业务复杂，值得产品化
售电、现货、偏差、结算、报价与复盘有大量流程仍停留在 Excel、群消息和个人经验中。
01 / Self Definition
我是乔煜。
当前关注 AI 与电力交易产品化方向。组织分散认知，理解复杂业务，重组规则、数据、经验、模型，沉淀可理解、可验证、可执行的系统。
我的核心兴趣，是让复杂行业里的判断被结构化、被解释、被复盘，最后变成真正可用的工作流。
02 / Why This Direction
为什么是 AI + 电力交易产品？
电力交易的难点不只在数据，也不只在模型，而在于大量规则、经验、风险和临场判断交织在一起。AI 的价值，就是把这些交织的信息，沉淀为团队可持续调用的判断能力。
AI 需要进入工作流
真正有价值的 AI 不是单次问答，而是持续参与信息处理、预测解释、策略建议和复盘归因。
我适合做交叉连接
交叉地带更接近真实问题，理解业务约束，抽象产品结构，分析数据线索，并用工程把判断落到真实流程里。
03 / Experience
前尘不废
跨行业经历没有被抹掉，而是沉到方法里：在复杂现场中拆问题、控风险、推协作，把模糊任务变成可执行流程。
Standardization
01
标准化与风险闭环
参与联合国 SCORE 项目，负责节点跟踪、合规评估、标准培训与现场问题处理；推动 12 场标准化培训落地，覆盖 800+ 人次，把合规要求转化为可执行的现场机制。
沉淀能力在复杂协作中建立节奏、标准和复盘闭环。
Delivery
02
现场协同与工程落地
参与工程现场管理、方案协调、施工推进、设备调试与验收协同，在多团队之间推进问题解决。
沉淀能力理解真实现场的约束，把方案从纸面推进到可交付结果。
好的产品不是停在设计稿里，而是在真实约束中跑通。
04 / Ability Stack
能力结构
我不把自己定义成单一岗位，而是围绕“把复杂业务做成产品”来构建能力。
业务理解
进入交易、报价、结算与复盘现场，识别真正影响决策的规则、流程、角色与风险。
产品设计
把混杂的业务经验拆解为页面、字段、权限、流程、异常与判断条件，让需求具备可交付形态。
数据分析
关注指标口径、样本质量、误差解释和模型在业务里的应用边界。
工程落地
用 Web、脚本、AI 工具与自动化流程，把判断接入真实工作流，形成可验证、可迭代的系统。
05 / Working Style
我的工作方式
我习惯先进入真实场景，确认问题为何发生；再把经验拆成结构，用原型验证判断，最后把结果沉淀为下一轮产品与认知的输入。
进入现场
先看清谁在什么时间做什么判断，以及这个判断一旦失败，会带来怎样的业务后果。
拆解结构
把经验话语转成对象、字段、规则、阈值、流程和可记录的业务事件。
验证假设
用表格、脚本、原型或小 Demo 让想法尽快接受真实反馈，而不是停留在文档里。
沉淀迭代
把结果、误差、反馈和新问题写回系统，成为产品优化和学习迭代的起点。
06 / Contact
当前阶段
我正在构建面向售电公司、交易团队和虚拟电厂场景的智能交易产品方法论，覆盖市场信息、预测判断、报价辅助、风险控制与交易复盘。