定义真实任务
从设计师视觉生产、创作者互动和个人投资复盘中识别高成本判断任务。
AI PRODUCT MANAGER PORTFOLIO 03 CASE STUDIES / 2026
行业洞察多 Agent 协作人机协同验证迭代
SELECTED CASE STUDIES
三个场景，一套 AI 产品方法。
从建筑视觉生产、内容互动到投资决策，聚焦的始终是同一件事：让 AI 扩大分析和探索的能力，同时保留用户对结果的判断权。
CASE STUDY 01 / 建筑视觉表达 AGENT
01ArchAI Studio
建筑视觉表达 Agent
将白模、草图、设计说明与参考图作为多模态输入，拆解为理解、方向选择、细节探索、分镜与成片输出的可审阅 Workflow。
- 核心问题
- 工具链割裂，视觉生产成本高，单次 AI 生成不可控。
- 产品决策
- 在方向、摄影、细节与镜头节点引入 Human-in-the-loop。
- 验证方式
- 基于真实工作流重构为可交互的 Agent Workflow Simulator。
WHITE MODEL
SKETCH
DESIGN BRIEF
01Spatial
Understanding
Understanding
02Visual
Exploration
Exploration
03Storyboard
Planning
Planning
FINAL OUTPUT11 Shot Film
Human confirmed
CASE STUDY 02 / 内容互动 AGENT
02AI 分身回复实验室
AI 内容交互 Agent
面向内容创作者，学习历史回复与表达习惯，结合视频语境生成候选回复，并通过人工审核保持内容真实感和个人风格。
- 核心问题
- 高频互动耗时，人工回复难以保持表达一致性。
- 产品决策
- 将语气模板与内容模板拆分，适配不同生命周期。
- 验证方式
- 以真实小程序界面与早期使用流程验证人机协同闭环。
CASE STUDY 03 / 投资决策辅助系统
03Investment OS
AI 投资决策辅助系统
将每日复盘、资金信号、次日计划与后续验证组织为可回看的操作系统。它不荐股、不自动交易，只辅助用户减少信息噪音与情绪化判断。
- 核心问题
- 投资信息过载，判断缺少固定框架，计划和复盘相互脱节。
- 产品决策
- 以暗盘雷达三级池替代单一阈值，并公开数据源容错状态。
- 验证方式
- 保留计划、次日事实与历史记录，持续调整筛选规则。
MARKET STATUS观察中
CAPITAL MAP资金轮动
DATA QUALITY可用
明日交易计划
趋势机会池持续跟踪
风险观察项等待确认
执行边界人工决策
策略验证
✓
昨日计划验证记录复盘依据PRODUCT METHOD
从场景洞察到验证闭环。
三个案例并不复用同一套 UI，却共享同一套 AI 产品设计方法：先定义真实任务，再让 AI 在明确边界内参与工作。
结构化 Agent Workflow
将输入、推理、输出、状态与数据质量转化为可审阅的产品流程。
保留人工决策
在方向确认、内容审核、计划执行等关键节点，不以自动化取代责任。
记录验证与反馈
以真实结果、用户反馈与规则变化驱动下一轮产品迭代。
VALIDATION PRINCIPLES
不把概念包装成结果。
所有案例将原型、真实产品、早期验证和待长期验证的边界分别呈现。产品价值来自可追溯的判断过程，而不是未经验证的增长或收益数字。
MY ROLE / AI PRODUCT MANAGER
跨行业经验，转化为 AI 产品判断。
从建筑设计、项目管理到独立完成三个 AI 产品项目，擅长在不确定场景中定义问题、设计协作边界，并把抽象判断落成可运行系统。
从真实工作流、用户反馈和高成本决策节点中定义产品问题。
将经验转化为数据条件、Agent 状态、任务分工和反馈闭环。
明确 AI 的探索职责与用户的确认、修改、执行边界。
根据任务选择 Claude、Codex 等工具，并参与问题定位与迭代。
5 年建筑设计与项目管理经验，具备需求理解、协作与交付视角。
俄亥俄州立大学建筑技术科学本科，中英文工作沟通能力。
RESUME
王十未
AI 产品经理
5 年设计 / 项目管理经验 + 3 个独立 AI 产品项目。完整经历需求洞察、规则设计、工程协作与真实反馈迭代。
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