刘少平 · Kingsley · 2026
9 年（2017—2026）IT 技术支持与客服管理。做过 IP 话机出厂检测与全国 200+ 企业客户的二线支持，也做过 2000+ 台终端、100+ 间直播间的技术保障；后来在一家远程协作 SaaS 公司从 0 到 1 搭起 24 人技术服务体系（5 名技术支持 + 19 名一线客服），建立 SLA ≤ 10 分钟响应机制。我一直在做同一件事：把重复发生的故障，变成流程、平台、文档和脚本。
把“救火”，
变成“防火”。
近一年我把重心放到 AI 与自动化提效上：开发客服运营平台、AI 工单助手、工单自动化处理系统、发票 POC 与周报生成等工具。技术上覆盖 Windows / macOS / Linux / Android / iOS、AD 域控、TCP/IP、VLAN、VPN、SIP、Cisco；协作与文档用 Confluence、钉钉、Jira，SOP 与 FAQ 体系是日常工作的一部分。
再往前是一家远程协作 SaaS 公司。我从 0 到 1 搭建并管理 24 人技术服务体系（5 名技术支持 + 19 名一线客服）：制定 OKR 与绩效评估体系，优化排班与问题分流，在线排队从 30 分钟压缩到 VIP 2 分钟、免费用户 15 分钟；主导官网帮助中心与 FAQ 体系重构，搭建内部知识库。个人月度处理 300+ 单二线复杂工单，高风险与舆情工单作为主管接口人直接响应，年解决率 94–97%。
更早几年在一家在线教育公司做终端与直播技术保障——2000+ 台 Windows / macOS 的标准化与 AD 域账号自动化，100+ 间直播间的日常兜底；最早的一段是一家通信设备制造企业的二线技术支持与出厂质量改善，全国 200+ 企业客户的远程与现场。
起点是 IP 话机的出厂检测台。那几年我记住了两件事：一次通过率是可以被设计出来的，以及产线不需要英雄，需要 SOP。
本站项目与雇主信息已做脱敏处理：不出现真实公司名与产品名，只保留可公开的职责、做法与量化结果。
说直接一点：现场我接得住，
也能把流程、知识和工具搭出来。
上面每一条，都能在下方的作品与经历里找到对应的具体事项，可交叉核对；公司名与产品名已脱敏。
八个作品，分三个方向：独立开发、产品设计、运维与质量。
显示全部 8 个作品
01
客服团队一体化运营平台
约 2 分钟：筛选工单 → 打开一单 → 认领 / 回复并留痕；另有看板、质检、知识库等 6 个模块的示例数据（虚构）
我所在的客服团队，数据分散在工单系统、企业 IM、内部 Wiki 和一张长期手工维护的 Excel 里。一线客服处理一单要在多个平台之间来回切换，周报靠人工汇总，SLA 只能事后统计。
独立完成从设计、开发到部署的全流程。
以「工单 + 会话」两条数据流为主轴打通外部开放接口，先把数据自动同步做扎实，再谈界面。功能按运营看板、工单中心、质检中心、知识库、日报周报、客服绩效、系统运维七个模块切分边界，支持按需接入外部系统而不互相牵连。部署上做开发环境与轻量环境双轨隔离，内置用户—角色—资源三级权限与操作审计，保证后台可查。
02
嵌入工单系统的 Chrome 扩展
约 1 分钟：读取工单 → 生成话术 → 回填待审（虚构数据）
一线客服处理工单时，需要在工单系统、话术文档和知识库之间反复切换。效率低是一方面，更重要的是老客服的经验始终留在个人脑子里，难以沉淀复用。
独立设计与开发，作为团队内部工具直接嵌入现有工单系统使用。
扩展自动提取工单标题与详情，结合本地大模型接口与话术知识库做检索增强，秒级生成处理方案并一键回填到回复框。技术上关键的两处：用 Background Service Worker 中转，解决 HTTPS 页面访问本地接口被混合内容策略拦截的问题；用模拟原生事件流的方式精准填充，规避前端框架的数据同步冲突。更重要的是给输出加了一道人工闸门——与自研平台的知识库接口打通，形成「检索已发布知识 → 注入提示词 → 提交话术待审核」的闭环，AI 只负责起草，不负责定稿。话术知识支持热更新，不改代码即可迭代。
