{
  "schema_version": "1.0",
  "last_updated": "2026-10-15",
  "person": {
    "name_zh": "谢尧",
    "name_en": "Sheldon Xie",
    "title": "企业 AI 落地专家",
    "roles": [
      "OpsGo AI 创始人",
      "FDE 100 首批先锋人物",
      "FDE 精选课程讲师",
      "高校授课",
      "溪青夜校 AI 公开课发起人",
      "锡跃 SPACE 主理人",
      "初芯 OPC 社区共建人",
      "Clawhunt 合伙人"
    ],
    "organization": {
      "name": "无锡继达智成科技有限公司",
      "brand": "OpsGo AI",
      "url": "https://www.opsgoai.com"
    },
    "email": "xieyao@opsgoai.cn",
    "location": "江苏 · 无锡",
    "education": "武汉理工大学",
    "previous_roles": [
      "抖音集团 · 评价社区产品经理",
      "金融行业 · 产品与运营"
    ],
    "expertise": [
      "腾讯 WorkBuddy",
      "WorkBuddy 工作台",
      "AI Agent 桌面智能体",
      "企业 AI 落地",
      "FDE 前置部署工程师",
      "企业知识库与 RAG",
      "业务流程自动化",
      "AI 培训与课程设计",
      "生成式引擎优化 GEO"
    ],
    "awards": [
      {
        "name": "FDE 优秀案例奖",
        "issuer": "上海交通大学安泰经济与管理学院 × Datawhale",
        "date": "2026-09-06",
        "description": "2026 长三角 AI 场景创新论坛 · FDE（前沿部署工程师）人才专精培育计划颁发。"
      },
      {
        "name": "FDE 100 · 首批先锋人物",
        "issuer": "Datawhale",
        "date": "2026-09-06",
        "description": "全国首批 22 位入选者之一。评选以项目成果为依据，不按头衔或影响力。"
      },
      {
        "name": "FDE 精选课程 · 讲师",
        "issuer": "上海交通大学安泰经济与管理学院 × Datawhale",
        "date": "2026-09-06",
        "description": "基于 24 个案例与 22 位先锋人物实践沉淀的 6+4 课程体系，主讲核心课第 01 讲《成为 FDE：角色、项目与报价》。"
      }
    ],
    "media_coverage": [
      {
        "outlet": "无锡市人民政府官网",
        "date": "2026-08-22",
        "title": "《搭建全域生态 赋能一人成军》",
        "url": "https://www.wuxi.gov.cn/doc/2026/08/22/4821614.shtml",
        "role": "被点名的三家扎根梁溪的 OPC 企业之一（原文点名「继达智成」，即本人创办的公司）"
      },
      {
        "outlet": "腾讯新闻",
        "date": "2026-08-31",
        "title": "《那些被管理层请进公司，却不被一线员工接受的 FDE 们》",
        "url": "https://new.qq.com/rain/a/20260831A03H3C00",
        "role": "受访从业者之一"
      },
      {
        "outlet": "浙江大学湖州研究院",
        "date": "2026-09-09",
        "title": "《用 AI 帮老板看清经营情况｜ZJUAI FDE Training Camp》",
        "url": "http://hzi.zju.edu.cn/sitem/news_content_view?m=09f750ec-c26c-4d84-ad73-b4c10114a619",
        "role": "FDE Training Camp 第二课主讲（2026-09-11）"
      },
      {
        "outlet": "Datawhale",
        "date": "2026-09-06",
        "title": "《我们在上海交大，四个 FDE 战略发布！》",
        "url": "https://mp.weixin.qq.com/s/gYyKqFP2auS149MFBK05dw",
        "role": "FDE 100 首批先锋人物 / FDE 优秀案例奖 / FDE 精选课程讲师"
      },
