工作方法
我能带来什么
我的背景横跨经管、数据和AI协作，这让我能在业务问题与技术实现之间来回走。我会先和 AI 讨论一个想法具体要解决什么问题，再找参考项目，把任务拆成可以逐步完成的阶段。代码实现主要由 AI 协助，我负责补充资料、提出要求、试用结果，并根据发现的问题继续修改。现在的这些项目里，我做过多表整理、SQL 与 Power BI 经营分析，也和 AI 一起完成了需求预测、公交网络和数据检查工具。我希望把这些实践用于实际业务：把数据整理好，把问题分析清楚，再做成别人能看懂、能使用的结果。
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↗分析头脑
需求
我对商业数据分析的理解核心关键词——需求
在我看来，
起点是需求：主要看有没有人愿意为某件事付钱、为什么。
终点是结果：决策做完之后有没有按预期变化。
中间的一切：口径、对照、因果、边界这些都是把这两头接稳的工具。
所以对于我来说，"需求就是商业价值的基础"，是能让所有指标回到同一个原点的东西。
“我从需求出发，再用数据去验证和收窄”
我对业务回答的五步走
结（结论是什么）：说明目前业务现象、效果，先回答“发生了什么”
证（数据如何证明）：通过对比、下钻等指标变化和口径说明数据情况
因（呈现数据现象的原因）：可能性分析，推断多种可能性并留在待验证阶段
策（下一步决策）：做小范围验证并设立观察指标，以指标作为策略效果的依据
界（此次判断的分析范围）：说明这次分析能到达的范围，数据证据不够时，不强行证明因果和相关性
“事实靠数据，原因靠验证，决策看结果“
✳与 AI 的共事
与第二大脑的合作流程
我的完整开发流程一般是这样的：
第一步：需求定义与信息补全（最重要的上下限处理阶段）
任务最开始的时候，我会先跟ai一起构建项目思路，这个阶段就是运用提示词工程探索上下限最好的时候。
1.如果只是大概的想法和思路：先跟ai聊天，评估这个想法的价值，明确具体的任务目标，作品的效果和功能边界，然后根据这些补充需要的相关信息。任务要求和信息详尽后，就会到达下一阶段
第二步：参考方案与工具选择
由项目思路逐步构造蓝图的阶段
1.优先避免重复造轮子：先去GitHub上寻找类似功能的，有已经成熟的项目参考，主要看他用的工具、方法，与ai一起评估。
2.确认skills、工具、环境、构造工程：明确工具在项目中的作用，为下一步拆分任务做准备
第三步：拆分任务阶段分步实施
这一步主要是针对大项目的任务分层：
先完成项目架构的整体设计，拆分任务的构造阶段，ai实施完一个大阶段后，停下来并承接第四步。
第四步：阶段测试和交叉验证
ai每执行一个大阶段，做一次测试，并向我报告这一阶段做了什么，有什么产出，保证这个阶段的完整性和下个阶段正常执行，所有阶段结束后，对整体进行重审，防止每步都对，连起来有问题。
第五步：第一大脑最终验收
Ai生成完整任务报告，先看一遍，自己试一遍产品，然后思考：结果能用在哪、哪些限制要公开，要不要继续改。
对于不同任务，我也会灵活规划流程，让流程匹配上不同的任务难度
如何探索第二大脑的上下限与边界
1.信息完备程度——决定下限
这里的完整信息包括所有与任务可能有关的内容。ai的输出是基于所给的所有东西进行分析的，因此输入内容越饱满，越接近真实任务，AI越有机会从正确前提出发。
2.对未意识到的可能分析——决定上限
在第一第二阶段中，为了防止任务被当前情况或信息框住，需要跟ai重新检查整个任务：发掘可能的遗漏变量、阶段依赖和其他路线。
因此在探索上下限的过程中，我一般设立两个问题：
请从第三者的角度重新检查这次任务：有没有被我们忽略的条件、变量或阶段关系？如果没有，请直接说明没有，不必为了完成检查而制造问题。
根据当前掌握的信息，哪些判断仍然缺少把握？如果没有明显的不确定项，请直接说明
3.想法无边界，实践有边界
包括此次任务ai实践的边界，以及产品功能的边界：哪些不能做，哪些需要做，哪些交给ai哪些交给人做；需要跟ai明确，产品的功能到达哪个维度跟层级，功能的范围是什么，防止不必要的无限优化，造成冗余和浪费。
∿我如何面对挑战
我的思考是如何影响处事和项目的？
这里可以把我的处事主义归为四个方面：
1.主动回到问题
在面对问题的时候我也会思考，处理这个问题的关键是什么，能否发掘根本性的问题。面对一个现成的方案，我会再问一遍：它到底解决了什么、依赖什么前提、现在要解决的对象变没变。如此在工作中践行第一性原理。
2.方案选择尺度
这个尺度是一种找寻最优解的尺度。就像面对某个具体的方案，我需要优先考量，这件事是应该先以完美为第一目标，还是先考虑从0到1的路径，然后再结合我的进步思想逐渐完善；面对不同性质的问题，我应该优先解决什么？哪些相关或不直接相关问题会影响当前项目的推进？什么问题有价值，我需不需要真正去解决？因此，这里的尺度不是“把事情做到最好才肯罢休”，而是当前情况与时间节点下，在我的能力边界中怎样更好做成的态度。
3.允许改变
这意味着我希望在持续学习和实践中更新自己的方法。经验会让我知道哪些方案更好，新的工具和证据也可能改变原来的判断。同时，进步主义也要求我主动寻找现有思路之外的可能方案，因为当前方法可能只是目前能够看见的一种路径，新的问题、工具和经验可能让我重新定义目标，也可能出现原方案没有包含的解决方式。
4.保留可能
在证据不充足的情况下，不断章取义是最稳定的选择。灰度思维可以帮助我区分事实、解释和暂时判断，因为同一组的数据可能会支持多种解释，随着证据增加，才能逐渐排除不符合条件的解释，在此之前，我会允许相反的观点暂时存在，在有足够信息后，才会收紧结论。