把模糊的「AI 不好用」翻译成可定位、可修复、可验证的问题。
没有大厂经历，title 不是产品经理，金融工程本科。
但过去一年，我做了大多数 AI PM 没机会做的事：
如果你在找一个只会写 PRD 的 PM，我不是。
如果你需要一个能把问题讲清楚、能把方案落下去的人——我们聊聊。
故事即将开始…
滚动浏览，卡片会像轮子一样转动
重构公司金融法规库和百科库的生产流程。从数据源接入 → 清洗 → AI 处理 → 人工校验 → 上线，搭了一条完整的知识生产管线。1500+ 条法规治理从纯手工变 85% 自动化，法规模块月活增长 180%。
公司 AI 问答产品上线后翻车——胡编法规、闲聊 800 字、Prompt 泄露。拆解 RAG 四链路逐一隔离测试，定位 4 个 P0 级根因，输出改进 PRD。沉淀了可复用的 AI 产品诊断方法论。
将诊断方法论产品化。输入产品定义，自动生成评测用例——场景拆解 → 交互点分析 → 失效模式 → 用例卡片。FastAPI + 原生前端，一个人完整搭建。
GitHub 仓库 →把线下活动报名全流程自动化——从收集报名信息 → 整理名单 → 发送确认函 → 建群通知 → 物料核对 → 事后统计，6 节点管线一次跑通。运营从专职变兼任。
搭建客户动态监控系统：三层分类筛选（行业变动 / 人事调整 / 业务需求）→ AI 提炼摘要 → 双版本输出（简报版 + 分析版）。销售从被动等消息变主动出击。
围绕在线课程生产流程，搭建了一套 Skills 工具链：大纲生成 → 逐字稿起草 → 知识点拆解 → 习题自动生成。课程上线周期从 2 周压到 3 天。