Proof / Decision Record
判断依据
项目截图证明做过什么；决策记录说明为什么这样做。这里公开四个代表项目中的约束、取舍、选择依据与结果。
- 04
- DECISIONS
- 01
- METHOD
- 05
- STAGES
00 Operating Method
把选择，变成可复核的证据。
同一条能力链路贯穿四个项目：先确认真实问题与边界，再整理数据、选择模型、交付系统，最后用结果验证判断。
- 问题 Problem
- 数据 Data
- 模型 Model
- 系统 System
- 验证 Verify
01–04 Decision Records
四次判断，四组取舍。
-
01 Business Intelligence
合同盈利精细化管理系统
- 当时的约束
- 收入、成本、回款与执行数据分散在多套系统；业务、项目与财务口径不一致，同时必须保留来源追溯能力。
- 备选方案
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- 01 继续直接汇总月报
- 02 在 BI 层临时拼接和计算
- 03 先统一口径，再建立合同级经营模型
- 为什么这样选
- 选择先定义经营指标和责任边界，以合同为核心主键连接项目、客户、收入、成本与回款；复杂计算固化在治理层和模型层。
- 我的具体贡献
- 主导指标口径、合同级模型、仓库分层、驾驶舱与验收规则，并协调业务、财务和 IT 对同一套经营定义达成一致。
- 结果与复用价值
- 形成从经营总览下钻至合同、项目与成本来源的分析链路；新增业务视角可以沿同一结构扩展，而不再重复重做口径。
- 公开证据边界
- 公开画面依据真实业务结构重新绘制，使用演示数据；不公开企业名称、客户、合同或真实财务数值。
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02 Digital Transformation
工业服务企业数字化经营分析
- 当时的约束
- 月度报表链路长、时效差；不同管理角色需要不同视角，但底层指标必须保持一致，实施还需要分阶段控制范围。
- 备选方案
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- 01 持续增加一次性报表
- 02 先采购独立看板工具再补数据
- 03 以指标体系牵引数据底座与角色化看板
- 为什么这样选
- 选择指标先行：先建立可维护的指标字典，再建设稳定的数据管道与仓库分层，最后按管理角色交付经营看板。
- 我的具体贡献
- 负责整体规划、指标体系、实施优先级和可视化落地，并在业务语言与数据架构之间持续翻译和校准。
- 结果与复用价值
- 经营讨论逐步从核对数字转向判断业务，分析能力能够按主题和角色继续扩展，而不是每月重新拼装。
- 公开证据边界
- 公开画面基于真实实施结构进行脱敏重构；组织名称、平台状态与运行数据均为演示信息，不代表生产环境实时状态。
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03 AI Engineering
Local-first AI Agent Workspace
- 当时的约束
- 敏感数据不能默认外发；本地模型在能力和速度上存在差异，云端强模型仍有价值，同时工具链必须保持可替换。
- 备选方案
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- 01 全部使用云端模型
- 02 完全离线且拒绝所有云端能力
- 03 按数据边界与任务难度进行分层路由
- 为什么这样选
- 选择 Local-first 分层架构：本地运行时承担常规推理，网关统一模型与工具路由，只有必要任务在最小化数据后外发。
- 我的具体贡献
- 独立完成模型选型、运行时配置、路由规则、工具编排、Agent 工作流和失败恢复策略，并持续用真实任务校准边界。
- 结果与复用价值
- 日常任务默认在本地完成，同时保留复杂任务调用强模型的能力；模型与工具可以替换，不把工作流锁定在单一服务上。
- 公开证据边界
- 公开画面依据实际使用的工具链重新绘制，不包含本机路径、账号、对话、文档内容或任何私人数据。
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04 AI Engineering
AI 工具工程化评测体系
- 当时的约束
- 工具更新快、营销噪声大；个人体感难以复现，公开榜单也无法代表真实工程任务中的稳定性与集成成本。
- 备选方案
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- 01 跟随热度与口碑选型
- 02 只比较公开榜单
- 03 用固定场景、维度与记录模板持续评测
- 为什么这样选
- 选择以真实工作任务建立标准用例集，固定流程和评分维度，每次只改变被测工具，并同时记录失败边界与适用场景。
- 我的具体贡献
- 设计评测方法、用例、记录模板与比较维度，持续执行测试并区分可公开的观察、个人判断和尚未验证的结论。
- 结果与复用价值
- 将“好不好用”转化为可比较、可追溯的选择过程，更快排除不适合当前工作流的工具，并保留版本变化记录。
- 公开证据边界
- 公开画面是基于实际使用维度的脱敏重构；展示评分仅用于说明界面结构，不作为正式排行榜或第三方性能声明。
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适合讨论经营分析、数据治理与 Local-first AI。请带上当前场景、主要约束和期待结果，我会先判断自己的经验是否匹配。