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跟进产品需求交付全流程，拆解需求收集、评审、研发跟进、验收交付等核心环节，定位台账更新慢、边界场景人工校验重复和遗漏等痛点。

针对人工校验、台账同步等重复性工作，设计 AI 辅助解决方案：通过大模型实现 PRD 的边界场景自动校验、需求台账自动分类与进度同步，输出标准化操作 SOP。

推动方案在项目组落地使用，培训团队操作规范；定期复盘优化，文档校验效率提升 45%，交付零延误。

搭建在线需求数据台账，用 Excel 完成 60 余条业务需求的优先级分类、进度追踪与数据归档，支撑 36 个功能点按期交付无延误。

梳理内容生产全流程，定位稿件校对耗时长、多平台素材重复整理等低效问题，为后续 AI 引入明确切入点。

引入大模型辅助稿件撰写、错字校验与素材整理，输出内容生产 AI 操作规范，将零散经验沉淀为可复用流程。

用 Excel 搭建发布台账，统计 80 余篇稿件传播数据；优化选题方向，1 篇稿件入选央广网，验证内容策略有效性。

持续挖掘 AI 在内容场景的用法，总结 3 类提效场景，单人稿件产出效率提升 50% 以上。

通过问卷调研与用户访谈，梳理校园二手交易从发布、匹配、沟通到交易完成的全链路流程，定位信息匹配低效、核验流程混乱、信任壁垒 3 大核心痛点。

针对商品分类、信息核验等环节，设计 AI 辅助解决方案，输出对应操作流程与规则标准，将 AI 能力嵌入产品核心链路。

将 AI 提效逻辑融入产品功能框架，完成原型设计。模拟上线后数据反馈，迭代优化 AI 分类规则，商品信息分类准确率提升至 89%。

用 Excel 完成调研与竞品数据统计，支撑"轻量化 + 校园担保"的差异化定位，确保产品策略有据可依。

方案通过课程答辩，获 87.4 分。视觉设计与排版逻辑获得授课教师专项肯定。