Portfolio

作品集

这里是我做过的一些产品。它们大多从一线现场长出来,最后变成有人在用、能持续迭代的东西。截图都来自真实运行中的产品;涉及公司内部系统的项目,只讲架构与判断。

  1. 01AI Native Infrastructure公司级 AI Native 基础设施
  2. 02AI 原生儿童伴学产品K12 AI 素养学习产品
  3. 03AIGC 内容生成平台内部资源生产提效工具
  4. 04FindJoy · 觅乐个人作品 · AI 人生模拟器

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AI Native Infrastructure

公司级 AI Native 基础设施

发起与独立实现2026.08 – 至今

让每个人手上的 AI 助手都用上同一份公司知识——而不是让每个团队各自造一个 AI 应用。它不新增一个系统,只把公司已有的知识、工具和使用边界,变成 AI 随时能取用的东西。

公司里想用 AI 的人很多,但每个场景各建一套服务,结果是重复建设、知识散落、越用越乱。这个项目换了个问法:同事每天已经在用自己的 AI 助手干活了,为什么还要再给他们一个应用?于是它不做 AI 应用,只做更底层的准备——把公司知识、能用的工具和使用边界整理清楚,让每个人手里的助手直接取用。

我做的事

  • 把接入做成三个不用动脑的动作:填名字 → 复制 → 粘给 AI。任何需要额外理解、额外决策的步骤,都算没做好。
  • 让一次配置变成值得展示的身份:成员自助接入、个人凭证,加上一块 3D 电子工牌的颁发仪式——把技术动作翻译成组织里看得见的东西,公司约 90% 的同事完成了接入。
  • 知识只留一个真相源:一份 Markdown 文档,谁都能改、每次改动留痕。暂时不上向量库,等文档规模真的到瓶颈再说——少一层基础设施,就少一份长期维护。
  • 把边界写进设计里,而不是写进规范里:凭证只签发一次、不留明文;成员只能写指定目录;AI 想改知识,先把草稿给人看,确认后才落库。
  • 碰业务数据时守三条线:按需取用、不曲解语义(空、无、零是三种不同的事实)、隐私字段先脱敏。
  • 核心知识文档与业务能力每周累计调用 300+ 次。接入说明本身也有测试兜底——改一句话测试就会失败,因为「能不能顺利接进来」是产品底线,不是文档问题。

架构

ANOS 架构分层图:责任层(人)、工作 Agent 层、主干层 Gateway、存储层 Vault、业务系统连接层
数据按需上行,结论经人确认后沉淀回知识库;基础能力由 Git 发布,业务知识由运行时存储承载

几个设计判断

  • 复杂留给系统,简单留给同事:能靠服务端和页面消化的复杂度,不转移到使用者身上。
  • 先想清楚「谁来负责」:不可逆的动作和知识写入,永远保留人的确认环节。
  • 不重复造轮子,包括不重复造 AI:模型、会话、编排交给每个人自己的助手,这里只做真正共享的部分。
  • 宁可少一层,也不要多一份长期维护:每新增一个组件,都要先回答它能不能被别的方式替代。

项目涉及公司内部系统,这里只展示架构与设计判断,不包含产品界面、内部名称、域名与任何内部数据。

Agent知识库组织协作从 0 到 1

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AI 原生儿童伴学产品

K12 AI 素养学习产品

AI 产品经理 / 全栈开发2026.03 – 至今

把「会用 AI」变成一节孩子能自己走完的课:先跟着学伴小星弄懂概念,再亲手用 AI 做出一个作品,最后拿到点评。AI 素养不是背知识点,是练出来的。

课堂是主流程,不是产品说明书。一节课里,孩子先跟着小星理解概念,再被送进一个真实可用的 AI 工具完成任务;作品交上去会有评价,评价以语音回到课堂。学到的东西和做出来的东西,在同一节课里闭环——而不是「看完视频,去别的地方练」。

我做的事

  • 走进学校:面向小学到初中阶段的孩子,在多所学校做调研,把老师的教学目标、课堂实施的真实限制和孩子的体验揉进同一个方案,并推动产品在多所学校落地使用。
  • 排出一节课的节奏:讲解、互动、动手三段式,每段都能被内容团队配置——出新课程不用等改代码。
  • 把内容生产变成一条流水线:先写人话版课程稿,再自动转成上线内容,配图、配音、预览、发布各归各位;生成环节有硬规则,不许编造资源、不许自创题型,发布前必须自检。
  • 让孩子真的拿到反馈:课堂步骤可配置提交与点评,项目制课程用评分表给出关卡评价与结课评价,过程还被留成记录。
  • 照顾学校里的旧设备:立下明确约束——不用模糊和混合模式、动画只做透明与位移、按钮不小于 44px、不做只能悬停才能发现的操作。