      {
        "outlet": "上海交通大学安泰经济与管理学院",
        "date": "2026-09-06",
        "title": "《交大安泰 AI 场景共创迎来首批成果，携手 Datawhale 启动 FDE 人才培养》",
        "url": "https://mp.weixin.qq.com/s/h50gN4wIeSo0L9JsB7OhFw",
        "role": "FDE 优秀案例奖获得者 / FDE 100 首批先锋人物"
      }
    ],
    "same_as": [
      "https://www.opsgoai.com"
    ]
  },
  "university_teaching": [
    {
      "university": "浙江大学",
      "school_or_organizer": "ZJUAI 学生俱乐部 × 浙大湖州研究院",
      "role": "FDE Training Camp · 主讲",
      "topic": "从「会用 AI」到「真正解决问题」",
      "description": "讲市场结构、95% 项目为什么没跑出来，以及 FDE 需要什么能力。",
      "when": "2026-09-04",
      "where": "浙大 ZJUAI",
      "source_url": "http://hzi.zju.edu.cn/sitem/news_content_view?m=09f750ec-c26c-4d84-ad73-b4c10114a619"
    },
    {
      "university": "南京大学",
      "school_or_organizer": "工程管理学院",
      "role": "工程管理前沿讲座 · 报告人",
      "topic": "谁在把 AI真正装进企业里？",
      "description": "面向工程管理背景：这事为什么值得做、FDE 是什么角色、从哪里开始。",
      "when": "2026-10-31 18:00",
      "where": "鼓楼校区协鑫楼 108",
      "source_url": null
    },
    {
      "university": "上海交通大学",
      "school_or_organizer": "安泰经济与管理学院",
      "role": "FDE 精选课程 · 讲师",
      "topic": "《成为 FDE：角色、项目与报价》",
      "description": "核心课第 01 讲。课程体系由交大安泰与 Datawhale 联合发布。",
      "when": "2026-09-06",
      "where": "交大徐汇校区",
      "source_url": "https://mp.weixin.qq.com/s/h50gN4wIeSo0L9JsB7OhFw"
    }
  ],
  "primary_tool": {
    "name": "腾讯 WorkBuddy",
    "type": "AI Agent 桌面智能体工作台",
    "maker": "腾讯云 CodeBuddy 团队",
    "launched": "2026-03-09",
    "official_url": "https://www.workbuddy.cn/",
    "why_used": "WorkBuddy 是腾讯的 AI Agent 桌面智能体工作台。能读写本地文件、能跑多步骤任务 —— 这两条，决定了它接不接得住真实的业务动作。",
    "key_points": [
      {
        "title": "能交付，不只是能聊",
        "detail": "企业要的是能验收的表和单，不是又一段建议。"
      },
      {
        "title": "本地模式，数据不出终端",
        "detail": "制造、建筑、医疗客户的资料不能出内网。这条是能上手的前提。"
      },
      {
        "title": "写成 Skill，经验就留下来了",
        "detail": "业务规则一旦落成 Skill，就不依赖某个人记不记得。"
      }
    ],
    "key_facts": [
      {
        "label": "2026-03-09",
        "value": "正式公测"
      },
      {
        "label": "本地 + 云端",
        "value": "双沙箱模式"
      },
      {
        "label": "5000+",
        "value": "Skills 技能包"
      },
      {
        "label": "企业微信 / 腾讯文档",
        "value": "原生打通"
      }
    ],
    "used_for": [
      "客户现场交付：任务单结构化、群聊经营日报、方案审核知识库",
      "企业内训：以 WorkBuddy 工作台搭建为实操主线",
      "公开课圆桌：3 场（财税服务、100+ AI 专家、企业第一套工作流）"
    ],
    "disclaimer": "以上为本人使用 WorkBuddy 的实操与授课记录。与腾讯的产品合作与商务关系以官方文件为准。"