03
智能体框架与可复用 Skill
约 1 分钟：选一条工单 → 运行自动化 → 看它在金额阈值 / 故障类边界停下并转人工（虚构数据）
常见工单的处理动作高度重复，却仍要逐单人工判断与回复；处理经验留在个人手里，难以复用。
独立搭建工单自动化处理系统，编写可复用 Skill，实现常见工单的自动处理与知识库沉淀。
基于智能体框架搭建工单自动化处理系统：把常见工单的处理流程拆成可复用的 Skill，由系统按固定步骤完成处理，并把结果沉淀到知识库；超出自动化边界的工单仍交给人工处理。
04
客户自助开票的最小验证
约 1 分钟：选 3 笔虚构订单 → 预检抬头与税号 → 自助开票 / 红冲送审 / 转人工
发票相关的咨询长期占着一部分一线工单：下载、重发、抬头变更、红冲。与其每一张都过一遍人工，不如先验证客户能不能在费用中心自助完成，以及哪些异常必须回到人。
用 AI 独立完成需求梳理、可运行原型与边界验证，给出「客户自助 / 转人工」的分流结论。
以订单为入口：预检订单状态、抬头、税号、邮箱与开票资质；能自助的直接出票，已开票的走红冲送审，跨年或资质异常转人工。只做最小闭环，不接真实税务与开票系统。定位是 POC，目标是回答「值不值得做」，不是上线一个产品。
05
FAQ 信息架构重构
官网帮助中心的 FAQ 体系需要重构，内部知识库也需要把解决方案沉淀成可检索的条目。否则同样的问题会反复回到一线，自助解决率与检索效率都上不去。
主导官网帮助中心与 FAQ 体系重构；搭建内部知识库，沉淀解决方案条目，并负责内容的月度更新。
对外重构官网帮助中心的 FAQ 体系，让常见问题能被直接找到；对内把解决过的方案整理成知识条目，持续沉淀、按月更新。内容不是一次性写完，而是跟着一线工单不断补充，目标是提升用户自助解决率与一线检索效率。
06
技术支持体系与海内外流程设计
国内与海外的技术支持原本各走各的流程，接报、分析、解决、反馈、跟踪五段没有统一时限；在线排队一度长达 30 分钟，高风险客诉与舆情工单需要主管接口人直接响应。
从 0 到 1 搭建并管理 24 人技术服务体系（5 名技术支持 + 19 名一线客服），制定 OKR 与绩效评估体系；优化排班与问题分流；设计并优化国内与海外的技术支持全流程。
把服务链路拆成「接报 → 分析 → 解决 → 反馈 → 跟踪」五段，建立 SLA ≤ 10 分钟响应机制，统一跨区域服务标准。分流按用户等级与问题风险分级，高风险客诉与舆情工单由主管接口人直接响应。疑难问题解决后，根因与方案沉淀为知识库条目和培训案例，形成「个案 → 沉淀 → 赋能」的闭环；超出权限或能力边界的，梳理上下文升级至研发与产品并跟进到闭环。
07
终端标准化与权限生命周期
约 1 分钟：预检 8 条入离职记录 → 确认 5 项 → 批量执行并查看审计日志（虚构数据）
2000+ 台 Windows 与 macOS 终端，涉及定制系统镜像、统一软件分发、补丁推送与病毒查杀；AD 域控的入离职账号也需要一套可重复的生命周期处理方式。
负责终端标准化管理方案、PowerShell 脚本编写，以及 AD 域组策略的设计与落地运维。
把终端管理拆成设备与账号两条线。设备侧统一系统镜像、软件分发、补丁推送与病毒查杀；账号侧用 PowerShell 脚本把入离职账号的生命周期放到 AD 域控上自动执行，权限组策略细化至 6 级 OU，调整组织时不用重做策略。
08
IP 话机质量与批量烧录
IP 话机出厂一次通过率不稳定，返厂率偏高；每台设备的配置烧录靠人工操作，单台要 15 分钟，成了交付瓶颈。
制定出厂检测 SOP，搭建自动化烧录环境，编写产品升级指导书并培训生产部门；同时负责企业客户的远程与现场二线技术支持。
