供应链 · B端
华润润药商城 · 供应链协同平台管理端
华润医药商业面向医院 / 药店 / 诊所的 B2B 医药采购平台 · 平台管理端设计与迭代
项目背景
润药商城是华润医药商业面向医院、药店、诊所的 B2B 医药采购平台。平台管理端(v1.0)承载采购协同、商品与库存、订单履约、售后评价、商家与客户资质合规等后台运营能力,需打通上下游订单与资质协同,保障医药流通的 GSP 合规与履约时效。
我的角色
负责平台管理端(v1.0)的产品体验设计与日常迭代,主导华润医商中后台组件库 / 页面库的搭建与维保,作为前后端协同的统一交付标准。
核心工作内容
- 采购协同:梳理「客商建采管理」业务流程(供应商—客户采购协同),输出端到端采购链路与状态机。
- 商品与库存:设计商品中心(药品 / 食品 / 化妆品 / 器械 分类信息管理,GSP 强管控)、平台标品库(批量分组)、生产厂家管理,保障资质与库存准确。
- 订单履约:设计订单中心(平台订单列表 / 详情 / 操作记录)与支付、配送状态流转,对接集团 WMS / ERP / TMS 系统协同。
- 售后评价:订单详情内置「评价」模块,沉淀退换货与服务反馈,形成履约闭环。
- 资质合规:设计系统设置(认证资质、经营范围、地区字典、客户 / 商家类型、商品分类)与用户中心(客户信息 / 资质证照 / 授权委托书 / 账号管理),满足医药流通强合规。
- 流程与原型:Visio 绘制供应链业务流程图,Axure 输出高保真原型(本 Figma 文件即高保真交付物),编写 PRD 明确功能、流程与数据交互。
- 数据分析:平台首页数据看板监控关键运营指标,驱动产品迭代优化。
设计系统交付
搭建并维护中后台组件库与页面库(内容中心),统一表单、表格、筛选、弹窗等交互规范,覆盖 30+ 业务模块,成为团队可复用资产;该 Figma 设计文件(平台管理端 v1.0)即高保真原型交付物。
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AI Agent · 教育
智慧教学 Agent · 河南省高等学校人工智能教育平台
面向教师 / 校领导 / 省高教厅的三类角色 AI 教学平台 · 从 0 到 1 主导交互体系
项目背景与痛点
平台面向河南省高校,为教师、校领导、省高教厅三类角色提供教学全流程 AI 辅助,解决资源碎片化、教学数字化转型阻力、产教衔接错位等核心痛点。
工作职责
- 立项与战略对齐:承接省级“人工智能+教育”战略及《河南省“人工智能+教育”三年行动计划(2025—2027)》,明确平台使命与建设目标,完成产品立项与规划。
- 需求调研与痛点梳理:开展高校调研,识别资源碎片化、AI 通识课供给不足、数字化转型阻力、人才与产业需求错位等核心痛点,形成需求池与优先级。
- 产品规划与功能设计:规划用户端 / 管理端 / 知识地图 / 学习路径 / 题库 / AI 仿真课 / 直播等模块,搭建“基础通识—专业核心—场景应用”三级资源体系。
- 资源整合与生态搭建:整合 200+ 精品课程,以统一资源池打破校际壁垒,设计产教融合模块实现“教学—实践—就业”闭环。
- 跨角色协同与机制设计:协调院校、教育主管部门与产业侧,建立推广复用机制,避免重复建设、实现经验规模化落地。
- 验收标准与迭代:制定产品验收标准与迭代节奏,依托数据看板与用户反馈持续优化核心路径。
AI Agent 设计(核心)
- 设计统一资源检索与推荐、教学全流程辅助(调课、组卷、知识库、学情诊断、学习路径优化、AI 仿真课)、产教融合闭环。
- 针对模型幻觉、上下文断裂,设计 L1~L5 风险分级执行机制:问答(L1) → 轻度(L2) → 中度(L3 预览+二次确认) → 高危(L4 审批+2FA+审计) → 分析(L5 参数反问回路),并设 Monitor 异常监测。
- 意图识别 + 权限校验、置信度分级可视化、对话关联反馈与输出约束,提升模型可信度与用户掌控感。
需求调研信息架构PRD可用性测试Agent置信度体系L1-L5 风控
AI Agent · 金融风控
模型中心 Agent · 蚂蚁风控决策引擎
面向模型同学(算法 / 风控)与策略同学(业务)的 AI 模型调度平台 · 主导体验升级
项目背景与痛点
模型中心是蚂蚁集团内部风险洞察中台 / 决策引擎,面向模型同学与策略同学,解决 200+ 模型版本对比困难、手动跑批慢、置信度阈值难设置、黑箱不可解释等痛点。
工作职责
- 梳理模型中心整体模型关系与结构,重构模型树及模型可视化(含 3D 交互流程),统一机构侧 / 用户侧双端信息架构。
- 主导风洞平台计算引擎切换项目:引擎架构交互优化、专业用户界面重构、跨端交互规范升级。
- 输出模型管理、版本对比、跑批任务、策略配置等传统 B 端模块原型与 PRD,与前端 / 算法协同落地。
- 建立跨角色数据流转闭环(机构 / 用户 / 平台三端),降低协作认知成本。
AI Agent 设计(核心)
- 针对复杂 AI 模型调度场景重构人机协作交互范式:用户输入 → 意图拆解 → 模型匹配 → 并行 / 串行调度 → 结果聚合 → 反馈确认。
- 意图澄清、多轮对话上下文管理、三级置信度分层、RAG 事实核查与幻觉兜底、优雅降级、用户反馈-修正-模型迭代闭环。
- 优化意图理解、多轮对话与反馈机制,提升 Agent 任务完成率与开发者效率。
原型 / PRD信息架构Agent多轮对话RAG优雅降级