作品集 · 2027 届 · 成都
我不写代码。我定义规则、设计验收标准，并对系统产出的每一条结论负责—— 从金融业务里发现问题，拆成可执行的流程，再用 AI 编程工具实现出来。 关键是让它出错时主动喊出来，而不是静默地交给我一份看起来正常的错误答案。
访谈、看数据、读公告与研报。先把问题问对，而不是急着找答案。
拆成可执行的流程与指标，写清楚什么算成功、什么算失败。
用 AI 编程工具把流程实现为系统或工作流；需求与验收标准由我掌握。
看真实产出、定位根因，把每一次事故固化成一条新的校验规则。
投研系统跑了十个月，最难的不是让它跑起来，而是让它诚实地告诉我「我坏了」。 右边两条校验规则，每一条都对应一次真实事故——它们不是写代码时想到的， 是系统骗了我之后补上去的。
判定逻辑里有一条「非交易日不用查」，结果把周末发生的故障全盖住了。系统每天照常发简报说正常，我到第十九天才发现。
这是业务规则的漏洞，不是代码 bug上游任务晚上跑、下游任务早上跑，正常的时序错配被误判为停摆，导致 122 条数据一直没人处理，而简报天天说正常。
改为超阈值才报警，并补一条必读真实返回值的测试一个每天自动产出投资简报、账户快照与增量情报的个人研究系统，代码与历史数据全部纳入版本管理。
关于分工 — 我负责需求定义、流程设计与结果验收，实现过程借助 AI 编程工具完成。具体的工程判断——比如「什么情况下必须报警」「哪条结论不可信」——由我定义，这也是这个系统真正的价值所在。
把 4 位财经博主的 464 个视频，变成可检索、可反复使用的结构化观点库。
一套接口背后接住多家大模型，自动记账每一次调用的花费、按预算拦截超支——让「同时用多个模型干活」从失控变得可管理。
市场营销 / AI 应用 / 商业分析方向，实习与校招均考虑。现居成都，可即刻到岗，接受异地入职。