围绕行前规划、预订决策与行中调整场景，参与 12 场用户访谈，抽样分析 1000 余条脱敏对话及 260 条反馈，按目的地推荐、行程生成、路线调整和价格查询等任务建立标签，定位约束识别不全、行程可执行性不足及生成结果与实时库存脱节等问题。

参与“行程局部修改与景点替换”模块，梳理意图识别、约束提取、任务规划、酒店、机票、景点和地图工具调用、路线校验及结果生成链路；使用 Figma 完成原型和 PRD，补充多轮追问、上下文记忆、信息溯源、人工编辑及调用失败回退机制。

协助构建覆盖亲子游、周末游等 6 类场景的 480 条评测任务，评估约束满足度、事实准确性、工具调用成功率、响应时长及调用成本；完成 Bad Case 归因，协同算法优化系统 Prompt 和结果校验，核心任务完成率由 74% 提升至 82%。

围绕中学生拍照答疑与错题复习场景，参与 10 组学生及家长访谈，结合 800 余条脱敏问答与客服反馈，梳理题目上传、识别、讲解、追问和练习路径，定位复杂公式识别错误、讲解难度与学段不匹配、直接展示答案及多轮追问上下文断层等问题。

参与“错题讲解与连续追问”模块，将产品链路拆分为 OCR 识别、题目结构化、题库检索、知识点匹配、分步讲解与同类题推荐；输出 Figma 原型和 PRD，设计识别结果确认、知识来源展示、答案渐进呈现、重新生成及未成年人内容安全机制。

协助建立 550 道数学、英语题目评测集，从 OCR 准确率、解题正确率、知识点匹配、教学启发性及幻觉风险等维度评估；联合算法与教研完成 Bad Case 归因，优化 Prompt 和题库召回策略，人工评测通过率由 77% 提升至 85%。

围绕企业商家入驻与商品发布场景，参与 15 家商户访谈，结合 360 余条客服工单和审核驳回记录，梳理资质提交、商品创建、素材上传、平台审核及修改上架流程，定位资料重复填写、类目属性配置复杂、批量操作低效及审核结果解释不清等高频问题。

参与商品批量发布与审核结果模块，设计类目模板、Excel 导入、错误定位、结果分类及批量修改功能；完成 Figma 原型、PRD 和数据字典，按品牌管理员、店长、商品编辑及运营人员梳理 4 类角色权限和 24 项字段校验规则。

协同研发、测试、审核及商家运营完成需求评审、UAT 和灰度发布，整理 86 条测试用例并组织 20 家商户试用；使用 SQL 跟踪发布成功率、操作时长、审核驳回率及工单量，上线 4 周后平均发布时间缩短 31%，相关工单减少 14%。