HiSo

我长期待在一线业务和系统之间，处理那些靠人盯、靠群聊传、靠表格补救才勉强运转的问题。

在售后与 CX 流程、投诉数据协作、产品反馈和内部周报里，我把混乱现场拆成规则、SOP、数据口径和可上线工具；再借助 AI 协作完成开发、部署、培训和维护，让流程真正跑起来，并留下可以复盘和继续迭代的记录。

下面两个是业务现场交付的内部系统，另一个是个人能力边界探索和兴趣驱动的 AI 写作工作台。

Snapshot

52%

单封售后邮件处理耗时下降，从 12-15 分钟降到 7 分钟以内。

5×5

5 个邮箱、5 条产品线、多语言来信进入统一工作台。

20 人

培训覆盖售后、运营和相关使用人员，包含系统使用、判断规则和日常答疑。

120 / 日

AI 音乐与 AI MV 售后邮件峰值处理量，日常约 50-70 封。

900+

InkWell AI 公开运行用户数，覆盖长篇中文网文创作流程。

3 个系统

两套内部业务系统 + 一个公开运行探索项目，分别展示业务交付和个人能力边界验证。

第一个完整交付的内部平台：把多业务线投诉数据、云文档协作、权限和审计放进同一套工作流。

首个交付系统 · 投诉数据 · 云文档协作 · 权限审计

把原先分散在邮箱客户端、云文档、聊天指派和 AI 对话里的售后邮件流程，收进可追踪的统一系统。

第二个交付系统 · 52% 提效 · 多邮箱多语言 · AutoReply v3 · 周报复盘

个人能力探索：公开运行的长篇中文网文 AI 工作台，用 Story Bible、Redis Streams 和 WebSocket 串起章节生成管线。

公开运行 · 900+ 用户 · 个人探索 · 生成管线 · 生产部署

我关注的是一个流程能不能被不同角色稳定执行：谁接收、谁判断、谁负责，按什么口径统计，异常如何回到产品和运营。我的工作方式是先还原现场，再收束规则、权限、状态和数据来源；能用系统固化的就做成工具，必须人工兜底的就写进 SOP 和反馈路径。

Can Own

现场调研 · 规则归纳 · PRD / SOP · AI 协作开发 · 部署维护 · 培训复盘

Tools

Claude · Codex · Gemini · GLM · DeepSeek · Gstack · Trellis

Direction

AI 工具落地 · CX 流程数据化 · 售后运营系统 · 内部工具产品化