嘿姆嘿姆头像陈全 · CQ陈全 / 策略产品经理、运营
内容策略产品经理 · 真实业务 / 价值验证 / AI 工作流

把真实业务判断,做成能复用的工具。

我是陈全。我做推荐、搜索、图文、游戏和作者变现。 过去几年,我处理的不是一串孤立项目,而是平台里真实的不确定问题: 图文有没有独立价值,作者变现怎样才健康,用户是否愿意为内容付费,内容能不能带动游戏分发,搜索是否需要更直接的答案满足。 我现在想往前走一步:把这些判断拆成样本、指标、实验、阈值和工作流,让团队和 AI 都能接住。

真实业务图文、搜索、作者变现、内容付费、游戏分发,都是真实平台问题。不是练习题,也不是为了作品集临时拼出来的案例。
验证动作拆场景、样本、指标、实验和护栏,把一句判断变成可验证动作。结果要能进入推荐、搜索、运营或商业化动作。
下一步把这些判断写成 AI 能理解、团队能复用的工作流。AI 不替人拍脑袋,它承接被讲清楚的标准和边界。

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我想让面试官先看懂:我不是在包装 AI,而是在把做过的判断写进工具里。

01 / 做过

我做过真实业务里的不确定问题

图文是不是有独立价值、搜索是不是需要直接答案、内容能不能带动游戏分发,这些都要在业务里验证。

02 / 拆开

我会把判断拆成可执行动作

不是只说方向正确,而是拆成场景、供给、样本、指标、实验和负反馈。

03 / 复用

验证过的判断,要让别人能继续用

一个项目结束后,最好留下标签、口径、分层策略、复盘模板或工具,而不是只留一个结果数。

04 / AI

AI 的位置,是承接这些判断

当标准、边界样本和 bad case 被写清楚,AI 才能参与内容评估、作者建模、搜索答案判断和策略诊断。

我想继续做的,是让内容评估、作者价值、搜索满足和经营诊断,不再只靠少数人的经验,而是变成团队可以调用、AI 可以参与的产品能力。

CQ

我做过的真实业务判断

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AI 工作流实验

我现在做的,是把判断变成可调用工具。

我不想把 AI 写成一个新标签。更真实的表达是:过去我在定义作者价值、内容价值、搜索满足和流量策略;现在我在尝试把这些判断做成运营、管理者和 AI 都能调用的工作流。

01 / 探索中

精选会员作者挖掘与投流自动化

AI FLOW

真实边界这个方向还不能包装成“业务已经被打穿”。更准确地说,我在做的是把作者筛选、付费潜力判断和投流动作从运营经验里拆出来。

做成什么用 AI 辅助识别有付费供给潜力的作者,再把投流、观察、复盘这些重复动作做成自动化流程。

怎么证明价值先体现在经营效率和策略一致性上,业务规模还在继续探索。

作者挖掘模型付费潜力自动化投流

02 / 工具化

作者收入诊断 Agent

AI FLOW

真实边界运营和管理者面对作者收入问题时,最难的不是看一个收入数,而是快速判断:这个作者靠什么赚钱,处在什么阶段,卡点在哪里。

做成什么我把作者收入体系做成可对话的诊断工具,让它能帮助定位变现方式、作者阶段、收入问题和下一步经营方向。

怎么证明这不是炫技型 Agent,而是把作者变现里的判断口径,变成团队可以调用的工作流。

收入诊断作者阶段经营建议

我的判断顺序

01先把问题讲清楚
02再定义判断口径
03接着让 AI 承接重复判断
04最后进入运营动作

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想看我靠不靠谱,建议先看三个代表项目。里面有我当时怎么想、怎么验证,以及哪些数字能说明问题。

少包装,多证据。陈全职业作品集。