2026 · 03
第一次需求访谈：确认付费意愿
主动访谈初中化学老师，设计 12 问访谈框架，锁定「拍照答题卡自动批改」场景，确认 20–30 元/月付费意愿；实测市面方案后发现替代品，理性终止开发。
产品/开发助理
深圳 · 线下全职 · 应届/1年内 · 8-15w/年
- 01独立交付小型工具与 MVP在 AI 辅助下覆盖需求、实现、测试到交付
- 02需求分析、原型与交付说明需求记录分析、原型整理、测试反馈与交付说明
- 03跟进反馈，持续迭代整理异常与失败场景，维护改进清单
- 04编程基础 + Agent 开发实操有计算机基础，熟练使用 AI Agent 工具，有个人成果
- 05AI 产品的深度用户公众号 + B 站追踪 AI 动态，GLM 5.2 / Kimi K3 付费深度使用
- 06产品 sense 与学习力对用户需求有感知，愿意大量上手尝试
- 07观察力与判断力对模型输出与失败场景有判断，善于自我调整
我的对照能力
点击任一能力，翻到作品便利贴看佐证
时间轴 · 2026.03 — 07
五个月，从第一次需求访谈 到 10 天交付 MVP 产品
2026 · 04
3 天交付本地法律 RAG 问答系统
向量检索 + 关键词匹配 + 多查询融合的混合检索管线，领域护栏自动拦截越界问题，索引《民法典》全文，回答附法条来源。GPT 拆模块、Codex 执行，我做连接器与质检师。
2026 · 05
登台讲课，和一个通宵排障夜
NLP 课程登台讲课：AI 辅助备课 3 小时，登台讲课自评 85 分；同月从傍晚修到次日清晨，踩过四个坑让 Cloud Code 连续 10 次读写测试全过 —— 不把问题带到第二天。
2026 · 06
「小韦精进看板」MVP 端到端跑通
飞书发每日总结 → 机器人识别 → AI 提取关键信息 → 网页看板渲染。前后端两个 Agent 对照接口文档并行开发，首次完成 GitHub 仓库推送。
2026 · 07
入选校 Agent 赋能团队，10 天交付 MVP
接下场地预约小程序：5 类角色权限系统，需求可视化 → Spec 拆步 → 主 Agent + 子 Agent 并行开发。同步沉淀《多 Agent 协同开发工程规范》五条。
—— 这五个月，几乎每天都有记录。
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重要作品
10 天
场地预约小程序
校 Agent 赋能团队 · 2026.07
- 5 类角色权限系统
- 18 步压缩为 3 步
- 节省 30% 模型额度
面向学生、教师、场地管理员、超级管理员、物业五类角色。先用 Agent 产出 HTML 角色/权限可视化 PRD，再按 Spec 拆步开发；发现逐对话开发吃掉 10%–30% 上下文后，改用「GLM 主 Agent + 多个轻量子 Agent 并行写独立文件」架构，主 Agent 只吃结构化摘要 —— 2 小时完成此前 2 天的工作量。
复盘长文《AI 帮我拆 18 步后差点交不上作业》↗端到端
小韦精进看板
个人进步可视化 · 2026.06 至今
- 飞书日记 → AI 提取 → 看板
- 双 Agent 并行开发前后端
- Vite + 原生 JS
把每天的总结变成可视化、可量化的个人看板：手机飞书发送 → 机器人识别 → AI 提取关键信息 → 同步网页渲染。独立完成 PRD 与前端，让两个 Agent 对照接口文档并行开发前后端，两天全程模型额度仅消耗 5%–8%。MVP 已跑通，正迭代 2.0 样式与 3.0 部署上线。
3 天
本地法律 RAG 问答系统
Ollama 本地部署 · 2026.04
- 混合检索 + 领域护栏
- 《民法典》全文索引
- 回答附法条来源
针对「LLM 编造法条」的痛点：向量检索 + 关键词匹配 + 多查询融合的混合检索管线，领域护栏自动拦截刑法/税法等越界问题，查询规划与流式输出。协作中曾识别出本地模型把法律问题误判为无关的「AI 偷懒」，拒绝打补丁式修复，划定红线逼出彻底方案。
12 问
教师 AI 助手 · 需求调研
访谈 → 原型 → 理性终止 · 2026.03
- 确认 20–30 元/月付费意愿
- 竞品实测：阅卷机 / 豆包爱学
- 发现替代品后主动止损