把检测拆成功能、语音质量、PoE 供电、固件校验四类可量化关卡，任何一项不过就不出厂，把「返工」提前到「拦截」。烧录侧用 TFTP + DHCP + FTP 搭一套无人值守环境，让产线自己跑得起来，不依赖工程师在场。推广上，用升级指导书加现场培训替代「我在旁边看着」，把能力真正交到生产部门手里。
这个类别下暂时没有作品。
改前 / 改后
改前 改后 条长表示同一指标改造前后的相对量级，橙色越短越好
以上均为同一指标改造前后的对比口径，来自实际工作记录；公司名与产品名已脱敏，不引用任何客户评价。
这五条不是从书上抄的，是在接线、排班、写脚本和带团队的过程中，被反复验证过（也反复打脸过）的做法。
用户的描述几乎从不是真需求。第一遍让对方说完并记录下来，第二遍再问「如果这个解决了，你还会遇到什么」。月度 300 单二线工单教会我的，就是别急着给答案。
每一次人工兜底，都要留下一样东西：一条知识库、一个脚本、一道检测关卡。返工提前成拦截，团队才敢接更大的量。
疑难 case 解决完不算结束。根因与方案要变成条目和培训案例，否则下一个新人还是会转身问同事。这是我在 24 人技术服务体系里唯一不敢省的动作。
与其在评审会上争论方案，不如做一个能点、能跑、能给三个人看的版本。自研平台能迭代到 v3.4.0，靠的就是每周都有人真的在用。
先想清楚这个数字变了谁会做什么决定。想不出来的指标就不做——SLA 从「事后统计」改成「实时可视」，就是这条起了作用。
2021.11 — 2026.08
一家远程协作 SaaS 厂商（广州）
从 0 到 1 搭建并管理 24 人技术服务体系（5 名技术支持 + 19 名一线客服），制定 OKR 与绩效评估体系，推动在线排队从 30 分钟压缩至 VIP 2 分钟、免费用户 15 分钟。负责二线复杂工单与高风险客诉、舆情工单兜底，作为主管接口人直接响应；为海外业务单独设计技术支持链路，主导帮助中心与知识库体系重构；作为技术代表联动产品、研发与算法团队推进核心功能落地，并按「Bug / 体验优化 / 需求建议」三级分类回流一线客诉。近一年专注 AI 与自动化提效，自研客服运营平台与 AI 工单助手。
2019.04 — 2021.09
一家在线教育公司（广州）
负责 2000+ 台 Windows / macOS 终端的标准化管理：定制系统镜像、统一软件分发、补丁推送与病毒查杀，并完成 AD 域账号生命周期自动化。支撑 100+ 间直播间、日均 300+ 场线上直播的技术保障，负责音频调控与客户端调试，突发问题 3 分钟内恢复，直播中断总时长下降 50%。5×8 小时轮值钉钉与内部热线，平均响应 8 分钟内、一次性解决率 90%+、SLA 达成率 98%；编写《直播间应急手册》等文档 80 余篇。
2017.03 — 2019.04
一家通信设备制造企业（广州）
制定 IP 话机出厂检测 SOP，完成 8000+ 台设备校验，一次通过率 99.2%；搭建 TFTP + DHCP + FTP 无人值守烧录环境。负责全国 200+ 企业客户的二线技术支持，远程与现场排查通话断流、SIP 注册失败、VLAN 隔离等问题，平均恢复时长控制在 30 分钟内。
2027 — 待入学
已录取，即将入学。从服务现场转向 AI 与自动化：把大模型、检索增强与流程编排用在客服工单场景上。
2020 — 2021
英语底子是在这一段打下的。如今英语是我的工作语言，可直接输出技术文档、培训材料与对外演示（CET-6）。
2014 — 2017
学院实训机房管理员，负责机房日常运维、网络环境搭建与课程支撑。
如果你在找一位既能接线兜底、又能把流程、知识库和工具一起搭起来的技术支持——可以聊聊。
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独立开发 · 2026
客服团队一体化运营平台
项目描述已做脱敏处理，不含真实公司与产品名称；量化结果来自实际工作记录。
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