AI-Native × 产品全链路

需求分析 · PRD输出 · 数据验证 · 项目落地
Prompt调优 · RGA架构 · 模型评测 · 成本优化

从需求洞察到产品落地,从流程设计到数据验证。
擅长将复杂业务抽象为标准化产品方案,用数据驱动决策。

能力矩阵

🏗️

结构化产品思维

四分文档体系(PRD/TDD/DBD/TestPlan)

渐成画迹App从需求到上线全程文档驱动

高效验证与交付

Vibe Coding 2.5周MVP + Agent项目中3天止损决策

渐成画迹App已部署,少部分真实用户测试
🚀

项目落地与迭代

P0边界管控 + 版本冻结机制 + 数据复盘

习惯App P0冻结后仅修Bug,明确P0/P1边界

Agent1 V5定为Baseline,进入维护状态

习惯App已部署Vercel,5位真实用户测试
🤝

跨部门协同推进

需求对齐 + 英文文档交付 + 多方验收

奔步BUPA项目:与英国业务方远程对接

PPG项目:机场酒店系统跨部门流程梳理

全英文PRD/交接文档,跨国团队协作经验
🧪

模型选型与评测

Seedream 5.0 Lite(成本效率)vs Midjourney/SD

6维度加权评分体系:语义/边界/冲突/澄清/社交/基础

Token优化40%,单次请求成本0.04元
🤖

Multi-Agent架构设计

Agent串联(需求解析→图案生成→匠人匹配→进度监控)

职责边界划分 + JSON接口契约 + 3层降级策略

AI刺绣定制平台MVP

AI工作流编排

Coze工作流:分支判断→多轮澄清→图像生成→规则匹配

3天止损决策:端到端复杂Agent→拆分成2个Agent架构

避免沉没成本
✍️

Prompt+RAG混合架构工程调优

V1→V5迭代,解决Token超限、显式状态块解决记忆丢失

测试发现阻断级缺陷问题,使用冲突预检机制,从0分→5分修复

Agent1需求解析85%通过率

方法论沉淀

两套Skill + 三个项目的方法论体系

🎯
Skill

product-requirements-chat

需求分析Skill:通过对话把模糊想法变成可执行需求

探索→收敛→落文档 范围三分法 工具路由表
🎨
Skill

ui-designer-agent

UI设计Skill:Apple级美学视觉规范,3天完成35个HTML原型

四条负面规则 自然色调 Pencil绘制指令
📱
项目方法论

渐成画迹习惯App

AI辅助开发全链路工程化:四分文档交叉验证 + 原型驱动需求迭代

PRD/TDD/DBD/TestPlan UI倒逼需求细化 响应式布局指南
🧵
项目方法论

AI刺绣定制平台

Agent架构设计:4-Agent串联 + 止损决策 + 6维度加权测试

7维度完整度评分 3天止损决策 85%测试通过率

技术栈与工具链

全链路技术选型与工程实践

前端:Vue3 | TypeScript | Tailwind CSS | Vite
后端:Supabase | PostgreSQL | Edge Functions
数据层:Dexie.js | IndexedDB | 竞品分析 | 用户访谈
设计层:Figma | Pencil | Axure | 文生图(AIGC)
AI工具:Coze | Trae | Kimi | 文心一言 | Seedream
Agent层:Coze(工作流编排) | Trae(AI编程) | 多Agent串联架构 | Prompt | RGA

项目能力映射

用数字说话,数据驱动的产品实践

2.5周
习惯App MVP交付周期
需求→原型→开发→部署
85%
Agent1测试通过率
V5修复后核心能力5/5
6个
独立主导项目
习惯App/刺绣Agent/AI日报/字里藏画/毕设/美食汇
40%
Token优化
刺绣平台单次请求成本0.04元

精选项目

C端应用. Vibe Coding 🎯

渐成画迹

微习惯追踪App,AI-Native独立产品,从0到1全流程闭环

满意度 4.6/5 痛点解决率 100%
AI架构 🧵

AI刺绣定制平台

Multi_Agent-Flow串联,Prompt+RAG混合架构非遗定制智能化

85%通过率 0.04元/次
AI工具 📊

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