让家庭采购
更聪明、更从容

项目背景：围绕家庭采购“买什么、何时买、怎么买最省”的决策链路，设计以家庭消费档案为核心的 AI 购物管家。

• 产品方案：通过场景化商品沉淀与消耗周期预测实现自动补货；融合排行榜、评价与自然语言交互生成可解释决策摘要；实时解析活动规则匹配最优优惠券，并监控价格与库存主动提醒。
• 评测：构建家庭场景评测集，量化补货准确率、推荐采纳率、券匹配最优率、提醒转化率，评估决策质量与业务价值。
• 迭代：基于评测归因持续优化商品库、预测模型与推荐策略，迭代 AI 管家决策能力。

项目成果：阿里巴巴淘天 AI 创意金点子赛 二等奖

把分散信息
变成可靠答案

项目背景：Tabbit 浏览器由美团研发，面向信息检索、资料处理、内容创作与重复网页任务提供 AI 辅助；针对校园信息分散、重复咨询与内容易过时的问题，设计 AI 校园生活助手。

• 产品方案：覆盖外卖柜、快递点、宿舍条件等高频场景；采用渐进式披露检索，以 RAG 和提示词约束确保事实准确，规避校园敏感信息编造，时效内容引导至官网核实。
• 评测：以评测集为基线，量化准确率、召回率、路由命中率与 token 消耗，衡量 skill 的稳定性与成本效能。
• 迭代：由评测归因驱动内容补全、路由调优与时效信息校对，形成“评测 → 修复 → 回归”闭环。

用正向反馈
替代冲动消费

项目背景：对标字节跳动旗下馋猫外卖，针对用户深夜情绪性消费的痛点——冲动点单常伴随金钱损耗与热量焦虑。

• 产品方案：构建模拟真实交易链路的外卖应用；保留沉浸式交互并切断真实扣费，将“未摄入热量”转化为成就感，以低痛感完成行为替代。
• 评测：依托 A/B Test 对比不同下单方式与配送时长的点击率，结合用户反馈，量化验证正向反馈机制在阻断冲动消费及缓解戒断焦虑上的有效性。
• 迭代：建立商品库动态更新机制，对标竞品持续优化沉浸体验与转化路径。

从 0 到 1
做出持续增长的账号

账号运营：独立从 0 到 1 搭建小红书社媒账号“哇咔咔漫剪”，目前累计获得 6300+ 粉丝、30万+ 赞藏量。

• 内容产出：搜集每日热点并结合账号属性，进行创意性内容产出与发布。
• 数据复盘：不定期分析账号数据，判断用户观看喜好；善用创作者服务中心，围绕浏览量、评论量与转化率复盘内容表现。
• 持续迭代：根据数据反馈及时调整选题与表达，在内容、角色与观众之间建立真实连接。