【外滩大会2026】FirstDay AI｜先工作，再判断是否胜任 #97

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【外滩大会2026】FirstDay AI｜先工作，再判断是否胜任#97
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showcased已收录上线外滩大会2026外滩大会 2026 参赛作品

Description

@Chengyuann
Chengyuann
opened on Aug 7, 2026

参赛项目名称

FirstDay AI｜上岗第一天

团队 / 作者

个人开发者：Chengyuann

GitHub：@Chengyuann

我做了什么

FirstDay AI 是一套面向 AI 时代的数字试岗与岗位能力评估产品。它让候选人
进入具有业务目标、数据异常、跨团队协作和 AI 辅助的真实工作场景，将实际
工作过程转化为可观察、可回放、可复核的岗位能力证据。

首发场景是一场 AI 客服摘要灰度上线事故。候选人需要判断是否从 10% 扩大
到 30%，同时处理语义反转投诉、促销压力、ASR 更新和跨团队冲突。候选人
可以下钻数据、询问角色、使用并核验 Copilot、采取风险控制动作、提交最终
决策并完成经理复盘。

系统生成问题定义、数据判断、风险决策、跨团队协作、AI 协作和复盘学习六维
报告。每项能力结论都可回放至对应的数据查询、角色沟通、候选动作和决策。

使用的工具

  • 百炼能力 / 模型：Qwen3.7-Flash、Qwen3 ASR、DashScope
    OpenAI-compatible API
  • Qwen3.7-Flash：受控 Copilot 表达增强与结构化候选证据抽取
  • Qwen3 ASR：晨会、紧急来电和经理复盘输入
  • AI Coding：Qoder、Codex
  • 技术栈：React、TypeScript、FastAPI、Cloudflare Pages Functions、KV

项目采用分层人机协作架构：百炼模型负责语言与语音能力，确定性评估引擎
负责场景事实、事件推进和行为锚点。

效果展示

FirstDay AI 首页

可回放评审证据

完成度验证：

  • 103 项自动化测试通过
  • 60 套冻结行为脚本完成率 100%
  • 核心事件到达率 100%
  • 证据引用完整率 100%
  • 重复评分平均极差 0
  • 公网 Copilot：provider=aliyun-bailian、model=qwen3.7-flash、
    llm_enhanced=true

项目链接

踩坑记录

项目早期最关键的设计选择，是将模型能力与评估事实分层：Qwen 负责语言与
候选证据处理，确定性引擎负责场景和评分。这个架构既保留自然的人机交互，
也让评估结果具备稳定、可复核的证据基础。

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      Milestone

      No milestone

      Relationships

      None yet

      Development

      No branches or pull requests

      Issue actions

      , 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { injectUserscript("// Add copy buttons to all 
       blocks\n(function() {\n function addCopyButtons() {\n document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {\n if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;\n codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');\n \n var btn = document.createElement('button');\n btn.textContent = 'Copy';\n btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';\n btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };\n btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };\n btn.onclick = function() {\n navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {\n btn.textContent = 'Copied!';\n setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);\n });\n };\n codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';\n codeBlock.parentElement.appendChild(btn);\n });\n }\n \n addCopyButtons();\n \n // Re-run on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Add Copy Buttons to Code Blocks");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '

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      个人开发者：Chengyuann
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      FirstDay AI 是一套面向 AI 时代的数字试岗与岗位能力评估产品。它让候选人
      
进入具有业务目标、数据异常、跨团队协作和 AI 辅助的真实工作场景，将实际
      
工作过程转化为可观察、可回放、可复核的岗位能力证据。
      首发场景是一场 AI 客服摘要灰度上线事故。候选人需要判断是否从 10% 扩大
      
到 30%，同时处理语义反转投诉、促销压力、ASR 更新和跨团队冲突。候选人
      
可以下钻数据、询问角色、使用并核验 Copilot、采取风险控制动作、提交最终
      
决策并完成经理复盘。
      系统生成问题定义、数据判断、风险决策、跨团队协作、AI 协作和复盘学习六维
      
报告。每项能力结论都可回放至对应的数据查询、角色沟通、候选动作和决策。
      使用的工具
      • 百炼能力 / 模型：Qwen3.7-Flash、Qwen3 ASR、DashScope
        
