杨金阳

深圳高等金融研究院 · 金融科技硕士

经济管理学院 · 经济学学士

个人项目 · 独立产品设计与开发（AI 辅助实现）

• 产品定义：把「找岗位 → 判断匹配 → 改简历 → 追投递 → 了解公司」拆成岗位聚合、投递追踪、公司情报、简历定制、行业动态 5 个模块，按实际卡点排优先级。
• 知识入库：对登记表内 10 家公司取年报与招股书、表外 140 家走公开检索；每条结论按实测／推导／二手／不可得 4 级标注来源，取不到证据即显示不可得，不以推测补全。
• 检索与生成：行业情报走「白名单分级检索 → 模型选页 → 带引文生成 → 数字回查」两轮流程；引文必须能在原文逐字找到、数字必须出现在同一段引文里，任一不满足整段不收。
• 评估闭环：238 条后端测试 + 41 条前端测试，并用变异测试验证检查本身有效；对 9 家公司跑完整情报批量，33.4 分钟 / 17 次模型调用 / 19.4 万 token，把「抓不到」拆成 3 类可复现的机械原因逐个修复。
• 已上线公开只读作品集：ai-pm-intern-pool.pages.dev；公开快照截至 2026-11-07，岗位池 286 条、覆盖 150 家公司。

独立研究

• 以 Anthropic S-1/A（2026-11-10）为主源，逐表提取并自加校验；正文每个 Anthropic 数字对应证据台账一条记录，标注口径、时点与来源级别。
• 66 页 / 18 张图；核心判断包括模型层毛利率从 2024 年 −94.8% 升至 2026 年前三季度 85.5%、9,009 亿美元算力承诺约为前三季度收入的 27 倍、云厂商同时是供应商／渠道／股东。
• 报告不构成投资建议，不设目标价；未披露的口径不填补，缺口本身作为结论的一部分。

核心研究成员

• 用 Python 完成百万级 Scopus 科研数据的结构化采集、清洗与整合；用 Stata 实施基准回归、异质性检验与稳健性验证，三套方法交叉确认同一结论。
• 产出咨政报告 1 篇：受制裁高校与美合作年均下降 25.1%，提出构建多元合作、优化资源支持等四方面应对建议。

队长

• 带队走访深圳 20 余家不同领域初创企业，收集创业思路、融资渠道、团队构成三类信息。
• 基于调研数据分析市场规模、用户结构、政策影响与主要玩家，完成 8 万余字专业报告。

共同创办 · 负责商业与运营

• 调研大学城周边 66 家娱乐商户（距离／品类／人均／评分），洽谈并落地 4 家引流返点合作：公众号为用户争取到店折扣、商家按消费返点；另谈成新东方等机构的广告投放与物料赞助。
• 累计洽谈 8 家校内社团、7 家达成合作；促成滑板社与手绘社联合活动，并为冰轮车协设计「招新自行车体验」方案。
• 负责两场线下活动的预算采购、社团对接、赞助与现场控场，累计约 800 人次；与手绘社合办游园会，设置签到、集章、兑奖及桌游／手作摊位。