产品调研与策略制定：主导行业趋势、竞品动态、用户需求的深度调研，输出具备商业参考价值的调研报告
基于调研结果，搭建数据体系、理想态策略
评测标准
设计量化评测指标（如准确率、召回率、一致率等）、执行流程
需求深度挖掘与拆解：深入一线业务场景，主动发现 AI 可赋能的环节，将模糊的业务诉求精准拆解为可落地的技术方案
Prompt 工作流（Workflow）设计：具备数据敏感度，负责 Prompt 的编写、调试与优化
设计复杂的链式调用或 Agent 架构，确保 AI 在多步骤任务中的稳定性与输出质量
设计并落地数据验证实验，分析实验结果，为策略调整提供数据支撑，确保策略的科学性与可行性，合成有效数据
端到端交付与落地：主导从方案设计、原型开发到集成上线的全过程
协同工程团队完成系统接入，并确保持续的迭代优化
收益量化与闭环：对交付后的业务指标（如 ROI、转化率、成本节约等）进行追踪与分析，证明 AI 方案的实际业务价值
前沿技术探索：持续关注大模型领域（LLM）的最新进展，将新技术快速转化为内部生产力工具或策略建议