AI Products
把模型能力组织成可理解、可确认、可测试的产品体验。
AI 在我的工作里不是聊天窗口,而是一套生产系统。
把模型能力组织成可理解、可确认、可测试的产品体验。
把内容、验证、路由和复盘拆成稳定的协作流程。
针对真实运营问题搭建 Skill、Dashboard 与数据工具。
负责需求、判断与验收,用 AI 加速原型和产品迭代。
面向 Windows 与 macOS 的 AI 桌面伙伴,把对话、轻量工作站与音乐电台融入日常陪伴。
选择一个界面,查看真实产品画面与背后的产品判断。
把 AI Agent 放在桌面产品里,通过对话调用整理、备忘、提醒、文件与下一步建议。
用户需要直接提问,或从对话进入整理桌面、备忘、提醒和文件等明确任务。
对话与五个命名能力放在同一面板,避免把 Agent 做成一个与产品割裂的聊天框。
未配置模型时保持明确空状态。能力调用经过路由与确认边界,不让模型静默执行产品动作。
From idea to working product.
我负责需求定义、方案判断、验收与迭代;AI 是实现与开发协作工具。先看真实输出,再进入问题、判断、实现与证据。

面向多账号 X 运营的本地数据看板,统一账号、帖子、外部回复、指标快照与采集健康。
Open case↗把一条 KOL 帖子转化为五个真正不同的英文回复方向,并提供中文审阅与事实安全边界。
Open case↗一套人审在环的双语 X 内容工作流,把热度、事实、账号定位、双语对齐与发布前检查组成可审计流程。
Open case↗把生成能力放进可控的运营流程。
模型负责生成与辅助判断;确定性规则负责边界、状态和检查;最终发布与业务决策始终由人完成。
关键代码默认展开,直接展示边界、状态与决策逻辑。
把不稳定的自然语言判断收敛为有限、可测试的体验状态。
type ExperienceMode = "focus" | "recovery" | "relax" | "unknown";
function commitContext(input: CandidateContext) {
if (input.source === "explicit") return normalize(input);
if (input.source === "inferred") return { status: "suggest", input };
return { mode: "unknown", status: "idle" };
}让推断只产生建议而不是静默执行;unknown 保持 unknown,避免 AI 猜测用户状态。
根据公开架构重新整理的伪代码,不是私有仓库源码。让可解释的信号参与选题,而不是只依赖一次模型判断。
score = (
freshness
+ verification
+ impact
+ 0.45 * x_heat
+ account_fit
- penalties
)把时效、验证、影响、X 热度和账号匹配分开计入,让热度只能影响选择,不能替代事实验证。
防止采集缺失被错误解释为真实的零。
type MetricValue =
| { state: "observed"; value: number }
| { state: "missing"; reason: string }
| { state: "partial"; value?: number; reason: string };让运营人员区分已确认的 0、当前缺失与部分可用数据,避免错误复盘。
从业务语义重新整理,不包含公司源码或真实接口。经过筛选的公开项目。Private 项目保持私有。
AI 项目之外,运营判断来自真实内容、增长与协作经验。
通过 X、Telegram 内容运营、渠道增长与 KOL 合作,经 UTM 归因带来约 2000 名新增用户;独立触达 300+ 海外 KOL / KOC。
覆盖抖音、小红书、快手、视频号,累计获得 10 万+点赞收藏,并沉淀多套可复用内容 SOP 与达人资源库。
围绕养元青命题完成竞品、用户、创意活动与媒介投放方案,参与预算规划和完整策划案交付。
我对 AI 的兴趣不是从“工具清单”开始,而是逐渐变成:如何利用 AI 解决具体问题,建立工作流,并把想法推进成真正可用的产品。