Production Line
五个工位，一道工序
从问题进料到系统出厂。滚动，看一件产品被做出来。
Station 01 · Observe
观察
访谈、梳理流程、识别真正阻塞交付的业务断点。
Station 02 · Frame
定义
把问题转成边界、角色、规则、数据结构和 MVP 优先级。
Station 03 · Prototype
验证
用 Figma、代码原型和 AI 工具快速验证关键假设。
Station 04 · Ship
交付
推进研发、部署、测试、验收，让系统进入真实运行环境。
Station 05 · Learn
迭代
用反馈和运行数据修正规则，把项目沉淀为可复用能力。
Output · 出厂
Featured Work
出厂产品
流水线末端的三份产出：AI 产品、B2B SaaS 与政企数字化，核心都是把复杂问题变成可运行系统。
Capabilities
四层核心能力
从判断、构建到流程抽象与真实交付，形成一套可复用的 AI 产品工作方式。
01
01
产品判断
Product Judgment
从混乱业务里识别真正的问题、约束和优先级，把需求收敛成可验证的产品方向。
02
02
AI 原生构建
AI-native Build
用 LLM、Agent 与全栈原型能力，把概念快速变成可运行、可演示、可迭代的系统。
03
03
复杂流程抽象
Workflow Design
把多人协作、审批规则和组织边界抽象为状态机、权限模型与稳定的信息结构。
04
04
政企项目交付
Enterprise Delivery
推动跨团队协作、部署验收与长期迭代，让方案在真实组织场景里落地运行。
AI Product Lab
AI 产品实验日志
持续探索能真正进入产品系统的 AI 能力，而不是停在概念演示。
01
多 Agent 工作流
把采集、证据检索、报告写作拆成独立 Agent，并保留人工复核点。
02
AI 视频分析
用 YOLO、OCR 与时间轴对齐，把录像转成事件轨迹和可导出片段。
03
Vibe Coding 原型
用 Codex / Claude Code / Kimi 快速把需求变成可运行 MVP。
04
结构化数据与 RAG
把分散业务资料统一建模，为 LLM 提供可检索、可验证的知识源。
AI 应用产品化
识别可被 LLM / Agent 自动化的关键环节，并设计可信工作流。
复杂业务抽象
把线下表格、审批和多角色沟通沉淀为结构化系统。
全栈原型构建
用 AI 工具链快速完成前后端 MVP 与验证环境。
政企项目交付
熟悉需求对接、研发协同、部署上线与验收节奏。