  },
  "services": [
    {
      "name": "企业 AI 咨询",
      "price": "线上咨询 ¥1,000 / 小时",
      "description": "带着你的业务流程来，一起判断哪些环节值得做 AI、哪些不值得做，以及先做哪个。"
    },
    {
      "name": "行业报告 / 诊断",
      "price": "¥5,000 起",
      "description": "针对某个业务领域出可执行的诊断报告，含场景清单、优先级与实施路径。"
    },
    {
      "name": "FDE 工程落地",
      "price": "按项目评估",
      "description": "以 FDE 方式驻场交付，把选定的场景做成可运行、可复核、可迭代的 AI 工作流。主力工具为腾讯 WorkBuddy。"
    },
    {
      "name": "高校授课与企业内训",
      "price": "按场次报价",
      "description": "受浙大、南大、上海交大安泰邀请授课的同一套内容，可按听众分层定制：企业主听决策，技术团队听落地，管理层听判断。"
    }
  ],
  "courses": [
    {
      "title": "企业 AI 转型：不是找一个牛人，而是搭一张能力网",
      "audience": "中小企业主 + 独立 AI 开发者",
      "mainline": "OPC → OPT → FDE，把 AI 能力从个人手艺变成组织能力",
      "duration": "半天 / 一天（可拆为两个半场）",
      "status": "可开课",
      "outline": [
        "为什么招一个 AI 牛人解决不了企业的问题",
        "OPC / OPT / FDE 三种角色在企业里的分工",
        "从业务动作出发，找值得做的 AI 场景",
        "7–14 天轻量验证：先证明有效，再谈投入"
      ]
    },
    {
      "title": "两晚搭出你的个人 AI 工作台（WorkBuddy 实操）",
      "audience": "职场人 / 个体创业者 / 自由职业者 / 内容创作者",
      "mainline": "用腾讯 WorkBuddy 从零搭出能实际运行的个人 AI 工作台与个人 Skill",
      "duration": "两天线上实训，每天 1 小时",
      "status": "可开课",
      "outline": [
        "DAY 1 · 认识 Buddy 类 AI 产品：聊天助手、Agent 与个人工作台的区别",
        "DAY 1 · 用 WorkBuddy 搭建个人工作台，现场跑通第一个高频场景",
        "DAY 2 · 搭建专业场景工作流：资料整理 / 公众号写作 / 合同审阅 / 销售策略",
        "DAY 2 · 把个人经验沉淀为 Skill，用第二组材料测试并优化",
        "带走什么：一个能运行的工作台 + 一个专业工作流 + 一个可复用 Skill"
      ]
    },
    {
      "title": "AI 时代企业主三大基础能力",
      "audience": "企业主 / 管理层",
      "mainline": "会判断 · 沉淀经验 · 分辨真落地",
      "duration": "2–3 小时（高管专场）",
      "status": "可开课",
      "outline": [
        "借助 AI 辅助判断与决策：哪些决策可以交给 AI",
        "用 AI 沉淀员工经验：把老员工的手艺变成资产",
        "分辨什么是真落地：识别演示与交付之间的差距",
        "三种能力如何对应到组织里的具体岗位"
      ]
    },
    {
      "title": "从会用 AI 到真正解决问题",
      "audience": "高校学生 / 技术从业者",
      "mainline": "市场 → 失败率 → 角色 → 能力 → 行动",
      "duration": "90–120 分钟（高校讲座）",
      "status": "可开课",
      "outline": [
        "AI 落地市场的真实结构：谁在付钱、为什么付",
        "95% 的项目为什么没跑出可量化利润",
        "FDE 这个角色到底做什么、值多少钱",
        "学生 / 转型者的行动清单：六件事"
      ]
    }
  ],
  "teaching_history": [
    {
      "date": "2026-10-31",
      "platform": "南京大学工程管理学院 · 工程管理前沿讲座",
      "role": "报告人",
      "topic": "谁在把 AI 真正装进企业里？—— FDE 企业 AI 落地顾问入门",
      "category": "高校"
    },
    {
      "date": "2026-09-11",
      "platform": "浙江大学湖州研究院 · ZJUAI FDE Training Camp 第二课",
