输入问题
产品意识与业务拆解
从用户需求、业务目标与实际使用链路出发判断问题；结合反馈、服务记录和业务数据识别核心矛盾，再拆成可落地的需求、方案与验收标准。
PROFILE / ARCHIVE
杨逸凡
2 年+ SaaS 技术支持、产品运营与团队管理经验。以产品意识理解业务，以 AI 能力加速验证；把一线问题推进为可落地方案，并沉淀为可运行、可验证、可复用的产品能力。
方法
AI 产品与 Agent 设计
熟悉 Prompt、上下文设计、Tool Use / Function Calling、MCP 与 Skill / Agent 编排；会为具体场景明确输入输出、执行边界、异常处理与质量标准。
原型验证与项目推进
借助 Codex、ChatGPT 等工具完成页面、工作流、数据处理、API 验证与功能 Demo；同步推进流程梳理、测试跟踪和跨产品、研发、运营、客户的信息协作。
质量控制
数据验证与质量控制
围绕产品目标设计指标和验证方式，持续审视数据、失败案例、异常场景与用户反馈；重视证据、准确性、稳定性、异常处理和验收结果。
交付沉淀
结果导向与能力沉淀
不止完成一次需求，更把可复用的方法抽象为模板、标准、Skill 或工具，让业务理解、用户洞察、数据分析和 AI 能力转化为团队可持续使用的产品能力。
教育背景
湖南工学院｜物联网工程｜本科
2020.10—2024.06 · 专业排名前 20%证书
大学英语四级｜全国计算机二级｜普通话二级甲等