生财知识库自动化管线
把散落的话题页变成可复用的知识资产:采集、人工勾选、LLM 重加工、DOCX 生成、飞书多端同步,一条管线跑到底。
主投 FDE · 组织提效,走「会 AI」入口。2025 年我靠 AI 做数据分析接单、高峰月收入过万,再把跑通的交付流程做成产品——这一页用一条真实路径和四个已交付项目回答:我怎样把重复、混乱、难交付的环节,做成能运行、能验收、能部署的 AI 工作流。
2025 年起我靠 AI 做数据分析在闲鱼接单,高峰月收入过万。下面这条时间线,是这份档案里所有方法论的来源——每一步都是被真实订单逼出来的。点击任意节点标题,可展开对应的小黑插图。
用 GPT 当老师、Claude Code 当工作台,自学跑通第一版数据分析流程。
第一个真实订单暴露了「AI 说得肯定 ≠ 结果正确」——从此关键结果必须换路径复算,形成多软件交叉验证的习惯。
SPSS / Stata / R / EViews / Amos 按需求路由,Claude Code 主生产、Codex 独立审查、Worktree 隔离售后,交付物一律可复现。
把散在文件夹里的模板、脚本和检查清单封装成 Skills / MCP / 自定义命令——交付从手艺变成流程。
把接单跑通的交付流程做成产品:析语、FormatFix、ExamPass(小程序 / H5)。
此前的一切都是自己摸出来的;现在想把这套「从乱到顺」的能力,放进生财的真实业务里。
生财对这个方向的期待是:找到可 Agent 化的真实流程,做成 AI 员工和工作流,推动组织用起来,并对提效结果负责。下面是我已有项目与这一要求的直接对应。
不先架模型,先拆链路:知识库的采集、筛选、重加工、同步、通知,文档与统计交付里的每个重复节点——找出真正值得 Agent 化的具体环节,而不是只做一个聊天入口。
一次性脚本不算交付:状态机、worker、质量检查、Bitable / Wiki 协同、用户隔离、异常回退——把点子固化成别人能接手、能复用、能持续改进的流程资产。
上线不是终点:真实批次验证、Docker 与 HTTP 场景验证、前后端类型检查、973 passed / 0 failed 的后端测试、带回滚准备的生产部署——稳定性是交付的一部分,不是附赠品。
点击每个项目的「看证据」,可以快速查看它解决的业务问题、交付方式与已验证边界。为避免虚夸,页面只保留历史记录里可核验的事实。
把散落的话题页变成可复用的知识资产:采集、人工勾选、LLM 重加工、DOCX 生成、飞书多端同步,一条管线跑到底。
把闲鱼接单跑通的交付流程做成平台:需求接入、订单状态机、worker 产出可复算代码与报告——已上线运行,交付物可复查、可审计。
面向真实客户的论文排版交付系统:段落级定位、OnlyOffice 跳转、前后对照、权限可见性,测试全绿并带回滚方案才上生产。
从 0 到 1 上线的 AI 学习产品(小程序 / H5):大 PDF 上限、LLM 截断回退、用户资源隔离——每个边界都被真实用户路径打过一遍。
这不是「先上 Agent 再找场景」的路径,而是一套从问题到复用的交付习惯。
找到重复、等待、信息断层和质量不可控的具体节点;把「谁在何时用什么信息做什么判断」说清楚。
把 AI、规则、人工复核和协作工具放进一个能跑通的最小流程,明确输入、输出、失败回退和责任边界。
保留真实批次、测试、质量门、前后对照或可复算交付物;不把「看起来能用」当成完成。
把有效步骤封装成 SOP、组件、技能或部署包,再接入飞书等协作界面,让业务团队能持续使用和迭代。
按生财的投递要求——基本信息、选择的方向、最硬的一项成果——右侧这封信一次交代完整。页面中各项目的在线链接与过程记录,即为随信可核验的材料。