具备 AI 产品全链路能力，从 LLM 原理、RAG 架构到 Agent 系统、Coding Agent 架构均有深入理解。熟练掌握 Prompt Engineering、Few-shot、Zero-shot、COT 等提示词技巧，能独立完成模型选型、API 调用与本地微调。拥有完整的产品方法论，擅长市场调研、竞品分析、用户访谈、需求优先级排序，能独立撰写需求文档并构建 Demo 验证想法。具备数据驱动决策思维，精通 A/B Test 设计、模型评估与 Benchmark。擅长用 Vibe Coding 快速验证想法，通过 Figma 原型设计落地 AI 交互体验。

AI 技术栈

大模型基础

LLM / GPT / Transformer Fine-tuning / SFT / LoRA 微调本地模型 Context Window / Token 管理

多模态能力

图片模型调用与提示 ASR / STT TTS

RAG 体系

RAG Reranker Embedding / 向量数据库

Agent 系统

Agent / Multi-Agent Coding Agent 架构理解 Function Calling / Tool Use MCP AI Workflow

Prompt 能力

Prompt Engineering Few-shot Zero-shot COT

API & 工具

OpenAI API / Claude API Vibe Coding Claude Code Codex Cursor Windsurf Antigravity opencode openclaw

AI 产品能力

设计与体验

Figma UI/UX AI 交互设计 / 对话体验

产品落地

需求文档撰写独立 Demo 验证想法市场调研竞品分析用户调研 / 用户访谈用户画像 / Persona 产品路线图规划版本迭代管理需求优先级排序数据埋点设计 MVP 思维产品定位 / 差异化用户反馈分析

数据与优化

数据驱动决策成本控制 SQL 统计分析（A/B Test、显著性检验）模型评估指标模型 & Agent 评测（Benchmark）量化分析 A/B Test 设计数据建模（回归分析、分布拟合）

软技能

交流

跨团队协作英语

自驱

开源项目分析追踪 AI 前沿进展快速学习能力商业思维风险意识 / 合规

HL Since 2026

Experience

AI Agent 交互体验专家 2026.03 — 2026.06

联想

围绕 AI Agent 产品形态，探索新时代人机协作的交互体验规范、产品方法和自动化工作流，重点关注 Agent 如何理解任务、承接上下文、触发工具、反馈状态并帮助用户完成复杂工作。

AI Agent 技术与交互探索：研究 Agent 产品从传统对话框走向任务执行、工具调用、多轮协作和可恢复流程后的交互变化，沉淀面向 AI Agent 时代的体验原则和设计判断
数据驱动的交互体验优化循环：围绕数据分析自动化、电商 VOC 分析和 UI/UX 设计自动化，构建从数据输入、洞察生成到交互方案产出的 AI Agent 工作流

AI 产品经理 2024.04 — 2026.03

成都爱进化科技（Sider AI 插件）

负责 Sider 浏览器插件产品的功能升级和产品体验优化。从 0 到 1 搭建公司级数据基础设施，包括完整的数据看板系统和事件数据库系统，为多端产品提供数据支撑。

图片翻译功能开发：主导图片翻译从技术调研到产品上线的完整流程，支持 50+ 种语言，日均使用量达数百次，显著提升产品国际化能力
网页总结功能优化：深入分析用户使用场景，优化 AI 提示词设计策略，通过 A/B 测试验证优化效果，提升总结质量和稳定性
数据监测系统建设：基于 AWS 事件追踪技术，预设数千个用户行为埋点，打通前后端数据口径统一，并使用 Grafana 创建近千个数据监测看板，覆盖 4 个客户端团队和运营团队
内部信息整合推送系统：整合 Product Hunt、Hugging Face、Google News 等多个信息源，构建每日新闻整合推送功能
★ AI 数据洞察 Agent 系统：基于 RAG + Skill + MCP 架构打造智能数据平台，实现自然语言数据查询，数据支持效率提升 6-20 倍

