
一个当时没想到的经验：远程建起来的团队很多悄无声息就解散了，面对面开一次会留存明显更高，所以后来每个新校区我都跑一趟。
后来离开，是因为意识到校园团队需要不断招募和培训新人，复利有限。也是在那之后决定回学校准备考研。
先自己在小红书和贴吧卖电脑，把链路跑通之后，把学校里 15–20 名同学拉来做校园大使并做入职培训，随后升为校园督导，持续招聘、面试、培训，前后大约培训了 100 多名校园大使。2020 年暑期带的团队做到 20 万元以上业绩。
城市经理让我准备述职报告升城市经理，我当时判断这条路的终点是去总部做大客户销售，比同期在做的京东要窄，就没有继续。
在徐州集中办公四十多天，个人办卡七十多张。那一年因疫情高考推迟、8 月底才下录取通知，我们到的时候新生还没出成绩，前期阻力很大。团队的做法是两条线并行：活跃 QQ 迎新群提升搜索排名，把住新生入口；同时找关系较好的学院合作，拿到官方迎新群的管理员位。
这是我第一次和三四十人一起集中办公，也是第一次意识到这类业务几乎没有复利——一个暑假积累的新生资源和一批能干的同学，后来大多数人都没有再利用起来。
前半段做海免团购的校园分支，在上海招了 20 多个团长，销售额一万多，不温不火；后来主要精力转到渠道合作，对接了运营研究社的白领社群，效果比校园那条线好很多。
后半段到福州做咖啡店的储备店长，负责门店装修、设备采购和物料准备——每一项都要找至少 3 家供应商报价、比价、看样，有些要到当地工厂实地考察。4 月 30 日开业，开业前通过了品牌的培训考核。开业初期日营业额三千多，关键在于接通了楼上联通省公司的员工卡系统。
老板后来叫我回去继续做，我判断这家店高度依赖员工卡这一个渠道，看不到扩张空间，就没有回去。这段最直接的收获是完整看了一遍线下开店的流程。
虚幻引擎 UE5 的培训项目。当时的判断是需求真实、技术壁垒也够：AIGC 已经开始冲击美术生的岗位，而 UE5 人才缺口不小，课程由一家给多款热门游戏做过优化的技术公司提供。我沿用了百雀羚那套打法，通过学院学生会接触学生干部、找校区负责人搭初始团队、组织试听课和线下活动。
但主推的就业班定价 32,800 元，同期做传统艺术类培训的竞品只有七八千——虽然竞品教的内容更基础，但它能解决学生眼前的问题；而且付费决策不在学生端，在家长端。前后十多个意向学生试听、咨询，报名的只有寥寥几个。
大一寒假的第一份实习，日常是接待储户办理存取款、减轻柜台压力，业务熟悉之后开始外派宣传存款政策。这段最大的收获是对「体面工作」祛魅，也帮我排除了一条本以为理所当然的路径——本科读的是财务管理。
二战时整理了大量专业课电子笔记，初试成绩出来后在小红书和闲鱼发过一些经验贴，卖出几十份，后来有机构找来做一对一辅导，此后每年带几名学生。2026 年所带学生专业课 144 分，同届第一。
留着这条线，是因为它一直在训练同一件事：把复杂的东西讲到别人能听懂、并且用得上。这和给客户讲方案是同一件事的两种形态。
写这一栏，是因为面试里比较浪费时间的情况，往往是双方对同一个词的理解差得比较远。下面尽量按实际情况分，没有拔高。
短板集中在工程深度上。我知道它在哪，也在按顺序补：先是 SQL，目标是能用它复算自己做过的业务指标；然后是接口与 API，因为讲 Agent 和原型时一定会被问到；再往后是 Python 的读改与排障。至于模型微调、算法这些，我暂时不打算碰——对我来说边际回报太低。
写在这里，是想省掉双方的时间成本。
FDE、解决方案工程师、AI 交付工程师、实施顾问、数智化咨询顾问。相对有把握的是进客户现场把问题拆清楚，也做得出可运行的东西；短板是工程深度，正在补 SQL、接口与部署。
企业软件、数据与零代码平台的产品运营、B 端产品经理、解决方案产品经理。前锦和豆绘这两段正好覆盖了「懂业务现场」和「跑通产品链路」两头。
方案被否时有明确的标准，上线之后有数据或客户反馈，团队有固定的复盘机制。上一段经历里比较消耗我的不是被否，而是不太清楚自己错在业务价值、实现成本还是优先级。
2027 年 6 月毕业，工作地点全国均可，可以接受出差，目前全职求职中。毕业论文按计划推进，不影响入职时间。