OpenAI-compatible API
      • Qwen3.7-Flash：受控 Copilot 表达增强与结构化候选证据抽取
      • Qwen3 ASR：晨会、紧急来电和经理复盘输入
      • AI Coding：Qoder、Codex
      • 技术栈：React、TypeScript、FastAPI、Cloudflare Pages Functions、KV
      项目采用分层人机协作架构：百炼模型负责语言与语音能力，确定性评估引擎
      
负责场景事实、事件推进和行为锚点。
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      FirstDay AI 首页
      可回放评审证据
      完成度验证：
      • 103 项自动化测试通过
      • 60 套冻结行为脚本完成率 100%
      • 核心事件到达率 100%
      • 证据引用完整率 100%
      • 重复评分平均极差 0
      • 公网 Copilot：provider=aliyun-bailian、model=qwen3.7-flash、
        llm_enhanced=true
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      项目早期最关键的设计选择，是将模型能力与评估事实分层：Qwen 负责语言与
      
候选证据处理，确定性引擎负责场景和评分。这个架构既保留自然的人机交互，
      
也让评估结果具备稳定、可复核的证据基础。
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          Issue actions
          
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Force GitHub README to respect dark mode\n(function() {\n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '\n .markdown-body {\n color-scheme: dark light;\n }\n .markdown-body pre { background: #161b22 !important; }\n .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }\n .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }\n .markdown-body img { background: #0d1117; }\n .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }\n .markdown-body hr { border-color: #30363d; }\n ';\n document.head.appendChild(style);\n})();", "GitHub Dark Mode README Fix");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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          FirstDay AI 是一套面向 AI 时代的数字试岗与岗位能力评估产品。它让候选人
          
进入具有业务目标、数据异常、跨团队协作和 AI 辅助的真实工作场景，将实际
          
工作过程转化为可观察、可回放、可复核的岗位能力证据。
          首发场景是一场 AI 客服摘要灰度上线事故。候选人需要判断是否从 10% 扩大
          
到 30%，同时处理语义反转投诉、促销压力、ASR 更新和跨团队冲突。候选人
          
可以下钻数据、询问角色、使用并核验 Copilot、采取风险控制动作、提交最终
          
决策并完成经理复盘。
          系统生成问题定义、数据判断、风险决策、跨团队协作、AI 协作和复盘学习六维
          
报告。每项能力结论都可回放至对应的数据查询、角色沟通、候选动作和决策。
          使用的工具
          • 百炼能力 / 模型：Qwen3.7-Flash、Qwen3 ASR、DashScope
            
OpenAI-compatible API
          • Qwen3.7-Flash：受控 Copilot 表达增强与结构化候选证据抽取
          • Qwen3 ASR：晨会、紧急来电和经理复盘输入
          • AI Coding：Qoder、Codex
          • 技术栈：React、TypeScript、FastAPI、Cloudflare Pages Functions、KV
          项目采用分层人机协作架构：百炼模型负责语言与语音能力，确定性评估引擎
          
负责场景事实、事件推进和行为锚点。
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          可回放评审证据
          完成度验证：
          • 103 项自动化测试通过
          • 60 套冻结行为脚本完成率 100%
          • 核心事件到达率 100%
          • 证据引用完整率 100%
          • 重复评分平均极差 0
          • 公网 Copilot：provider=aliyun-bailian、model=qwen3.7-flash、
            llm_enhanced=true
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          项目早期最关键的设计选择，是将模型能力与评估事实分层：Qwen 负责语言与
          
候选证据处理，确定性引擎负责场景和评分。这个架构既保留自然的人机交互，
          
也让评估结果具备稳定、可复核的证据基础。
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              No branches or pull requests
              Issue actions
              
