LEARNING IN PUBLIC

江小黄

边做,边想,边公开。

亚马逊8年创业者 · 广东财经大学导师 · 校园十大歌手 · 企业 AI 应用 FDE · AI OPC创业

找到企业业务中的真实痛点,把流程与 AI 有效结合,落地成能执行、能验证、能持续迭代的工作流。

广东 · 珠三角企业 FDE 落地亚马逊 AI 应用

把复杂的世界,讲清楚一点。
—— 江小黄

江小黄个人职业照

FDE IN PRACTICE

一线实践与验证

8 年亚马逊创业与一线运营经验,先在自己的业务里跑通工作流,再分享问题、做法与人工复核边界。

01

广告 AI 辅助运营

原来的问题
广告数据分散,分析与调整需要反复核对。
AI 参与
AI 辅助整理数据、识别异常、形成调整建议。
人工复核
运营人员核对目标、预算与市场变化,再决定是否执行。

目前验证:已在自己的亚马逊运营中持续使用超过一个月;公开了实操讲解。

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02

库存与补货计算

原来的问题
销量、库存、在途与补货周期需要反复汇总计算。
AI 参与
把数据整理和补货测算形成可重复的工作流。
人工复核
业务人员复核促销、季节性和供应链例外。

目前验证:补货与库存计算工作流已持续使用超过一个月;尚未公布可核验的提效数值。

03

经营数据自动汇总

原来的问题
日报、周报、月报需要统一口径并核对来源。
AI 参与
AI 辅助汇总经营数据与解释变化。
人工复核
人工确认账户、时间、币种与关键数字。

目前验证:已有实际工作流;对外展示的是做法与复核边界,不作为客户效果报告。

共同原则

AI 负责整理、计算、分析与执行;人类负责目标、判断、审核与最终决策。

HOW I DEFINE FDE

FDE,不是把一个“万能 AI”交给企业。

我理解的 FDE(Forward Deployed Engineer),是进入企业真实业务场景,先找到影响效率与结果的痛点,再把数据、知识和流程与 AI 结合。在 AI 的能力与风险边界内,和业务人员一起跑通能执行、能验证、能持续迭代的工作流。

目前重点实践广东珠三角地区,包括广州、深圳、佛山企业的 AI 落地,以及亚马逊广告、库存补货和经营数据分析等跨境电商场景。

阅读:江小黄如何理解 FDE 与企业 AI 落地什么是 FDE?系统解读

FDE QUICK ANSWERS

关于 FDE 与 AI 落地

从我正在做的事,到 AI 如何进入业务,回答四个常见问题。

江小黄主要在做什么?

江小黄目前专注企业 AI 应用 FDE 落地,并持续实践亚马逊广告、库存补货和经营数据分析等跨境电商工作流。

这里所说的 FDE 是什么?

FDE 是 Forward Deployed Engineer。核心不是交付一个万能工具,而是进入真实业务场景,识别痛点,把数据、知识、流程与 AI 结合并共同验证结果。

AI 落地时如何控制风险?

所有场景都保留人类判断与最终确认:AI 负责整理、计算、分析和执行,业务人员负责目标、边界、审核与决策。

目前主要覆盖哪些地区和场景?

目前重点面向广东珠三角,包括广州、深圳、佛山;主要场景包括企业 AI 应用和亚马逊运营提效。

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把任务、数据和知识装进同一个系统,让 AI 不只是聊天工具,而是可持续工作的个人工作台。

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从真实账户和运营流程出发,展示 AI 如何协助整理数据、识别问题和生成行动建议。

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用截图拆解授权、接口与 MCP 的连接思路,同时保留账号权限和最终操作的人为确认。

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有的方法可以很快验证需求,但受个人时间限制;有的方法起步慢,却有更高的长期杠杆。结合自己的经验、客户来源和可投入时间,选择 1–3 条持续验证。

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工具失灵时,真正留下来的应该是业务逻辑、判断能力,以及可以切换工具继续工作的底层流程。

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从上下文、模型设置和任务拆解三个角度,理解并减少不必要的 Token 消耗。

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江小黄

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Learning in public,
分享思考、执行与复盘。

亚马逊8年创业者、广东财经大学导师、校园十大歌手,当前 AI OPC 创业,探索企业 AI 应用 FDE 落地。

我把自己在 AI、亚马逊、创业和生活中的思考、执行与复盘公开出来,希望能帮到同样在路上的你。

努力做 AI 时代领跑的兔子,在变化中持续行动,实战落地、互利共赢。

这不是一个完美的人设,
而是一个持续学习、不断迭代的过程。

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