李友飞 | AI赋能智慧教育产品经理

完整简历原文

李友飞｜手机18328036272｜邮箱210134258@qq.com

**个人站点：imfly.site

关键词

男 / 30岁 / 本科 / 8年产品经验 / AI落地 / AI狂热者

个人评价

复杂系统建设：8年B端产品经验，主导OA、动态表单等中后台模块搭建，重构BPM流程引擎交互逻辑，使非技术人员配置流程耗时从4小时降至1小时（降低75%），覆盖90%高频场景
AI技术落地：独立进行AI前沿研究，将RAG、Workflow、Agent等能力深度结合公司产品，产出AI自习室、语音评价、智能客服、教师智能助手、阅读agent等产品功能，用户效率提升50%+，为公司带来多个成单
垂直行业深度：深耕智慧教育行业，主导智慧校园10+系统从0到1建设；作为学生产品线负责人，规划补充学生模块，与用户共创，落地全国100+学校，对SaaS有深入理解
个人特质：有结果意识，擅长通过数据驱动迭代；具备成熟的产品思维框架与深度思考习惯；致力于用AI技术解决个性化难题

个人技能树

Prompt Engineering｜MCP｜RAG｜Workflow｜Dify、Coze｜Agent｜Vibe Coding｜Fine-tune微调｜OpenClaw本地部署｜编写skills｜项目拆解

项目经历

一、AI产品（主动探索与落地）

整体背景：公司原有“影像大脑”产品聚焦教研视频分析，但AI能力尚未深度融入其他业务线。我基于个人自驱力，主动探索大模型技术，旨在将AI转化为产品的底层竞争力。

战略目标：构建公司AI能力矩阵，覆盖教学、管理、服务等场景，提升产品智能化水平，最终形成差异化竞争优势。

1. 教师智能助理（Agent）

矛盾：教师真实工作流是碎片化、情境化的，而众多业务模块对其有极大的认知负担；本质是系统按「功能」组织 vs 教师按「任务」思考的矛盾
决策：放弃AI自动执行写操作，采用"AI展示思考过程+教师确认后执行"，保障掌控感大于效率；从学生数据问答和教师请假两个高频刚需场景切入，建立"有事找助理"心智
方案：初期基于Dify搭建Workflow，通过意图识别与参数提取实现多系统调用。后期升级为多Agent架构，主Agent调度子Agent执行数据查询与流程发起
竞争优势：10+维度学生模块形成数据壁垒；查→看→沟通→记录全流程在同一数据平台跑通，形成场景贯通壁垒
结果：

1.覆盖10+高频场景，教师日常办公提效60%，降低客户对系统复杂度顾虑。

2.验证了"AI作为B端统一入口"的方向，形成公司AI能力底层范式，成为销售打单的"aha时刻"。

2. 智能客服（RAG）

矛盾：学校希望7x24小时响应 vs 实施团队精力有限。沉淀了300+份操作文档和QA记录，但查阅效率极低——实施人员靠记忆和关键词搜索，知识复用率不足30%。
决策：放弃"驻场手把手"的高成本服务，用RAG将"查文档"升级为"问问题"，推动服务模式从人肉驱动转向产品驱动，养成用户「有问题先问AI」的习惯。
方案：主导搭建RAG客服助手：清洗、去重300+份文档，图片表格专项处理标准化形成Markdown；按<1k token切分，采用混合检索（关键词+语义）并优化重排序；设计Query改写解决指代消解，通过Few-shot提示词和badcase积累降低幻觉
竞争优势：随时在线无情绪波动解答用户问题；解决人无我有的问题
结果：

80% 售后问题被AI拦截，实施人员人均覆盖学校数从5所提升至8所（产能提升60%）。
新实施培训周期从3周缩短至1周，改变了售后团队的工作范式
为学生产品线提供了关键的用户行为数据（教师高频查询什么？什么数据最被关心？），反哺了数据采集优先级的设计

3.阅读agent

矛盾：课堂上1教师面对40学生无法逐一答疑；课堂外学生读到生词/不理解情节求助无门，教师也无法感知阅读困难分布
决策：放弃与竞品拼完整书籍资源系统，从学校整本书阅读切入，打造读前-读中-读后伴读Agent；加入辩论角色扮演深化理解；学生提问数据生成班级阅读难点热力图
方案：伴读agent（拍照朗读、答疑、导图、辩论扮演、教师真人语音）；教师端看板+评测题生成
竞争优势：细切学校整书阅读场景形成流程闭环，不是工具是陪伴者；学生提问数据反哺教师教学，竞品不掌握教学场景和评测维度
结果：