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer\n(function() {\n var ref = document.referrer;\n var terms = [];\n \n if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {\n var url = new URL(ref);\n var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');\n if (q) {\n terms = q.split(/\\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });\n }\n }\n \n if (terms.length === 0) return;\n \n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';\n document.head.appendChild(style);\n \n function highlight(node) {\n if (node.nodeType === 3) { // text node\n var text = node.textContent;\n var found = false;\n terms.forEach(function(term) {\n var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\\]\\\\]/g, '\\\\') + ')', 'gi');\n if (regex.test(text)) {\n found = true;\n var frag = document.createDocumentFragment();\n var parts = text.split(regex);\n parts.forEach(function(part, i) {\n if (i % 2 === 0) {\n frag.appendChild(document.createTextNode(part));\n } else {\n var span = document.createElement('span');\n span.className = 'userscript-highlight';\n span.textContent = part;\n frag.appendChild(span);\n }\n });\n node.parentNode.replaceChild(frag, node);\n }\n });\n } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element\n var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];\n if (!skipTags.includes(node.tagName)) {\n Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);\n }\n }\n }\n \n highlight(document.body);\n \n // Re-highlight on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Highlight Search Terms");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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              opened on Aug 7, 2026
              参赛项目名称
              FirstDay AI｜上岗第一天
              团队 / 作者
              个人开发者：Chengyuann
              GitHub：@Chengyuann
              我做了什么
              FirstDay AI 是一套面向 AI 时代的数字试岗与岗位能力评估产品。它让候选人
              
进入具有业务目标、数据异常、跨团队协作和 AI 辅助的真实工作场景，将实际
              
工作过程转化为可观察、可回放、可复核的岗位能力证据。
              首发场景是一场 AI 客服摘要灰度上线事故。候选人需要判断是否从 10% 扩大
              
到 30%，同时处理语义反转投诉、促销压力、ASR 更新和跨团队冲突。候选人
              
可以下钻数据、询问角色、使用并核验 Copilot、采取风险控制动作、提交最终
              
决策并完成经理复盘。
              系统生成问题定义、数据判断、风险决策、跨团队协作、AI 协作和复盘学习六维
              
报告。每项能力结论都可回放至对应的数据查询、角色沟通、候选动作和决策。
              使用的工具
              • 百炼能力 / 模型：Qwen3.7-Flash、Qwen3 ASR、DashScope
                
OpenAI-compatible API
              • Qwen3.7-Flash：受控 Copilot 表达增强与结构化候选证据抽取
              • Qwen3 ASR：晨会、紧急来电和经理复盘输入
              • AI Coding：Qoder、Codex
              • 技术栈：React、TypeScript、FastAPI、Cloudflare Pages Functions、KV
              项目采用分层人机协作架构：百炼模型负责语言与语音能力，确定性评估引擎
              
负责场景事实、事件推进和行为锚点。
              效果展示
              FirstDay AI 首页
              可回放评审证据
              完成度验证：
              • 103 项自动化测试通过
              • 60 套冻结行为脚本完成率 100%
              • 核心事件到达率 100%
              • 证据引用完整率 100%
              • 重复评分平均极差 0
              • 公网 Copilot：provider=aliyun-bailian、model=qwen3.7-flash、
                llm_enhanced=true
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              项目早期最关键的设计选择，是将模型能力与评估事实分层：Qwen 负责语言与
              
候选证据处理，确定性引擎负责场景和评分。这个架构既保留自然的人机交互，
              
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                  Issue actions
                  
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page\n(function() {\n var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',\n 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',\n 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];\n \n function cleanUrl(url) {\n try {\n var u = new URL(url, window.location.origin);\n var changed = false;\n trackingParams.forEach(function(p) {\n if (u.searchParams.has(p)) {\n u.searchParams.delete(p);\n changed = true;\n }\n });\n return changed ? u.toString() : url;\n } catch (e) {\n return url;\n }\n }\n \n function cleanLinks() {\n document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n \n cleanLinks();\n \n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1) {\n if (node.tagName === 'A') cleanLinks();\n node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Remove Tracking Parameters from Links");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '

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进入具有业务目标、数据异常、跨团队协作和 AI 辅助的真实工作场景，将实际
                  
工作过程转化为可观察、可回放、可复核的岗位能力证据。
                  首发场景是一场 AI 客服摘要灰度上线事故。候选人需要判断是否从 10% 扩大
                  
