我在做的，是把 AI 真正变成能用在业务上的东西。不是停在试用和 demo，而是从一个真实的业务问题出发，判断 AI 能在哪儿帮上忙、帮到什么程度，再把它做成能跑、能进决策的产品。
这段时间我一个人做了几件还算完整的事。SignalRadar 是一套产品机会情报系统，我自己设计并实现了整条流水线：从多平台采集海外用户声音，到清洗、语义聚类、机会评分，再到每天自动生成日报，背后是一套大模型加数据管线的工作流。VoxLens 是我自建的用户调研引擎，用它做过运动相机、扫地机器人、智能家居这些品类的竞品和出海分析，单个项目处理过四五万条用户声音，最后收敛成能直接指导决策的攻防地图和产品策略。也用它从一万多条声音里，把一个被错杀的社交赛道重新定义成一款产品，从定位、用户场景一路推到具体的 AI 功能和指标。
做这些事，我有几个一直在用的习惯。先想清楚要回答的业务问题，再决定采什么数据、搭什么流程，而不是先动手再找故事。让 AI 服务判断，而不是替我下判断。它很擅长把不完整的信息写得像真的，所以我会给每个结论划证据边界和质量门，过不了的写得再顺也不用。也尽量把主观判断变成能被复核的指标，把拍脑袋选打法，变成用数据选战场。
我是学动画转过来的，对新出的 AI 工具一直有上手就想试的习惯，也因此把编程、大模型、生成式视觉这几条线都摸了一遍。这个网站是我用 Claude Code 自己搭的，也用 AI 一个人做完过一部动画短片。动画和摄影留下的那点审美，一直在帮我判断一个产出到底好不好。
现在想找一段能深度参与的机会，把一个想法从想清楚做到真正落地，而不只是按部就班地执行。