发现老师批改作业痛点后主动联系初中化学老师，设计 12 问访谈框架锁定核心场景；调研市面方案（阅卷机 40–70 万仅 toB；实测豆包爱学识别率够用但面向学生），确认付费意愿后发现现成产品可替代，终止开发。一次完整的「确认需求 → 验证 → 理性止损」产品动作。
5 条
多 Agent 协同开发工程规范
从真实项目沉淀 · 2026.07
- 需求文档是活基线
- 主 Agent 只吃结构化摘要
- 独立验证者 + 状态台账
从小程序项目复盘中沉淀的五条规范：需求文档是活基线；主 Agent 只吃结构化摘要；质量靠验收关卡兜底；独立验证者确认；状态外置台账。自创口诀：「Spec 验收标准是法律条文，确定性检查是警察，审核员是法院，主 Agent 是终审。」
5900 字
公众号「小韦玩AI」+ 书稿
内容产出 · 2026.03 至今
- 单篇 5900 字开发复盘
- 万字书稿《恋爱中的心动与理性》
- 写作 skill 指令遵循度 90%+
持续输出 AI 实践长文：多 Agent 开发复盘、双 Agent 环境调教、风格逆向工程写作法等。另将 11 章书稿《恋爱中的心动与理性》重构为体系化长文 —— 写作流程为「大纲先行 → AI 生成 → 人工审校」。
阅读公众号文章 ↗90 /10
需求分析实战 · 场地预约小程序
自主梳理需求 · 2026.07
- 老师只给方向，不全程跟进
- 90% 时间与 AI 共同调研
- 10% 时间与老师沟通确认
老师把我叫去办公室面谈后，派发了场地预约小程序的任务：只给出一个功能方向，没时间全程跟进，产品需求需要我自己梳理。90% 的时间我与 AI 共同调研，并结合自己在学校生活中对同学需求的理解，自行整理出产品需求；剩下 10% 的时间，只在需要时与老师沟通确认。最终目标：与 AI 共同调研实现方案，让结果更贴合用户的真实需求。
2 款会员
我的 AI 使用背景
信息渠道与工具选择 · 日常
- 公众号 + B 站追踪 AI 动态
- GLM 5.2 / Kimi K3 会员深度使用
- 常用 Z Code 编辑器
平时会从公众号和 B 站关注大量 AI 相关信息，几乎了解目前主流 AI 的能力特点。深度使用国产模型 GLM 5.2 与 Kimi K3，两款均开通会员。日常使用最多的编辑器是 Z Code；Claude Code 之前在用，但知悉其中涉及的数据安全风险后，几乎停止使用了。
每日
判断力来自日常复盘
AI 使用复盘习惯 · 2026.03 至今
- 几乎每天复盘 AI 表现
- 清楚 AI 擅长哪里
- 明确哪里需要流程约束
几乎每天都会对 AI 工具的使用表现进行复盘。通过持续复盘，清楚知道 AI 擅长哪里，以及哪里需要流程约束，也就是需要人工介入或提前设定规则的地方。判断力不是天生的，是一次次复盘喂出来的。
我如何与 AI 协作
对模型输出的观察与判断
「场地预约小程序项目给我的经验：80% 的时间几乎是在整理思路、与 AI 划分任务以及管理流程，真正用于写代码、做开发的时间不到 20%。」
场地预约小程序 · 实战复盘
「子 Agent 正确率 90%，0.9²⁰ 只剩 12%；加验证做到 99%，0.99²⁰ 还有 82%。验证是长流程能跑通的前提。」
失败场景 · 概率推演
「模型额度是预算，不是限制：200 元/月的 AI 预算，记账到每一次 API 调用，盯着仪表盘做技术选型。」
成本意识 · 工具调度
技能索引 · 诚实标注掌握程度
技能与工具
- AI Agent 工具（Claude Code / Codex / GLM / MiniMax / DeepSeek API / Kimi / Ollama / Dify）深度实操
- 提示词工程（系统性设计 · 多轮迭代控制输出）深度实操
- 需求访谈 / PRD / 产品开发全流程 SOP有方法论
- 测试与复盘（录音转写 · bug 分级 · MVP 达标线）有方法论
- 写作与表达（公众号长文 · NLP 课程登台讲课自评 85 分）擅长
- 前端基础（HTML / JS / Vite，能读能改能排障）基础
- Python（课程 + AI 辅助脚本）基础
- Git / GitHub 版本管理基础
本科
桂林电子科技大学 · 人工智能
2025.09 入学 · 2027.06 预计毕业
大专
广西机电职业技术学院 · 软件技术
2022.09 入学 · 2025.06 毕业
在校
学习委员 · 迎新志愿者
校级跑步竞赛第一名
联系方式 · 期待面谈