到 30%，同时处理语义反转投诉、促销压力、ASR 更新和跨团队冲突。候选人
                  
可以下钻数据、询问角色、使用并核验 Copilot、采取风险控制动作、提交最终
                  
决策并完成经理复盘。
                  系统生成问题定义、数据判断、风险决策、跨团队协作、AI 协作和复盘学习六维
                  
报告。每项能力结论都可回放至对应的数据查询、角色沟通、候选动作和决策。
                  使用的工具
                  • 百炼能力 / 模型：Qwen3.7-Flash、Qwen3 ASR、DashScope
                    
OpenAI-compatible API
                  • Qwen3.7-Flash：受控 Copilot 表达增强与结构化候选证据抽取
                  • Qwen3 ASR：晨会、紧急来电和经理复盘输入
                  • AI Coding：Qoder、Codex
                  • 技术栈：React、TypeScript、FastAPI、Cloudflare Pages Functions、KV
                  项目采用分层人机协作架构：百炼模型负责语言与语音能力，确定性评估引擎
                  
负责场景事实、事件推进和行为锚点。
                  效果展示
                  FirstDay AI 首页
                  可回放评审证据
                  完成度验证：
                  • 103 项自动化测试通过
                  • 60 套冻结行为脚本完成率 100%
                  • 核心事件到达率 100%
                  • 证据引用完整率 100%
                  • 重复评分平均极差 0
                  • 公网 Copilot：provider=aliyun-bailian、model=qwen3.7-flash、
                    llm_enhanced=true
                  项目链接
                  踩坑记录
                  项目早期最关键的设计选择，是将模型能力与评估事实分层：Qwen 负责语言与
                  
候选证据处理，确定性引擎负责场景和评分。这个架构既保留自然的人机交互，
                  
也让评估结果具备稳定、可复核的证据基础。
                  Metadata
                  Metadata
                  Assignees
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                    Labels
                    showcased已收录上线外滩大会2026外滩大会 2026 参赛作品
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                    Projects
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                      No milestone
                      Relationships
                      None yet
                      Development
                      No branches or pull requests
                      Issue actions
                      
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Auto-enable theater mode on YouTube\n(function() {\n function tryTheater() {\n var btn = document.querySelector('button[aria-label=\"Theater mode\"], ytd-player #player button[title=\"Theater mode\"]');\n if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {\n btn.click();\n }\n }\n \n // Try immediately\n tryTheater();\n \n // Try after navigation (SPA)\n var lastUrl = location.href;\n setInterval(function() {\n if (location.href !== lastUrl) {\n lastUrl = location.href;\n setTimeout(tryTheater, 500);\n }\n }, 1000);\n \n // Also try on player load\n var observer = new MutationObserver(tryTheater);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "YouTube Theater Mode Default");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

                      Skip to content
                      【外滩大会2026】FirstDay AI｜先工作，再判断是否胜任 #97
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                      showcased已收录上线外滩大会2026外滩大会 2026 参赛作品
                      Description
                      @Chengyuann
                      Chengyuann
                      opened on Aug 7, 2026
                      参赛项目名称
                      FirstDay AI｜上岗第一天
                      团队 / 作者
                      个人开发者：Chengyuann
                      GitHub：@Chengyuann
                      我做了什么
                      FirstDay AI 是一套面向 AI 时代的数字试岗与岗位能力评估产品。它让候选人
                      
进入具有业务目标、数据异常、跨团队协作和 AI 辅助的真实工作场景，将实际
                      
工作过程转化为可观察、可回放、可复核的岗位能力证据。
                      首发场景是一场 AI 客服摘要灰度上线事故。候选人需要判断是否从 10% 扩大
                      
到 30%，同时处理语义反转投诉、促销压力、ASR 更新和跨团队冲突。候选人
                      
可以下钻数据、询问角色、使用并核验 Copilot、采取风险控制动作、提交最终
                      
决策并完成经理复盘。
                      系统生成问题定义、数据判断、风险决策、跨团队协作、AI 协作和复盘学习六维
                      
报告。每项能力结论都可回放至对应的数据查询、角色沟通、候选动作和决策。
                      使用的工具
                      • 百炼能力 / 模型：Qwen3.7-Flash、Qwen3 ASR、DashScope
                        