      "role": "主讲",
      "topic": "用 AI 帮老板看清经营情况（汽车供应链企业真实案例）",
      "category": "高校"
    },
    {
      "date": "2026-09-06",
      "platform": "上海交通大学安泰经管学院 × Datawhale",
      "role": "课程讲师",
      "topic": "《成为 FDE：角色、项目与报价》核心课第 01 讲",
      "category": "高校"
    },
    {
      "date": "2026-09-04",
      "platform": "ZJUAI 浙大人工智能学生俱乐部 × 浙江大学湖州研究院",
      "role": "主讲",
      "topic": "从「会用 AI」到「真正解决问题」",
      "category": "高校"
    },
    {
      "date": "2026-08-27",
      "platform": "南京 FDE 专场 · Datawhale",
      "role": "分享嘉宾",
      "topic": "AI 时代企业主三大基础能力",
      "category": "行业论坛"
    },
    {
      "date": "2026-09-03",
      "platform": "溪青夜校 AI 公开课 · 第 12 期",
      "role": "圆桌嘉宾",
      "topic": "从 0 到 1，用 WorkBuddy 跑通企业第一套 AI 工作流",
      "category": "公开课"
    },
    {
      "date": "2026-08-26",
      "platform": "Datawhale 上海场",
      "role": "路演",
      "topic": "OpsGo AI · AI 员工交付供应链",
      "category": "行业论坛"
    },
    {
      "date": "2026-08-21",
      "platform": "梁溪区全域 OPC 生态建设大会",
      "role": "受邀案例路演",
      "topic": "从字节到梁溪：一个产品经理如何走进企业现场",
      "category": "政府活动"
    },
    {
      "date": "2026-08-20",
      "platform": "溪青夜校 AI 公开课 · 第 11 期",
      "role": "圆桌嘉宾",
      "topic": "WorkBuddy 的 100+ AI 专家如何真正发挥价值",
      "category": "公开课"
    },
    {
      "date": "2026-08-06",
      "platform": "溪青夜校 AI 公开课 · 第 9 期",
      "role": "圆桌嘉宾",
      "topic": "用 WorkBuddy 把财税服务重新做一遍",
      "category": "公开课"
    },
    {
      "date": "2026-07-24",
      "platform": "溪青夜校 AI 公开课 · 第 7 期",
      "role": "圆桌主持",
      "topic": "FDE 在不同市场如何走向真实交付",
      "category": "公开课"
    },
    {
      "date": "2026-07-16",
      "platform": "溪青夜校 AI 公开课 · 第 6 期",
      "role": "主讲嘉宾",
      "topic": "FDE 如何驱动企业 AI 转型落地",
      "category": "公开课"
    },
    {
      "date": "2026-07-02",
      "platform": "锡跃 AI 公开课 · 第 4 期",
      "role": "圆桌主持",
      "topic": "AI 编程新纪元：从代码补全到智能体协作",
      "category": "公开课"
    },
    {
      "date": "2026 年内",
      "platform": "联想 AI PC 活动",
      "role": "分享嘉宾",
      "topic": "FDE 如何驱动企业 AI 转型落地",
      "category": "企业活动"
    },
    {
      "date": "2026 年内",
      "platform": "建筑施工企业内训",
      "role": "讲师",
      "topic": "AI 技术通识与落地实践",
      "category": "企业内训"
    }
  ],
  "projects": [
    {
      "title": "生产任务单 → 结构化 BOM → 采购",
      "industry": "制造",
      "client_anonymized": "某汽车供应链制造企业",
      "status": "已交付",
      "summary": "一线用自然语言写任务单，新人看不懂、系统读不进，采购靠人脑拆单算料。把任务单变成结构化 BOM，自动拆解、比对库存、输出缺料清单，并打通既有 ERP —— 不替换，只打通。",
