张泰然

• AI 辅助验证

  借助 AI 快速构建可操作的业务原型，在需求分析阶段模拟复杂流程，提前识别业务规则与操作场景的理解偏差，提高方案沟通和迭代效率。

• 业务规则与方案

  梳理公开招标、公开询价、竞争性谈判和非公开采购等规则，将制度要求、角色权限、时间节点与状态流转转化为产品方案及验收规则。识别业务与研发对关键术语、流程的理解差异，统一需求口径，并验证异常场景。

• 项目推进与资源管理

  推动持续建设立项与合作机制调整，完成框架合同起草及签署推进，持续跟踪研发投入和需求交付，支持平台后续迭代。

• 知识问答原型

  独立完成需求梳理和应用原型搭建，完成资料导入、对话问答及意图识别等核心流程验证，支持操作指引、常见问题和采购业务咨询。

• 实时数据查询

  验证采购公告智能查询链路：根据用户意图识别公告类型，通过业务接口 / 工作流查询实时公告数据，再进行结构化解析与回答。

• 协作平台接入

  完成企业微信智能机器人接入验证，持续评估不同知识服务方案的适用性。

• 分层架构规划

  规划“业务系统层 — AI 能力中台层 — 应用 / 渠道层”，将文档沉淀为知识、业务接口封装为可调用工具，通过 Skill / Workflow / Agent 组织可复用业务能力。

• 平台共性能力

  统一规划模型接入、知识库、身份权限、系统连接、凭证管理、运行日志与安全隔离，通过 API / DB Connector / MCP 连接现有业务系统，并面向企业微信等渠道提供服务。

• Agent 协作机制

  参考 Linear 的协作理念，规划团队 Agent 与个人 Agent 的分层协同，探索目标拆解、任务委派、执行反馈及动态调整的管理闭环。

• 跨端设计复用

  面向桌面端和移动端沉淀高频业务场景、交互模式与可复用组件，参与原型评审和持续迭代，协同研发提升跨产品体验一致性及落地效率。

• 复杂业务体验优化

  在 CRM 等 B 端场景中，通过用户调研、流程重构与信息层级优化降低操作成本，提升产品一致性。

• 场景化表达

  结合环保数字化业务，输出宣传视频、视觉物料、全景航拍和场景化展示内容，强化产品方案表达与对外展示。

• 产品与交互设计

  负责病历管理系统前后台及小程序从 0 到 1 的产品与交互设计。

• 跨专业协作

  协同正畸专家与 AI 研发团队，参与“口扫—AI 智能排牙”的交互设计与业务流程梳理，推动排牙操作流程优化。

约 45 分钟 → 约 10 分钟

• 实地调研与流程设计

  实地调研县运输公司，梳理排班、班次查询、购票与核验流程，将业务需求转化为产品体验。

• 视觉与体验改版

  主导 ERP 和小程序视觉改版、跨端规范建设及信息层级优化。

• 产品复用

  推动组件化、模板化和 SaaS 可配置化，支持多场景复用。