OpenAI-compatible API
                      • Qwen3.7-Flash：受控 Copilot 表达增强与结构化候选证据抽取
                      • Qwen3 ASR：晨会、紧急来电和经理复盘输入
                      • AI Coding：Qoder、Codex
                      • 技术栈：React、TypeScript、FastAPI、Cloudflare Pages Functions、KV
                      项目采用分层人机协作架构：百炼模型负责语言与语音能力，确定性评估引擎
                      
负责场景事实、事件推进和行为锚点。
                      效果展示
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                      可回放评审证据
                      完成度验证：
                      • 103 项自动化测试通过
                      • 60 套冻结行为脚本完成率 100%
                      • 核心事件到达率 100%
                      • 证据引用完整率 100%
                      • 重复评分平均极差 0
                      • 公网 Copilot：provider=aliyun-bailian、model=qwen3.7-flash、
                        llm_enhanced=true
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                      项目早期最关键的设计选择，是将模型能力与评估事实分层：Qwen 负责语言与
                      
候选证据处理，确定性引擎负责场景和评分。这个架构既保留自然的人机交互，
                      
也让评估结果具备稳定、可复核的证据基础。
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                        No type
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                          No branches or pull requests
                          Issue actions
                          
, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content\n(function() {\n function unstick() {\n document.querySelectorAll('header, nav, [role=\"banner\"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*=\"position: fixed\"], [style*=\"position:sticky\"]').forEach(function(el) {\n if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || \n getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {\n el.style.position = 'static';\n el.style.top = 'auto';\n el.style.zIndex = 'auto';\n }\n });\n }\n \n unstick();\n \n var observer = new MutationObserver(unstick);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });\n})();", "Kill Sticky Headers");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

                          Skip to content
                          【外滩大会2026】FirstDay AI｜先工作，再判断是否胜任 #97
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                          Closed
                          【外滩大会2026】FirstDay AI｜先工作，再判断是否胜任#97
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                          @Chengyuann
                          Chengyuann
                          opened on Aug 7, 2026
                          参赛项目名称
                          FirstDay AI｜上岗第一天
                          团队 / 作者
                          个人开发者：Chengyuann
                          GitHub：@Chengyuann
                          我做了什么
                          FirstDay AI 是一套面向 AI 时代的数字试岗与岗位能力评估产品。它让候选人
                          
进入具有业务目标、数据异常、跨团队协作和 AI 辅助的真实工作场景，将实际
                          
工作过程转化为可观察、可回放、可复核的岗位能力证据。
                          首发场景是一场 AI 客服摘要灰度上线事故。候选人需要判断是否从 10% 扩大
                          
到 30%，同时处理语义反转投诉、促销压力、ASR 更新和跨团队冲突。候选人
                          
可以下钻数据、询问角色、使用并核验 Copilot、采取风险控制动作、提交最终
                          
决策并完成经理复盘。
                          系统生成问题定义、数据判断、风险决策、跨团队协作、AI 协作和复盘学习六维
                          
报告。每项能力结论都可回放至对应的数据查询、角色沟通、候选动作和决策。
                          使用的工具
                          • 百炼能力 / 模型：Qwen3.7-Flash、Qwen3 ASR、DashScope
                            
OpenAI-compatible API
                          • Qwen3.7-Flash：受控 Copilot 表达增强与结构化候选证据抽取
                          • Qwen3 ASR：晨会、紧急来电和经理复盘输入
                          • AI Coding：Qoder、Codex
                          • 技术栈：React、TypeScript、FastAPI、Cloudflare Pages Functions、KV
                          项目采用分层人机协作架构：百炼模型负责语言与语音能力，确定性评估引擎
                          
负责场景事实、事件推进和行为锚点。
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                          完成度验证：
                          • 103 项自动化测试通过
                          • 60 套冻结行为脚本完成率 100%
                          • 核心事件到达率 100%
                          • 证据引用完整率 100%
                          • 重复评分平均极差 0
                          • 公网 Copilot：provider=aliyun-bailian、model=qwen3.7-flash、
                            llm_enhanced=true
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候选证据处理，确定性引擎负责场景和评分。这个架构既保留自然的人机交互，
                          