产品界面

入口分流页,五张卡片分别导向 AI 探险启航、创意挑战营、百宝箱、广场与作品集
入口:把学生导向课程、项目制挑战、AI 工具与作品沉淀四条路径
小星课堂上课界面,AI 学伴小星正在讲解一张校园魔法委托单
上课:AI 学伴小星按步骤讲解,把抽象概念讲成孩子能接住的话
智能百宝箱页面,列出文字生图、生文、AI 小导演等工具入口
百宝箱:把可用的 AI 能力收成学生随手能拿的工具箱
广场页面,以卡片网格展示儿童诗歌、探路者、最佳辩手、职业体验等主题
广场:按主题组织的 AI 玩法,让孩子自己挑想探索的方向

截图为真实运行中的产品。为保护学生隐私,未展示任何学生作品、昵称与学校信息;产品入口不便公开,如需演示可单独沟通。

教育AI 素养课堂产品内容体系

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AIGC 内容生成平台

内部资源生产提效工具

发起与全栈落地2026.04 – 至今

一线真正缺的不是「能生成」,而是「能稳定、批量、可追溯地交付」。这个平台把散落各处的生成动作收成一条流水线:提交 → 生成 → 审核 → 导出,谁都能看清一个任务走到哪一步。

原来的流程里,任务散在不同人手上、重复操作多,做到哪一步常常没人说得清。所以这个平台一开始就不比谁的模型更强,而是解决交付问题:一个批次共用一套模板,先生成阶段 prompt 再并行出图,成图进入统一的审核工作台,通过的才允许导出。

结果与设计

  • 覆盖 20 名内部资源生产人员,图片单日最高生成量万张、视频单日最高百条,整体生产耗时降低约 80%。
  • 一次配置、批量执行:按任务类型、提示词来源、模型拆开设置,输入一行一个对象就能批量提交;先生成阶段 prompt 再并行出图,在「可控」和「吞吐」之间找平衡。
  • 审核有自己的工作台:按批次和状态筛选,单张通过、淘汰或重生成,导出只拿通过的图——质量把控不再靠人盯进度表。
  • 生成能力按任务类型分别配置:文本、审核、文生图、图生图、视频各用各的模型,换掉一个不影响其他环节。
  • 常规需求半天内上线:把一线反复出现的诉求,抽象成可复用的产品能力,而不是一次性的脚本。

产品界面

任务中心:左侧是批量生成设置与输入区,右侧是任务列表与筛选
任务中心:一批任务一次提交,状态与进度都在同一张表里
生成设置弹窗:生成批次、生图模型、LLM 模型、Prompt 来源、比例与分辨率
生成设置:模型、来源、比例、分辨率一次定好,这一批任务共用
任务输入弹窗:模板选择与提示词区,可恢复或更新原模板
任务输入:从模板起步,改完只影响本次任务,不会污染原模板
审核工作台:一个批次的多张结果并列,可逐张通过、淘汰或重生成
审核工作台:一个批次的结果摆在眼前,通过、淘汰、重生成逐张决定
自由创作页面:对话式输入框与最近实验列表
自由创作:一句话描述想要的东西,图片与视频共用一套工作台

截图为真实运行界面(已裁掉任务列表中的生产数据)。这是公司内部工具,不提供公开入口。

全栈工作流批量生产提效

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FindJoy · 觅乐

个人作品 · AI 人生模拟器

独立设计与开发2026.08 – 至今

一个不给你打分的人生模拟器。从出生开始,每个年龄节点给你三个选择,没有标准答案;走到最后回望时,你会看见自己这一路是怎么变成现在这样的。

这是我的个人作品,不是公司项目。大多数 AI 产品在替人完成任务,我想做一个别的:让人在体验里看清自己真正向往什么。所以它不给人生设成功分数——你怎样定义,就有怎样的幸福。

我做的事

  • 让选择真的算数:年龄、职业、财务、健康、关系、心理和经历过的事件都会被记住,一步步影响后面的剧情;每一段人生都留在「过往人生」里,在世的能接着续,已故的能回看全过程。
  • 不让人被机器故障打断:生成失败会自动重试,内容被截断会自动修复,实在不行退回预设选项——体验不该因为一次模型抽风就崩掉。
  • 一个人做完整条链路:从状态设计、剧情推进到开发上线,部署链路也是自己搭的(提交即自动测试、构建与发布,含反向代理与健康检查)。

产品界面

FindJoy 首页,主按钮为「开始人生」
首页:从这里开始这一段人生
FindJoy 作品展示页,以翻页方式介绍产品理念
作品展示:用一个 idea 讲清楚它想做什么
人生事件决策界面,18 岁填报志愿的 A/B/C 三个选项
决策:每个年龄节点三个选项,没有标准答案
选择之后的人生推进界面,22 岁的处境与新的决策
推进:你选过的路会留在人生里,影响之后遇到什么
过往人生弹窗,列出每一段玩过的人生、年龄、节点数与在世或已故状态
过往人生:玩过的每一段都留着,在世的能接着续,已故的能回看全过程
人生结尾页:享年 85 岁自然离世,列出这一生的职业、城市、改变方向的时刻与回望
结尾:没有分数,也没有评级,只有一句「如果这是你真实的一生,你愿意这样活吗?」

AI 游戏生成式体验独立开发个人作品