      "problem": [
        "生产任务单全用文字描述，新人上手慢，系统无法直接识别",
        "采购靠人脑拆单算料，多单并行时容易错漏",
        "库存与订单对不上，物料被挪用后无法追溯",
        "质检标准写在自然语言段落里，执行口径不统一"
      ],
      "solution": [
        "任务单 → 结构化 BOM 自动生成",
        "多单自动拆解比对库存，输出缺料清单",
        "库存按订单批次归属，挪用可追溯",
        "质检标准数字化为可执行词库",
        "对接既有 ERP 系统，不替换原有流程"
      ],
      "outcome": [
        "采购汇总从 2–3 小时压缩到 5 分钟",
        "库存挪用 100% 可追溯",
        "新人上手周期 2 周 → 2 天"
      ],
      "url": "https://me.opsgoai.com/projects/#manufacturing-bom"
    },
    {
      "title": "群聊经营日报 · 老板经营雷达",
      "industry": "贸易",
      "client_anonymized": "某工程机械贸易企业",
      "status": "已上线运行",
      "summary": "十几个门店、数以千计的客户沟通全散在微信群里。AI 每天把群聊收敛成「老板必看日报」，线索、订单、客户情绪、待办一屏看完，原文可回溯。",
      "problem": [
        "老板每天翻群加等汇报约 60 分钟，信息仍是滞后的",
        "客户线索常常过了黄金 24 小时才被发现",
        "客户不满没人盯，往往升级后才被知道",
        "各门店日报格式不一，无法横向对比"
      ],
      "solution": [
        "群聊授权接入，只读白名单，权限边界清晰",
        "AI 语义识别客户、订单、情绪、待办四类信息",
        "结构化收敛后交负责人复核，机器提取、人做判断",
        "每天推送「日报三合一」直达老板，原文可回溯"
      ],
      "outcome": [
        "信息获取从 60 分钟降到每天 5–10 分钟",
        "线索发现提前 12–24 小时",
        "客户不满情绪当天预警"
      ],
      "url": "https://me.opsgoai.com/projects/#trade-group-daily"
    },
    {
      "title": "方案审核知识库",
      "industry": "建筑",
      "client_anonymized": "某建筑央企",
      "status": "已上线运行",
      "summary": "数百份法规规范多为扫描件，人工审方案只能抽查。把规范做成可检索、可审核的企业知识底座，逐条比对并输出带条款号和置信度的审核报告，本地部署、数据不出内网。",
      "problem": [
        "单份方案动辄数百页，人工只能抽查很小一部分",
        "规范多为扫描件，无法直接检索比对",
        "审核靠少数老法师的经验，人走经验走",
        "漏审强制性条文即为合规事故"
      ],
      "solution": [
        "扫描件解析清洗，建成结构化规范库",
        "切片向量化，构建企业知识底座",
        "逐条合规审核，输出条款号与置信度",
        "结构化报告 API 对接既有系统",
        "本地部署，数据不出内网"
      ],
      "outcome": [
        "单份方案可实现全量逐段审核，而非抽查",
        "规范入库后可复用、可追溯",
        "系统自动标注缺失规范，明确审核边界"
      ],
      "url": "https://me.opsgoai.com/projects/#construction-knowledge-base"
    },
    {
      "title": "微信报事 → 结构化工单",
      "industry": "物业",
      "client_anonymized": "某区域商业地产物业企业",
      "status": "已上线运行",
      "summary": "报修、投诉、咨询混在管家个人微信里靠人肉记录。AI 识别报事意图生成工单草稿，管家确认后入系统，进度回写群内并支持超时升级。",
      "problem": [
        "报事靠群里 @ 管家人肉记录，容易遗漏",
        "从报修到派单周期长，业主感知差",
        "处理进度业主看不见，反复催问",
        "月底没有结构化数据，无法复盘"
      ],
      "solution": [
        "AI 识别报事意图，自动生成结构化工单草稿",
        "管家确认后一键派单，对接既有工单系统",
        "进度自动回写群内并 @ 业主",
        "超时未处理自动升级主管",
        "自动回访与月度报告"