也让评估结果具备稳定、可复核的证据基础。
                          Metadata
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Universal Dark Mode - works on any site\n(function() {\n var enabled = true;\n \n function applyDarkMode() {\n if (!enabled) return;\n \n // Create style element if it doesn't exist\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (!style) {\n style = document.createElement('style');\n style.id = 'universal-dark-mode-style';\n document.head.appendChild(style);\n }\n \n // Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video\n style.textContent = '\n /* Invert everything except media */\n html {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #1a1a2e !important;\n }\n \n /* Restore images, videos, iframes, canvas */\n img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*=\"background-image\"] {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n }\n \n /* Preserve specific elements that should not be inverted */\n .no-dark-mode, .no-dark-mode *,\n [data-theme=\"light\"], [data-theme=\"light\"],\n .ace_editor, .ace_editor *,\n .CodeMirror, .CodeMirror *,\n .monaco-editor, .monaco-editor *,\n .markdown-body pre, .markdown-body pre *,\n .highlight, .highlight *,\n pre code, pre code * {\n filter: none !important;\n }\n \n /* Fix common UI elements */\n .modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #2d2d44 !important;\n border-color: #444 !important;\n }\n \n /* Scrollbars */\n ::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }\n \n /* Selection */\n ::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ';\n }\n \n function removeDarkMode() {\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (style) style.remove();\n }\n \n // Toggle with Alt+Shift+D\n document.addEventListener('keydown', function(e) {\n if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {\n e.preventDefault();\n enabled = !enabled;\n if (enabled) {\n applyDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');\n } else {\n removeDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');\n }\n }\n });\n \n // Apply on load\n applyDarkMode();\n \n // Re-apply on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {\n applyDarkMode();\n }\n });\n observer.observe(document.head, { childList: true });\n \n console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');\n})();", "Universal Dark Mode");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();

                              Skip to content
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                              Description
                              @Chengyuann
                              Chengyuann
                              opened on Aug 7, 2026
                              参赛项目名称
                              FirstDay AI｜上岗第一天
                              团队 / 作者
                              个人开发者：Chengyuann
                              GitHub：@Chengyuann
                              我做了什么
                              FirstDay AI 是一套面向 AI 时代的数字试岗与岗位能力评估产品。它让候选人
                              
进入具有业务目标、数据异常、跨团队协作和 AI 辅助的真实工作场景，将实际
                              
工作过程转化为可观察、可回放、可复核的岗位能力证据。
                              首发场景是一场 AI 客服摘要灰度上线事故。候选人需要判断是否从 10% 扩大
                              
到 30%，同时处理语义反转投诉、促销压力、ASR 更新和跨团队冲突。候选人
                              
可以下钻数据、询问角色、使用并核验 Copilot、采取风险控制动作、提交最终
                              
决策并完成经理复盘。
                              系统生成问题定义、数据判断、风险决策、跨团队协作、AI 协作和复盘学习六维
                              
报告。每项能力结论都可回放至对应的数据查询、角色沟通、候选动作和决策。
                              使用的工具
                              • 百炼能力 / 模型：Qwen3.7-Flash、Qwen3 ASR、DashScope
                                
OpenAI-compatible API
                              • Qwen3.7-Flash：受控 Copilot 表达增强与结构化候选证据抽取
                              • Qwen3 ASR：晨会、紧急来电和经理复盘输入
                              • AI Coding：Qoder、Codex
                              • 技术栈：React、TypeScript、FastAPI、Cloudflare Pages Functions、KV
                              项目采用分层人机协作架构：百炼模型负责语言与语音能力，确定性评估引擎
                              
负责场景事实、事件推进和行为锚点。
                              效果展示
                              FirstDay AI 首页
                              可回放评审证据
                              完成度验证：
                              • 103 项自动化测试通过
                              • 60 套冻结行为脚本完成率 100%
                              • 核心事件到达率 100%
                              • 证据引用完整率 100%
                              • 重复评分平均极差 0
                              • 公网 Copilot：provider=aliyun-bailian、model=qwen3.7-flash、
                                llm_enhanced=true
                              项目链接
                              踩坑记录
                              项目早期最关键的设计选择，是将模型能力与评估事实分层：Qwen 负责语言与
                              
候选证据处理，确定性引擎负责场景和评分。这个架构既保留自然的人机交互，
                              
也让评估结果具备稳定、可复核的证据基础。
                              Metadata
                              Metadata
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