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LIOR · AI ENGINEER / DIGITAL TRANSFORMATION

把经营问题,
交付为可运行的智能系统。

从数据工程、经营分析到 Local-first AI Agent,我负责把模糊需求变成可验证、可维护的系统。

经营分析 · 数据治理 · Local-first AI  |  Shanghai / Remote

LIOR 的肖像
Based in
Shanghai

Engineering Intelligence Data · AI · Systems Local-first by default

04

不是项目清单,
是工程判断的证据。

从经营分析、数据治理到本地 AI 与工具评测,展示问题如何被定义、系统如何被构建,以及结果如何被验证。

合同盈利经营驾驶舱脱敏重构界面,包含收入、成本、利润率和合同分析图表 01 / 04 基于真实结构的脱敏重构图
经营分析 2025 已投产

合同盈利精细化管理系统

以合同为最小经营单元,把分散的收入、成本、回款与执行数据整理为统一、可追溯的盈利分析体系,支持管理层从经营全貌下钻到具体合同与成本项。

分析时效
事后汇总 → 随时穿透
指标口径
多系统分散 → 合同级统一
  1. 企业数据治理平台脱敏重构界面,展示数据交换、集成、主数据、元数据、数据标准和数据质量平台 02 / 04 基于真实结构的脱敏重构图
    数字化转型 2025

    工业服务企业数字化经营分析

    为工业服务企业搭建从数据底座到经营看板的分析体系,把经营分析从"月度报表"推进到"随时可查、口径统一"的日常能力。

    分析方式
    月度拼装 → 日常可查
  2. Local-first AI 工作空间脱敏重构界面,展示 LM Studio、Ollama、开源模型、Claude Code 和 Codex 的协作关系 03 / 04 基于真实结构的脱敏重构图
    AI 工程 2025

    Local-first AI Agent Workspace

    以本地优先为原则搭建的 AI Agent 工作空间,把本地大模型、工具编排与自动化任务整合为可日常使用、数据不出域的工程环境。

    数据边界
    默认外发 → 默认本地
  3. AI 工具工程化评测矩阵脱敏重构界面,展示 OpenClaw、Hermes、OpenHuman、Claude Code、Codex、Trae 和 WorkBuddy 04 / 04 基于真实结构的脱敏重构图
    AI 工程 2024

    AI 工具工程化评测体系

    一套可复用的 AI 工具与模型评测方法,用工程化、可复现的方式判断工具的真实价值,而非停留在营销话术与主观体感。

    选择依据
    主观体感 → 固定用例

从经营问题,
到可运行系统。

能力不是工具名称的集合,而是从定义问题、统一数据,到交付系统并持续验证结果的完整链路。

LIORBASE OPERATING MODEL

同一条链路,可复用于经营分析、数据平台与 Local-first AI 系统。

  1. 问题 Problem
  2. 数据 Data
  3. 模型 Model
  4. 系统 System
  5. 验证 Verify
查看四个判断依据
  1. 01

    数据工程

    Data Engineering

    从采集、建模到治理,建立稳定、可复用的数据链路。

    • 数据建模与仓库分层
    • 批流一体管道(Spark / Flink)
    • 数据质量与指标口径治理
    • SQL 性能优化
  2. 02

    经营分析

    Business Intelligence

    让数据服务于决策,构建合同级、经营级的分析体系。

    • 合同盈利精细化分析
    • 经营驾驶舱与 Dashboard
    • 指标体系设计
    • Power BI 建模与可视化
  3. 03

    AI 工程

    AI Engineering

    把大模型能力工程化,落到真实业务与工作流之中。

    • AI Agent 设计与编排
    • 检索增强与知识库
    • 提示工程与评测
    • 工具链集成(Claude Code / Codex)
  4. 04

    本地优先系统

    Local-first Systems

    在本地与私有环境部署模型与工具,兼顾隐私与稳定。

    • 本地大模型部署(Ollama / LM Studio)
    • 私有化推理与网关
    • 离线可用工作流
    • 数据不出域方案
  5. 05

    流程自动化

    Workflow Automation

    用自动化消除重复劳动,沉淀可复用的工程实践。

    • 自动化办公与报表
    • 内容生产流水线
    • 任务编排与调度
    • 跨系统集成
  6. 06

    数字化转型

    Digital Transformation

    从业务问题出发,推动组织的数据与智能化落地。

    • 数字化规划与落地
    • 业务—数据—AI 对齐
    • 数据治理体系
    • 团队工程能力建设
LIOR
LIOR Shanghai · China

工程能力之外,
我更看重判断力。

我从事企业数字化转型与 AI 工程实践。相比堆叠技术名词,我更在意问题是否定义准确、系统是否长期可用,以及交付结果能否真正支持判断。

了解我的方法与经历
  1. 01

    数据驱动

    判断建立在数据与事实之上。

  2. 02

    本地优先

    重要数据尽量不出域。

  3. 03

    可复用

    系统能够维护,也能够继续演进。

  4. 04

    克制

    把复杂留在系统,把简单交给使用者。

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认真做的问题?

适合讨论经营分析、数据治理与 Local-first AI。先确认真实问题、约束和判断边界,再决定是否需要系统建设。

  • 经营分析与指标体系
  • 数据治理与数字化架构
  • Local-first AI 与 Agent 工作流
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