我负责把业务问题翻译成能运行的系统

面向小企业决策者,把重复、依赖人工的业务流程改造成可运行、可监控、可持续改进的 AI 工具系统。

我从企业软件开发、教育科技研发和软硬件项目中积累了一套务实的判断方法:先确认问题是否值得开发,再选择自动化、内部工具、桌面软件或设备集成。沟通、方案判断和关键实现由我本人参与,不用“万能 AI”掩盖业务边界。

我如何做判断

先看问题是否重复发生

低频、规则持续变化的问题,通常不值得先开发系统。

先复用现有工具

表格、文档、邮箱和现有系统能解决时,不为了技术完整度重做。

把人工责任写清楚

AI 可以执行步骤,但付款、承诺和高风险判断必须有人负责。

把维护算进方案

交付不仅包含功能,也包含异常、文档、交接和退出路径。

经历如何形成今天的判断

2023.10 - 至今

上海诺呈教育科技有限公司

科创教师 / 研发
  • 主导 ESP32 + MicroPython 课程与工具链研发
  • 引入 AI 工具提升内部研发效率
2020 - 2022

一曲科技服务(上海)有限公司

STEAM 教学主管
  • 负责教研团队管理与电子模块改造
  • 将课程设计流程产品化
2018 - 2019

上海南洋万邦

软件开发工程师
  • 参与 C# / SQL Server 企业系统开发
  • 完成数据层与业务逻辑落地

合作中的具体优势

  • 能把模糊需求还原成可检查的业务流程
  • 能在 AI、软件、硬件之间选择合适而不过度的实现
  • 重视异常、交接和长期维护,而不只完成演示
  • 以真实运行反馈持续改进系统

先把问题讲清楚,再决定是否需要开发。

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建议先说明
  • 当前业务与使用者
  • 最重复或最容易出错的环节
  • 希望改善的结果
  • 大致时间预期

由谢晓峰本人阅读和回复。不承诺立即回复,也不会自动生成方案。

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