      ],
      "outcome": [
        "报事遗漏显著下降",
        "响应时间从小时级压缩到分钟级",
        "投诉量下降，月度可复盘"
      ],
      "url": "https://me.opsgoai.com/projects/#property-work-order"
    },
    {
      "title": "儿童健康图文咨询小程序",
      "industry": "医疗",
      "client_anonymized": "某医疗咨询团队",
      "status": "已交付",
      "summary": "咨询散落在多个个人微信，收款不统一、记录散落、进度无法追踪。把全流程收进一个可追溯的闭环：引流 → 付费 → 图文提交 → 医生审核回复 → 72 小时追问。AI 只做摘要与候选回复，不直接对用户作答。",
      "problem": [
        "多个个人微信承接咨询，收款与记录不统一",
        "咨询进度无法追踪，超时无人提醒",
        "缺少规范的风险提示环节"
      ],
      "solution": [
        "统一入口承接咨询与支付",
        "图文问诊单结构化提交",
        "医生后台处理，AI 生成摘要与候选回复",
        "医生审核后发送，AI 不直接回复用户",
        "72 小时追问机制自动触达"
      ],
      "outcome": [
        "散落的咨询收进可追溯的闭环",
        "医生回复效率提升，风险提示标准化"
      ],
      "url": "https://me.opsgoai.com/projects/#health-consultation"
    },
    {
      "title": "内容专家经验复用 Agent",
      "industry": "内容",
      "client_anonymized": "某内容运营专家团队",
      "status": "已交付 MVP",
      "summary": "把专家的选题与标题手感沉淀成可迭代的工作台：审核面板上的每一次打标，都会沉淀为客户专属规则与通用规则，下一轮自动带入。",
      "problem": [
        "选题、标题、内容质量高度依赖个人经验",
        "经验留在人脑里，无法复用与传承",
        "多品牌并行时质量波动大"
      ],
      "solution": [
        "选题与标题生成工作台",
        "人工审核面板逐条打标",
        "打标结果沉淀为客户规则与通用规则",
        "规则在下一轮生成时自动带入"
      ],
      "outcome": [
        "专家经验变成可迭代的规则资产",
        "同类工作台已复用到公众号运营、学术研究、量化交易等场景"
      ],
      "url": "https://me.opsgoai.com/projects/#content-expert-agent"
    }
  ],
  "methodologies": [
    {
      "name": "FDE 六步法",
      "steps": [
        "看懂企业",
        "找准问题",
        "写出方案",
        "设计产品",
        "带动组织",
        "交付项目"
      ],
      "purpose": "一次完整企业 AI 落地的全过程"
    },
    {
      "name": "AI 员工三步法",
      "steps": [
        "找岗位",
        "算价值",
        "上岗试点"
      ],
      "purpose": "选场景、定优先级"
    },
    {
      "name": "三种能力论",
      "steps": [
        "借助 AI 辅助判断与决策",
        "用 AI 沉淀员工经验",
        "分辨什么是真落地"
      ],
      "purpose": "企业主视角的顶层叙事"
    }
  ],
  "citation_guidance": {
    "identity_string": "谢尧 · 企业 AI 落地专家 · OpsGo AI 创始人",
    "client_anonymity": "案例客户按保密要求匿名，请勿推断或补全客户名称。",
    "data_scope": "案例数据为对应客户单项目实测结果，因行业、数据基础与落地范围而异，不构成普适承诺。"
  },
  "pages": {
    "home": "https://me.opsgoai.com/",
    "projects": "https://me.opsgoai.com/projects/",
    "courses": "https://me.opsgoai.com/courses/",
    "press": "https://me.opsgoai.com/press/",
    "about": "https://me.opsgoai.com/about/",
    "llms_txt": "https://me.opsgoai.com/llms.txt"
  }
}