试点学校10+班级，学生阅读能力有可感知提升
教师首次能"看见"课外阅读过程，知道全班卡在哪一章、哪个知识
同区域其他学校产生试用意向，并开始关注我司其他产品

4.AI自习室（多模态）

矛盾：家长学业提升需求与"双减"政策禁止补课直接冲突；学校提供自习场景但缺乏实时1对1答疑和辅导能力
决策：放弃C端红海市场，复用已有上百所学校的B端渠道，以低成本硬件+高开放度平台切入校内场景；放弃"教"聚焦"辅"（答疑/批改/学情分析），降低政策风险
方案：硬件选择低成本产品降低学校决策难度；软件层聚焦辅助教学，提供答疑、批改、错题自动进入、学情分析等学习辅助功能；保持开放，允许学校将校本资源或外采资源接入至平台实现精准资源推送，支持多错题数据来源，如作业系统、阅卷系统
竞争优势：低成本先发抢占；高开放度支持校本资源/外采资源和第三方作业/阅卷系统接入，大厂不愿为一个学校做定制适配；与现有系统数据闭环，老用户粘性强
结果：

已在5所学校试点，学生使用热情高，教师作业批改时间减少40%
学生提问答疑响应率达95%（原人工答疑覆盖率不足10%）
对我司切入教学场景奠定场景、数据基础

5.语音打分与教室拾音AI评价

矛盾：学校需要高频真实评价数据用于学生画像，但教师事务繁杂、手动记录路径长、事后易忘，导致"学校要数据"与"教师低意愿采集"的结构性冲突
决策：按场景拆分两条路径——巡查场景做语音打分，课堂场景做教室拾音；放弃全自动入库，保留"AI识别+教师最终确认"的人审机制，兼顾效率与准确性
方案：结合ASR+LLM+RAG，语音识别学生与指标并自动补全依据；拾音设备实时采集课堂口头评价并推送确认；引入规则校验：姓名匹配候选集约束（如只匹配本班学生）；风险提示：对置信度低的识别结果，系统给出候选列表
结果：

单次评分效率提升50%，准确率达90%，教师采集意愿明显增强（从产生的评价数据变多看出）
教室拾音评价创新场景，说明方案不仅解决了效率问题，还打开了原本没有被系统覆盖的数据入口。
学生评价数据的增多对于我们的总体目标-绘制精准全面个性化的学生画像带来了极大的数据资产

6.AI评语/AI分析（Prompt Engineering）

矛盾：期末评语千篇一律，缺乏个性化；平台数据看板有阅读成本，而自然语言理解成本极低。
决策：选择评语和分析作为AI落地的第一场景，因为数据已就绪、容错空间大且验证闭环短，加之开发上手易
方案：早期接入豆包API，设计提示词模板，自动生成个性化评语，同时为渠道合作伙伴提供定制化AI评语服务。将学生多种数据有机结合生成学生个体分析助力教师掌握学生情况
结果：

80%的班主任直接使用AI生成内容，仅做微调
AI分析带来极低的理解成本，用户反馈"像自己的助手"
为我们带来了新的项目机会（杭州多项目）

7.学生相册图生视频

矛盾：班主任有制作学生成长视频的情感需求，但手工剪辑一个学生耗时数小时，全班需多天，导致要么不做、要么敷衍
决策：选择模板化一键生成降低决策成本；放弃实时生成选择异步处理，适配老师"提交后去忙别的"的真实工作流
竞争优势：将校内学生相册数据得到充分利用，不需要额外采集整理；教育场景专用模板（运动会、毕业季等），比通用工具更懂老师
结果：

制作效率提升90%，毕业季视频覆盖率从少数班级扩展到几乎全员
带动家长活跃度提升30%，提升对我司产品满意度

二、智慧教育学生产品线

项目描述：破除信息孤岛，软硬件结合，运用AIoT技术重构校园运营流程；打造全时空学生产品矩阵，创造丝滑场景体验，通过AI赋能精塑学生画像，实现全员、全方位、全过程育人。

项目成果：

体系化产品架构：构建包含学生发展评估（德育评价/学生评价/成长关怀）、校园智能管理（宿舍/招生/收费）、家校共育等10+核心模块，实现模块间数据互通，解决学校管理与学生成长难题。
智能硬件整合方案：设计"软件+IoT"融合方案，通过门禁闸机联动、宿舍牌、小程序同步等技术，重构宿舍管理流程，使宿管日均可释放3小时管理时长，年节省人力成本20万元。
用户体验驱动设计：自发利用业余时间深入使用产品，发现并推动解决体验痛点（如操作步骤冗余、响应慢），主导重构优化，最终在市场竞争中赢得客户选择。
数据价值挖掘：搭建学生画像系统，整合10+评价维度，通过纵向历史对比和AI生成发展建议报告，助力学校/家长实现精准个性化育人。

三、中台：OA流程引擎/动态表单/基础数据

项目描述：构建企业级流程引擎系统，通过表单设计器、流程设计器、数据联动等能力，满足业务部门快速搭建审批表单的需求，降低对技术团队的依赖。