Data Analyst Lead · Solvely
2025 – Present带领数据分析团队，通过用户问题归因和实验研究，推动商业化、留存与产品体验优化；同时建设统一的数据与指标体系，将实验分析、数据知识和工作流做成跨团队复用的平台，并让 Agent 参与取数、分析和用户研究。
Hi, I’m Chenyang.
我喜欢从真实问题出发：先把它想清楚，再用数据、产品和 AI 做成真正有用的东西。这里记录我的工作、思考，以及一些为自己做的小工具。
Experience
Data, product, and AI systems.
资深商业数据分析师 · BOSS 直聘
2022 – 2025负责商业化与支付方向的数据分析，主导了付费流量策略、直豆储值和协作支付流程优化；也从客服反馈中识别用户问题，从 0 到 1 推动 AI 购买助手落地，并通过 A/B 实验验证效果。
Writing & Builds
Thoughts and things I've built.
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Thought
Thought
Thought
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Skills Marketplace: 把团队能力装进 Agent
一个 build case：从零到一搭建 Skills Marketplace，并整理成可公开运行的 starter repo。
每一家公司都需要自己的 Skills Marketplace
关于 AI-native 知识基础设施、Skill 作为上下文包，以及组织如何让知识进入执行。
AI 让数据分析更快，也更容易追不回
AI 让分析产出快速增加，也带来了当下拿不准、事后追不回的新问题。
有时候，也可以拿着锤子找钉子
以前我更相信先找问题再找工具；现在我觉得，当团队把一项能力掌握得足够深，也可以拿着锤子找钉子。
给 AI 的 Context 不是越多越好
Context 不是越多越好，真正难的是在需要的时候给模型合适的内容，并让它像 codebase 一样被管理。
Data Mama：为什么我们没有继续做一个完整的 Data Agent
做完第一版后，我们为什么停止自建完整的 Agent runtime，转而把数据分析能力做成 Skills。
Talky：用语音做一个 Agentic AI 助手
一个语音入口的 Agentic AI 产品探索：让 AI 理解内容、分发任务，并从用户纠错中改进。
管好钱：用 Cursor 做一个自己的记账 App
一个早期 AI 编程探索：从自己的记账需求出发，用 Cursor 和 Flutter 做出个人理财 App 原型。
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