当选 25P4 班长
竞选时提出 LEAD 模型:打通学校、同学、校友、产业四张网(Link),赋能(Empower),用 OKR 和 Scrum 推进(Action),每个活动都留下可带走的东西(Deliver)。
- 牵头组织 25 级新生面对面
- 迎新跑报名人数全年级第一,本人 25 级 MBA 迎新跑第一
- 和北大 MBA 班联谊,推动班徽和班级公众号落地
已有 14 项应用实践,带着 AI 跑完需求、设计、开发、测试、发布和运营。这些经历更贴近 02「AI交叉赋能」:把想法做成 MVP,组织试用,再跟进上线;也可参与 01「AI产业生态」的技术分享与项目交流。
用已有作品和组织经历说明能承担什么。可以先选一个真实需求,做小范围验证,再决定后续分工。
十多年都在做同一件事:进入一个复杂、多人协作的系统,把问题看清,把人组织起来,再把事情落地。只是工具从团队换成了 AI。
上尉正连参谋退役,其中 5 年做军队信息化项目,带过 100 多人的信息化团队。
两年咨询。军旅让我能扛事,咨询让我开始理解人。
政企数字化项目,从 0 到 1 组建 40 多人的项目团队。
铁路、能源等行业的千万级数字化项目交付。
集团级重点项目,包括内部 AI 项目。
研二在读。现在自己用 AI 做产品,负责多个清北应用产品。
多个 AI 分工做调研、开发、测试和评审,我负责拆需求、定方案、审结果。
10 多年项目管理,PMP、PMI-ACP 等 20 多个项管、架构、产品、数据、安全相关认证。
线上出过的问题都写复盘,再加一条自动检查,防止同类问题再犯。
我把 MBA 当成一个大型游乐场。组织活动,是最好的管理实战。
竞选时提出 LEAD 模型:打通学校、同学、校友、产业四张网(Link),赋能(Empower),用 OKR 和 Scrum 推进(Action),每个活动都留下可带走的东西(Deliver)。
以群主或管理员身份参与运营清北 MBA/EMBA、清华跨专业、北京 MBA 等社群。长期社群 31 个:19 个任群主,12 个任管理员,成员跨群去重 2,634 人。
截至 2026.10.10 · 按微信账号去重,排除本人;仅计已核实学校用途的群。

同学比课贵;组织活动是最好的管理实战;真诚是必杀技。

始于产品,不是 PPT 画饼;AI 来了,执行力不再是瓶颈,想法才是。

选课、找活动、进社群、找人,四句群里的原话怎么变成四个产品。

悦己感、用户感、人本克制:自己真想做,别人真用得上,做错了也有人负责。
另在 Agent 主题活动做开放麦嘉宾:《清北同学,正在把社交交给 AI》。前两份讲稿需要清北同学登录查看。
14 项应用实践:四个校园入口,延伸到咨询、学习、研究与家庭。校园产品累计覆盖数千名清北用户;下面配的是实际页面。

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清华、北大在读和校友的找人与约局

现场活动与纪要:今天北京、清华、北大有什么能去

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清北课表与课堂笔记

找到社群,也找到加入的路
从咨询选择到行动复盘,从判断训练到公开数据研究。
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重要选择,找有亲历的人聊透
从职业、创业、升学和校园话题出发,先看经历、价格与服务边界,再决定是否预约一对一咨询。

看人物,也看合作路径
查询学者、公开论文与合作关系,支持双人比较、院系分析和学术产业观察;关系以公开证据为边界。

在快忘的时候,刚好复习
语文生字词与英语单词学习卡,按间隔安排复习,管理字词、导入课本并备份学习进度。
工作室今日页 · 演示数据教琴的,都记在这
给乐器私教老师记学生、排课、课时与续费;记录本节和下节安排,课后小结可以复制发微信。
从身边的小问题开始,把角色、隐私和人的确认放进流程。
汇第一次用真实数据跑,我发现目录里很大一部分是外地的演出票务,清北本校的活动只占少数。不筛的话,首页显示的活动数大部分都不是同学能去的。从那以后,凡是展示数字的功能,我都先去查这个数是怎么算出来的。
产品设计、调研、原型、数据与运营已有可复用的案例。下面把两个方向的需求与已有实践对应起来;具体项目、活动与分工,仍由团队一起确定。
面向创业、跨学科与早期小团队,把需求理解、产品设计和调研落实到具体试验。
把工具链、前沿框架学习与需求落地连起来,形成小团队可以复用的方法。
可先参与一轮早期项目共创或 OPC 试验:拆分工作、联络试用者、推进发布,记录是否解决问题。
入学第一个月当选班长,参与管理 81 个相关群,成员去重 2,739 人;做产品时一直在群里听同学的原话再改。
可承担小团队协作、试用组织与反馈整理;只邀请愿意参与的同学,成员数与实际采用人数分开记录。

已有证据来自应用集成、数据与部署及项目交付,可承担技术方案理解、分享策划与联络执行。
关注大模型、智能体及数据与算力,讨论项目的关键能力、技术取舍和可验证的效果。
可以先参与一件小事,用实际产物和反馈确定后续分工。
以下为共创建议;是否开展、参与范围、节奏与分工都先一起确定。
邀请一位需求提出者,一起拆流程、做原型,实际点通并记录问题,再决定是否开发上线。
用已有产品做案例,演示 AI 分工、设计开发、人工核验与发布检查,每位参与者带走一个小产物。
联络愿意参与的团队,准备项目演示与技术问题清单,会后整理反馈和下一步;对接先确认双方意愿。
“AI 省掉了很多制作时间,没有替我回答:该做什么,答应什么,做错了谁来收尾。”
摘自我的分享《AI 让产品越做越快,我为什么反而越克制越慢?》