01 / 小特社区
把车主交流中的需求，连接到合适的内容
业务问题
小特社区聚集了通过不同入口加入企业微信群的特斯拉车主。新车主等待交付时，会交流用车问题，也会产生汽车周边配件的购买需求。这些需求散落在日常聊天中，需要识别并及时回应。
我的方案
使用 Codex 搭建并迭代群消息识别与推荐流程，通过运营微信账号接入群消息，持续优化关键词规则及商品、用车知识库，识别咨询话题与购买意向，匹配商品购买卡片或用车经验内容。
- 01群消息接入
- 02关键词与需求识别
- 03匹配知识库
- 04商品卡片 / 用车内容
业务流程示意
我的工作
- 将社群中的咨询与购买场景整理为需求识别规则。
- 梳理商品信息与用车内容，调整关键词及知识库匹配。
- 使用 Codex 搭建流程，并结合业务使用反馈持续迭代。
02 / 门店接待
及时回应基础问题，让销售接住深入咨询
业务问题
大众点评商家后台有回复率要求，但门店接待人员需要同时处理现场工作，难以持续关注后台咨询。基础问题需要及时回应，深入的问题则需要销售继续沟通。
我的方案
通过 Chrome 插件连接门店知识库与咨询界面，以浏览器自动化处理基础问题；将深入咨询整理为客户信息卡片，通过飞书推送给相关销售跟进。
- 01客户咨询
- 02匹配门店知识库
- 03基础问题回复
- 04深入咨询整理
- 05飞书推送销售
业务流程示意 · 基础咨询自动回复，深入咨询转交销售
我的工作
- 将门店知识库与客户回复界面连接起来，让常见问题得到及时处理。
- 通过浏览器界面自动化执行回复，衔接门店现有的接待工作。
- 将需要深入沟通的咨询转成飞书信息卡片，交给销售继续跟进。
03 / 实现与迭代
两个场景的共同点，是把业务判断转化为可执行的识别、匹配与后续动作。我的工作覆盖需求梳理、流程搭建、关键词和知识库调整，以及消息协同的连接。
理解业务
从真实咨询中梳理需求，明确推荐内容与接待动作。
连接工具
使用 Codex、Chrome 插件、浏览器自动化与飞书卡片搭建流程。
持续调整
结合业务反馈，优化关键词规则和知识库内容。
04 / 应用效果
社群场景中，将聊天中的需求与商品、用车内容连接起来；门店场景中，让基础问题及时得到回复，并将深入咨询推送给销售，支持后台回复时效与后续人工接待。
这两项实践，让我积累了从业务场景出发，连接知识库、自动化操作和人工跟进的 AI 应用经验。