Projects

Agent 时代交互体验探索

参与者部分方向负责人联想

AI Agent · OpenClaw · Harness Agent · 技术方案调研 · 交互设计参考

参与 AI Agent 时代交互体验探索，负责部分 Agent 技术方向调研，包括 OpenClaw、Harness Agent 等方案的能力边界、产品形态和交互启发，并将复杂技术概念转译为团队可讨论的设计参考。

核心成果：

Agent 技术方案调研：负责调研 OpenClaw、Harness Agent 等 Agent 技术方向，分析其工具调用、任务执行、自动化流程和产品化可能性
交互设计参考与启发：从调研案例中提炼 Agent 页面设计、用户使用路径、运行状态表达和人机协作方式，为内部交互方案提供参考
技术概念产品化：梳理自学习、自演进、记忆、工具调用和任务恢复等 Agent 概念，转译为团队可理解的产品语言和设计判断
内部分享与共识建设：输出案例分析和分享材料，帮助团队理解 Agent 产品形态与交互体验演进方向

数据驱动的交互体验优化循环

项目负责人联想

AI Agent · 数据分析自动化 · 电商 VOC · UI/UX 设计自动化 · Claude Design · Claude Code

面向 AI Agent 时代的交互体验优化工作流，将数据分析、电商 VOC 用户洞察和 UI/UX 设计自动化串联起来，形成从数据处理、问题识别、洞察报告到设计规范与交互产出的闭环。

核心成果：

数据分析自动化：面向数十个交互品类设计数据处理与分析流程，规定对应的数据分析维度和分析方向，并把控最终分析报告质量
电商 VOC 用户洞察：自动抓取京东、联想商城、天猫等渠道的对应产品评论，进行用户反馈归类、痛点提炼和机会点总结，生成高质量 VOC 分析报告
UI/UX 设计自动化：基于联想已有设计规范和数据资产，使用 Claude Design + Claude Code 为近十个不同产品线生成对应的设计规范与设计成品
体验优化闭环：将数据输入、用户洞察、交互判断和设计产出连接起来，推动交互体验优化从单点分析升级为可复用的自动化工作流

Nexus Agent

产品负责人独立开发开源项目

macOS App · SwiftUI · Python · Agent Kernel · Tool Use · Memory · SQLite · Permission System

本地优先的 macOS Agent 应用。围绕桌面对话、工具调用确认、Work Pane 执行过程展示、上下文记忆、运行记录与任务恢复，探索如何把 Agent 从命令行工具能力产品化为可安装、可使用、可理解的桌面应用。

核心成果：

App-first 产品定义：将项目定位从 CLI 工具包装调整为原生 macOS Agent 应用，明确安装、配置、启动和首次使用路径
Agent 产品架构：规划 Agent Kernel、Provider Registry、工具执行、权限治理、Memory、Artifact、Ledger 等核心模块，并转译为用户可理解的产品功能
可审查执行体验：设计工具调用前的权限确认、执行过程可视化和 Work Pane 信息组织，让 Agent 工作过程对用户可见、可控
真实场景验证：梳理多轮对话、单次任务、项目理解、文档整理、代码协作等日常使用场景，用真实模型调用检查 Agent 在实际工作流中的表现
复杂产品系统抽象：将模型调用、工具执行、上下文管理、权限治理、运行恢复和用户界面串成完整闭环，体现从底层技术到用户体验的系统化产品能力

AI 数据洞察 Agent 系统

项目负责人 Sider

RAG · Skill · MCP · LLM · AWS · 多源数据整合

公司拥有多端产品线（Web、Desktop、Mobile 等），数据分散在不同系统。产品与运营团队在获取数据支持时面临：复杂指标需要从零理解计算逻辑、后端接口缺乏统一规范、高频相似查询占用大量时间。从 0 到 1 打造一套基于 AI 的智能数据洞察平台，让产品/运营员工能够自助、安全、高效地获取数据支持。

