关于我
墨尔本大学计算机系应届毕业生。喜欢「折腾」AI,把脑子里那些天马行空的想法变成真的产品。
从写第一行代码开始,我就对「技术如何真正帮到人」这件事着迷。大学的课程和项目让我掌握了计算机与机器学习的系统知识,但真正驱动我的,是用这些技术去解决那些「好像没人做,但明明很重要」的问题——比如让普通求职者不花钱也能拿到专业级的简历辅导。
我相信 AI 不该只是大厂的军备竞赛。它应该走进普通人的生活:帮小摊贩记账、帮老人读药品说明、帮毕业生找到第一份工作。我的梦想很朴素——开发人人都能用、且真正造福民生的 AI 产品。
这个网站,就是我探索这条路上的笔记本。记录项目、记录踩坑、也记录那些灵光一闪的瞬间。
a.
AI 产品策略
判断模型能力边界,定义 AI 原生场景,规划从 MVP 到规模化的路线。
Roadmap · 场景评估 · 竞品分析
b.
大模型落地
Prompt 工程、RAG 架构、评测集设计,与算法团队同频沟通。
Prompt · RAG · Eval · Fine-tuning
c.
数据驱动增长
搭建北极星指标体系,通过实验与漏斗分析驱动留存与转化。
SQL · A/B Test · 指标体系
d.
用户体验设计
为不确定性设计——处理 AI 的置信度、失败态与用户信任。
Figma · 交互设计 · 用户研究
e.
跨团队推动
在算法、工程、业务多方之间对齐目标,推动复杂项目按期交付。
PRD · 项目管理 · 向上沟通
f.
技术深潜
阅读 Agent 运行时源码,理解工具调用循环、上下文管理、MCP 等机制。
Agent Loop · 上下文压缩 · Tool Use · MCP