STEP 01 · DIG / 挖
把现场写进需求文档
- 印尼 6 个月田野 + 30+ 出海企业负责人深访
- 20+ 消费者访谈,拆出「线上难试香」的真实决策链
- 痛点不停留在描述:翻译成四项可量化的产品指标
AI PRODUCT MANAGER · PORTFOLIO
「田野派」AI 产品经理 —— 洞察去田野里挖,信任靠评测立。
HELLO — 自我介绍
我是邵志成,北京大学区域与国别研究院 2027 届博士研究生。在印尼六个月的田野调研中, 我访谈了 30+ 位出海企业负责人,发现他们最缺的不是数据,而是 「可溯源的判断」——于是把它做成了一款 AI Agent 产品。
至今完成 3 个从 0 到 1 的 AI 产品:全球商业洞察 Agent、香水导购 Agent 由我 独立完成,并在同北京大学王选计算机所合作的国际气候谈判 LLM 智能标注项目中担任模型评测团队负责人(合作论文入选 Asian PolMeth)。 方法论始终一致:需求洞察定义指标 → 架构设计 → 评测驱动迭代 → 工程落地。
完整教育与获奖 →GLOBAL BUSINESS INSIGHT AGENT
面向企业出海决策的 Multi-Agent 产品,独立完成全链路:印尼 6 个月田野与 30+ 访谈定义产品指标, Harness + 多 Agent 架构 + 覆盖 195 国的信源工程,评测驱动 5 轮迭代上线部署。
FRAGRANCE SHOPPING AGENT
一款「懂香」的对话推荐 Agent:自然语言找香、多轮澄清、真实商品推荐。设计分级召回策略, 接入拼多多与淘宝联盟真实商品源,三轮迭代基础集评分提升 39%。
LLM ANNOTATION SYSTEM FOR CLIMATE NEGOTIATIONS
在同北大王选所合作的 EALA 标注项目中负责评测侧:组织 10 名评测员以双人独立标注构建 Human Baseline,验证模型 Precision 较单人基线 67.5% → 74.0%;最终系统应用于 678 份日报, 自动生成 45,051 条互动数据。
STEP 01 · DIG / 挖
STEP 02 · BUILD / 搭
STEP 03 · PROVE / 证