在小红书做产品两年，做了三件跟 AI 有关的事。不算天才，就是喜欢琢磨"人到底想要什么"，也愿意自己动手把它做出来。
不先问"现在能做什么"，而是想清楚产品做成的样子——用户的一天会因为它有什么不同。
把终态拆成能度量的中间态：评估标准、测试集、里程碑，倒推出今天该验证什么。
规则先行、降级兜底，让不确定的 AI 在确定的框架里稳定地交付体验。
接手时对话规模只有几万、开口率不到一半。我从模型侧下场：自建「理想集」语料体系（定标准、招写手、管生产），支撑多版 SFT 上线；主导对话评估标准，把评测数据沉淀为偏好数据支撑 RM 训练；再用一次系统性改版收拢体验。
点点 3.0 进主站，卡点不在功能，在内容安全与合规。我设计并落地三层内容安全防护——link reader 过滤、异步安审、内容撞库——输出多份方案逐一对接风控、内容安全、合规三个团队；主导 Tab / Table 结构化容器组件，推动蓝链跳转（对接合规黑名单）与地理位置授权分期落地。
项目唯一的产品经理：从定位、竞品到全量产品设计，2 周出双端方案，带 6 人跨职能团队。发动机是一套世界模型驱动的「AI 导演」Agent——在经典养成玩法之上叠加 AI 层，让 AI 成为玩法本身而非外挂聊天框：一次策划、全程执行、事后成册，规则库约束生成边界、三层降级兜底。落地首版「世界模型」机制并随版本上线（相关机制已申请 3 项发明专利，第一署名）。早期增长来自产品内自然分享与 H5 引流，未做付费投放。
这是我负责的那款 App 里最核心的机制（已脱敏、抽象成一个虚拟世界）。AI 把整场戏一次策划好——分幕、镜头、拍照点、日记，再逐幕执行，规则库保证它不越界；结束后所有截图连成一本绘本。点一下看它怎么跑。
我更像一个习惯从"人"出发、又愿意自己动手的人。心理学的底子让我对"用户到底想要什么"比较敏感，vibe coding 的习惯让我能把想法直接写成能跑的东西——懂人，也懂实现。
对技术的手感得自己上手。这些是我一个人从 0 写出来、跑起来的东西——独立开发是佐证，产品判断力才是本体。
简历之外：公益志愿者（志愿时长破百、水滴筹指定好人）· 音乐爱好者 · 主机游戏收藏家 · 翻山探险家 · 国标舞小白
同事、同学、面试官、网友——都欢迎留一句。真实的旁观视角，比我自己怎么说更有用。