核心成果：

效率提升 6-20 倍：原来需要 1-2 小时的复杂数据需求，现在 5-10 分钟即可完成
多源数据整合：定义全产品端口的数据格式规范，整合前后端及运营多渠道数据源
AI Agent 架构：将公司数据理解能力封装为 Skill，采用 RAG + Skill + MCP 架构打通用户到数据源的智能通路
自然语言交互：Agent 具备产品-数据映射能力，用户提问即可直达数据洞察
数据安全保障：实现基于角色的登录权限体系，防止数据泄露
文档智能问答：集成文档检索能力，简化文档查找和信息获取流程

数据监测系统建设

项目负责人 Sider

AWS 事件追踪 · Grafana · 多数据源整合 · 数据建模

针对公司多端产品（Web、Desktop、Mobile、Extension）缺乏统一数据监测体系的问题，从零开始搭建完整的数据基础设施。建立用户行为、业务指标、系统性能等多维度监测能力，为产品迭代和运营决策提供数据支撑。

核心成果：

基于 AWS 事件追踪技术，为公司构建高效事件追踪服务，预设数千个用户行为埋点，实现关键路径、功能使用和转化行为的精准监测
整合付费、注册、登录、使用、成本监测等多个数据源，打通前后端数据口径统一，减少不同团队之间的数据理解偏差
使用 Grafana 创建近千个数据监测看板，覆盖 4 个客户端团队和运营团队，支撑日常产品迭代、运营分析和问题定位
建立完整的数据分析体系，为公司从零搭建数据驱动决策的工作基础
将数据支持从"被动响应"升级为"主动监测"，极大提升了问题发现和响应速度

图片翻译功能开发

项目负责人 Sider

Azure AI Vision OCR · Google Translator · DropClip · 产品设计

面对产品国际化需求，从 0 到 1 负责图片翻译功能的完整开发流程。从技术调研、方案设计到产品落地，实现图片内嵌文字的识别、翻译和背景文字抹除的完整能力，显著提升产品在海外市场的竞争力。

核心成果：

完成技术调研，评估并选定 Azure AI Vision OCR、Google Translator、DropClip 等技术方案
搭建完整的技术 demo，验证图片文字识别、翻译和背景文字抹除的端到端流程可行性
协助相关产品经理完成项目上线，支持 50+ 种语言，形成日均数百次使用的稳定功能场景
该功能成为产品国际化能力的核心支撑，帮助用户处理跨语言图片内容理解与翻译需求

内部信息整合推送系统

项目负责人 Sider

多源信息整合 · 自动化推送 · 信息聚合 · RSS/API

针对团队成员需要了解行业动态但信息分散、查找成本高的问题，构建一站式信息聚合平台。整合多个高价值信息源，通过自动化推送机制，确保团队能够及时获取行业最新动态和技术资讯。

核心成果：

整合 Product Hunt、Hugging Face、Google News、模型公司 Blog、AI 新闻站点等多个信息源
构建每日新闻整合推送功能，提升团队对行业动态和技术趋势的敏感度
建立信息筛选和推送机制，确保信息的时效性和相关性
成为团队获取 AI 行业资讯的首选渠道，信息获取效率显著提升

网页总结功能优化

核心贡献者 Sider

Prompt Engineering · LLM · 用户体验优化 · A/B 测试

针对用户反馈的网页总结质量和稳定性问题，深入分析用户使用场景，优化 AI 提示词（Prompt）设计策略，提升总结效果和用户体验。

核心成果：

分析用户在不同场景下的总结需求，针对性优化提示词设计
通过 A/B 测试验证优化效果，总结质量和用户满意度显著提升
降低了总结失败率和异常输出，提升了功能的整体稳定性
积累了大量 Prompt Engineering 实践经验，为后续 AI 功能开发提供参考

image-process

独立开发者开源项目

JavaScript · Cloudflare Workers · OCR · 图片翻译

基于 Cloudflare Workers 的轻量级图片处理服务，提供 OCR 文字识别、图片翻译、格式转换功能。

核心成果：

集成百度 OCR API，实现图片文字识别与定位
结合智谱 GLM 模型，支持中英文图片内容翻译
利用浏览器 Canvas 实现翻译后的图片重绘
代码托管在 GitHub (github.com/HerculeLiu/image-process)