ABOUT ME / 关于我把技术可能性，
翻译成产品确定性。
我关注的不只是“AI 能不能做”，更在意它在真实场景里是否可信、可控、可持续优化。
电子信息专业背景让我能与技术团队讨论模型、延迟与成本；产品实践则让我持续回到用户流程、业务规则与体验反馈，用评测数据推动每一次迭代。
JY © 2026 向下探索
PROFILE / ABOUT MEAI PRODUCT MANAGER
上海 · 华东理工大学
ABOUT ME / 关于我把技术可能性，
EDUCATION / 教育经历
华东理工大学电子信息（信息工程）· 211 本科
2023.09 — 2027.062024 校级奖学金 · 校级社工奖2025 校级奖学金
票票审
企业发票智能审核 Agent · 产品负责人设计 VLM + Multi-Agent 审核方案、可配置规则与人工兜底机制，并通过金标集、Trace 和 Bad Case 建立完整评测闭环。
50 张真实金标发票8.7s P95 延迟¥0.011 单票成本
Knowledge Bar
知识库笔记 · 思维导图 Agent · 产品负责人搭建文本解析、语义抽取与结构生成链路，通过埋点、测试集和回滚指标推动 V0–V2 多轮产品迭代。
98.8% 语义覆盖率248/251 语义原子V0–V2 完整迭代
从判断到落地
- AI 产品模型选型、RAG、Agent Workflow
- AI 评测Prompt、金标集、指标与 Bad Case
- 产品设计PRD、用户流程、IA 与原型
- 快速交付Axure、Figma、飞书、Codex
SELECTED WORK / 精选项目
真实问题，真实产品，真实指标。
每个项目都从一个不够清晰的问题开始，以可运行产品和评测结果结束。
CASE 01产品负责人 / 0→1
Knowledge Bar
知识库笔记 · 思维导图 Agent
把碎片信息变成可继续生长的知识地图。从文本解析、语义抽取到结构生成，我负责产品定义、Agent 工作流、Prompt 优化与评测闭环。
98.8%语义覆盖率
PRODUCT SCREENS / 产品界面02 ITEMS
PRODUCT DEMOS / 演示视频05 ITEMS
PRODUCT FLOWS / 产品流程图03 ITEMS
CASE 02产品负责人 / 评测设计
票票审
企业发票智能审核 Agent
围绕识别置信力低与业务规则复杂的问题，设计 VLM + Multi-Agent 审核方案，并用金标集、Trace 与 Bad Case 建立可量化、可兜底的产品机制。
¥0.011单票推理成本
PRODUCT SCREENS / 产品界面04 ITEMS
PRODUCT DEMOS / 演示视频02 ITEMS
SYSTEM FLOWS / 流程与数据模型02 ITEMS
CAPABILITIES / 个人优势
既看见模型，也看见使用模型的人。
AI 产品化
- 模型能力拆解
- Agent / RAG 方案
- 业务可控边界
理解 LLM、RAG、Embedding 与 Agent 的能力边界，把模型能力翻译为可用、可控的业务方案。
AI 评测
- 金标测试集
- Trace 与 Bad Case
- 指标体系与回归
从金标测试集、指标体系到 Trace 与 Bad Case，把“看起来不错”变成可复现的产品判断。
产品系统设计
- 信息架构
- 用户流程与异常分支
- 权限与回滚机制
串联需求、信息架构、用户流程与回滚机制，让复杂 AI 链路在真实场景里稳定工作。
快速交付
- 原型与交互验证
- Vibe Coding
- 小步迭代上线
熟练使用 Axure、Figma、飞书与 Codex，以原型和可运行产品快速验证假设、推动迭代。
TOOLCHAIN / 技能工具HOVER TO PAUSE
AIChatGPT
CCClaude Code
CXCodex
AXAxure
FGFigma
FS飞书