№ 01 · SIPA 毕业项目 · 六人小组2026 年 1–4 月
量子计算与全球能源版图
为 Wood Mackenzie 研究部门写的一份技术经济简报：量子计算到底会在能源的哪些地方「真的动一下」，哪些地方只是故事。我们把六个应用（电网优化、核能研发、电池化学、先进光伏、能源金融、量子感知）放到一个三轴矩阵里打分。两次 Wood Mackenzie 办公室汇报、十几场行业访谈、以及一个自始至终只在 Zoom 里出现过的 client lead。
量子计算技术经济六人团队
我总是绕回同一件事：事情“写在纸面上的样子”和“实际运转的样子”之间，那道缝。世界怎么运转，人怎么行动，一个决定究竟是怎么做出来的。从行为科学走到气候金融，串起来的也是这条线——同一种盯着看的本能，只是换了对象。慢慢地我明白，一个好问题，比一个干净的答案更值得信。
You build a model. You run ten thousand sensitivities. You still need to decide. The project I worked on last spring had a coverage ratio that drifted south by 0.04× every time I tightened the PPA floor — which is to say, the spreadsheet was telling me what I already suspected: no amount of tax equity structuring would out-argue a bad resource year.
This is what I like about the work. The numbers eventually run out of answers, and you are left, as always, with a judgment.
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一个风电场项目的完整现金流模型——债务塑形（debt sculpting）、PTC/ITC 税收权益结构、P50/P90/P99 发电情景、敏感性测试、以及一份与 EPC 合同对齐的 term sheet 草稿。
Lisa Sachs 教授这门研究生气候金融课程的两名助教之一——主题涵盖混合金融与优惠资本、主权债务可持续性、碳市场、UNFCCC 框架、以及决定新兴市场资本流向的资本成本结构性因素。
面向美国可再生能源项目融资的垂直 AI agent——解析 PPA、验证 sponsor 财务模型、检查 IRA 时代的税权结构、起草带 citation 的 IC memo。Phase 0：基于人工打分的公开 PPA cases 跑 eval harness，还不是产品。
让一个 AI 把 LaTeX 简历里的每条 bullet 按目标 JD 重写——但不让它编造没发生过的事。SIPA on-cycle 找工作的时候每次手工 tailor 一份要一个小时，我才下决心写了它。可以接 Claude Code（`claude -p`）或者任何 LiteLLM 支持的模型。
一个 notes-first 的工作台，把会议、零散笔记和录音整理成结构化的中英文文档。核心是 Markdown 编辑器、转写、项目记忆、AI synthesis，以及 PDF、Markdown、飞书等导出路径。
本科我学的是行为科学——四年时间都在学着面对一个一团乱的人类情境，问一个问题：这里到底发生了什么，而「发生了什么」又意味着什么？
这个问题放在项目融资里也一样成立。一张 pro-forma 无非是对未来精心伪装过的一种论证，所有的假设都是脚注。