我是 三两 · 32，一个做产品的美术生。
关注 AI 原生产品、Agent 工作流与内容创作工具。习惯先拆解真实问题，再设计流程，借助 AI Coding 快速构建，并通过测试与使用反馈持续修正。
好的产品，是用巧妙的方式，解决真实的问题。
从 AI 内容生产开始 · 探索视频知识理解 · 试试求职 Agent · 全部公开仓库
这三个项目分别代表我在 实际业务流程、用户产品体验、Agent 系统设计 三个方向上的探索。
当人物设定、场景、道具与分镜散落在不同文档中，制作效率和一致性都会受到影响。
AI Drama Production Studio 将剧本导入、资产提取与确认、分镜生成、人工修订和导出放进同一工作区。核心不是「一键出片」，而是让 AI 生成过程可以管理、追溯、修改和交付。
产品关注： 业务流程拆解 · 资产一致性 · 人机协作 · AI 内容生产
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普通视频摘要可以告诉你「讲了什么」，却未必解决「哪里没懂、怎么回看、看完如何组织知识」。
划重点 · Key Points 围绕一个完整的学习体验设计三条链路：
播放时补懂难点 → 单视频知识定位 → 多视频学习路径重构
从轻提示、知识点时间区间到带来源的学习路径，重点是将模型输出变成可理解、可验证、可操作的产品功能。
产品关注： 用户需求分析 · AI 功能设计 · 证据追溯 · 质量评测
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AI 可以改写简历，但如果不了解行业、岗位要求和候选人的真实能力，漂亮的文字也很难解决求职问题。
JobHuntBot 为 Codex / Claude Code 定义可复用的求职流程：
行业研究 → 目标企业与 JD → 能力模型 → 经历证据 → 定制简历 → 岗位匹配与投递跟踪
通过分阶段的 Agent Harness，让输出有依据、步骤可检查、求职资料保存在本地工作区。
产品关注： Agent Harness · 任务规划 · 证据约束 · 工作流自动化
将视频拉片、剧本拆解、分镜优化放进一个浏览器工作台。辅助创作者分析景别、镜头节奏与画面风格，并整理后续制作使用的脚本和提示词。
它与 AI 漫剧生产工作台是独立项目，但都来自同一个问题：如何让 AI 视频制作少一些重复沟通，多一些可复用的结构化信息。
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我的关注点不只是模型能力，而是 从问题到交付的整个闭环。
| 阶段 | 核心问题 | 对应实践 |
|---|---|---|
| Discover · 发现 | 用户真正卡在哪里？业务约束是什么？ | 划重点：拆分理解障碍与知识定位场景 |
| Design · 设计 | 哪些步骤该交给 AI，哪些需要人来控制？ | AI 漫剧：资产确认、分镜编辑和流程衔接 |
| Build · 构建 | 如何把方案快速做成可用的东西？ | 通过 AI Coding 完成工作台和交互原型 |
| Evaluate · 验证 | 结果是否可靠？失败时如何处理？ | Schema 校验、测试、Bad Case 与迭代 |
关键词： Product Thinking · AI Coding · Agent / Skills · Prompt & Workflow Design · Human-in-the-loop · AI Evaluation
- AI × 创作：从单点生成工具走向更完整、更可控的内容生产流程。
- AI Agent × 真实任务：探索可复用的 Skills、工作流、评测与长期任务管理。
- AI × 学习：让内容理解、场景练习与知识复习形成连续体验。
这里记录的是已经公开的作品，以及仍在不断尝试的方向。探索中的想法不等于已经上线的产品。
如果你也关心 AI 产品如何真正落地，欢迎通过开源项目交流想法、问题和改进建议。
先理解问题，再把它做出来。
Think in products. Build with AI. Keep learning.