2023.12 — 2026.07
AI 产品经理
字节跳动 · 今日头条
深圳
- 负责研发效能方向的 AI 应用落地，独立主导两个 0 → 1 项目，均完成场景论证 → 评测验证 → 试点 → 推广全流程
- 评测集、验收阈值与效果验证方法均由我定义，作为灰度放量的硬性门槛
- 拉齐算法、工程、测试、安全四方推进，立项阶段完成数据权限分级
6 年产品经验，其中 5 年在今日头条
2 个独立主导的 0 → 1 AI 项目
50 人推广至 5 个测试团队
60%业务线测试人力覆盖
我关注的不是模型本身有多强，而是它能不能稳定地解决真实工作流里的问题。
6 年产品经验，5 年在字节跳动今日头条。2023.12 起转向研发效能方向的 AI 应用落地，独立负责两个大模型项目从场景论证到试点推广的全流程，分别解决测试用例「怎么写」和「漏没漏」的问题。做 AI 需求时习惯先建评测标尺、再谈优化，评测集、验收阈值与效果验证方法均由我定义；同时通过置信度分档、规则兜底、降级策略与人工反馈回流控制模型的不确定性。
- 大模型应用落地 01
- 评测体系与数据闭环 02
- 研发效能提效 03
工作经历
6 年产品经验，从优酷与今日头条的播放体验，走到研发效能方向的大模型应用落地。
优酷播放体验
头条音视频体验
用例盲区雷达
智测用例引擎
2020.072026.07
2021.07 — 2023.11
产品经理
字节跳动 · 今日头条
深圳
- 负责内容消费方向，主导音视频播放器的功能迭代与体验优化
- 把音频从图文附属功能做成独立消费场景，并牵头播放质量指标定义与看板建设
2020.07 — 2021.06
产品经理助理
阿里巴巴 · 优酷
- 负责移动端播放体验，参与播放质量度量体系搭建，承接播控迭代与清晰度策略实验
- 参与定义秒开率、卡顿次数、播放失败率口径，并负责分端分网络的质量归因分类
代表项目
两个 0 → 1 的 AI 项目，两段音视频播放体验，以及个人独立开发与内容实践。
LLM · RAG · 研发效能
智测用例引擎 —— AI 测试用例生成平台
2025.05 — 2026.07 · 项目负责人
把大模型接进用例设计环节，面向约 80 人的测试团队落地「需求文档 → 功能用例」「Swagger → 接口用例」两条链路。先建评测标尺再谈优化：五维评分标准 + 300+ 条黄金评测集，达标才放量。能力嵌进测试同学原有平台而非新造工具，结果按置信度分档，人工修改的 diff 结构化回流，成为版本迭代的主要输入。
-30%+用例设计人均投入工时
~80%综合采纳率，零修改直采近 50%
-1/3需求到用例的交付周期
1.5 人试点范围内释放的人力
评测集得分（百分制）· 两轮归因迭代后
首版60 分左右
迭代后80 分以上
需求点覆盖度
纯人工80% 出头
接入后90% 左右
展开看关键决策
- 场景收敛：拆解测试工时结构后选定用例设计环节（占总工时约 1/4、结果可当天验证、有历史用例可沉淀），评估并放弃自动化脚本生成、缺陷根因定位等候选场景，明确一期「不做清单」。
- 技术选型：把用例粒度、命名规范、必测项规则沉淀为 RAG 知识库；论证后放弃微调路线——样本量与需求变化频率不支撑其投入产出比。
- 效果归因：首版未达标后，对被丢弃 / 大幅修改的用例做全量归因分类，分链路调整提示词策略与示例集。
- 推广节奏：2 团队 10 周试点数据达标后，分两批推广至 5 个团队约 50 人。
检索 · 评测方法 · 评审提质
用例盲区雷达 —— 基于历史缺陷的用例评审辅助
2023.12 — 2025.04 · 独立负责
把历史真实缺陷当成考题，去检验现有用例集里评审阶段难以发现的覆盖盲区。一期只做盲区识别与语义冗余检测，主动放弃用例自动改写——判断权留给人，且改写结果无法验证。每条盲区强制携带来源缺陷编号与发现阶段，只给补充方向、不代写用例。
+40%评审后新增用例条数，其中 1/3 来自 AI 提示
~60%回溯测试集上的盲区提前识别率
~45%20+ 场真实评审的建议采纳率
70%+试点团队周活
单场评审的产出（耗时基本持平）
接入前基线
接入后+40%
展开看关键决策
- 缺陷知识库：缺陷抽象为「前置条件 / 操作路径 / 触发因素 / 异常表现」四元组，只取现象与复现步骤；滚动窗口长度由盲区采纳率数据反推确定为 12–18 个月。
- 路线排除：排除代码覆盖率路线——它无法反映设计层盲区，且依赖团队不具备的探针基建。
- 误报收敛：首版误报率过高，经全量归因与三轮迭代后收敛至约 20%；用户处置动作（要补 / 已知不测 / 误报）回流优化模型。
- 定位调整：耗时没降但产出变多，据此把项目对内定位由「评审提效」主动改为「评审提质」——采纳率约 45%，为同期人工基线（60%）的约 3/4。
内容消费 · 音频播放器 · 视频播放器
今日头条音视频播放体验优化
2021.07 — 2023.11 · 产品经理
头条从图文向多形态内容消费转型期，音视频是承接消费时长的主要形态，但播放能力分散、体验与质量口径不统一。
- 音频播放器：主导「听新闻」场景，落地后台播放、锁屏控制、自动连播、倍速与断点续听，并针对通勤场景把单篇播放升级为个性化播放列表——把音频从图文附属功能做成独立消费场景。
- 视频播放器：推进手势快进、清晰度自适应、小窗播放等交互统一，牵头秒开率、卡顿率、播放失败率的产品侧口径定义，建立分端分网络的播放质量看板。
- 项目成果：音频场景消费时长与用户规模稳步增长，从图文附属功能成长为独立消费入口；播放器交互规范与质量度量口径被后续多个内容形态复用。
播放质量度量 · 播控功能 · A/B 实验
优酷移动端播放体验优化
2020.07 — 2021.06 · 产品经理助理
播放链路横跨播放内核、CDN 调度与码率策略多个团队，归因分散、口径不一；项目先把播放质量做成可度量、可归因的指标体系。
- 播放质量度量：参与定义秒开率、卡顿次数、播放失败率的产品侧口径，搭建分端分网络的质量看板并负责归因分类。
- 播控功能迭代：承接倍速、跳过片头片尾、小窗播放的需求跟版，推动移动端与 TV 端播控统一；负责默认清晰度与码率自适应的 A/B 实验。
- 项目成果：播放质量由被动接客诉转为主动发现，秒开率与卡顿率持续改善；度量口径被 TV 端复用。
个人项目 · Web Coding & 自媒体
独立开发实践与 AI 知识科普
持续进行中
利用 AI 编程工具从 0 到 1 独立完成需求定义、原型设计与开发落地；同时在抖音独立运营 AI 知识科普账号，长期贴近 C 端用户对 AI 的真实认知与使用痛点。
短视频口播稿与封面生成工具
输入选题即产出结构化口播稿（钩子 / 正文 / 引导）与封面图。核心是提示词工程与模板体系——把优质脚本拆解为可复用结构，约束输出格式，解决内容发散、风格不稳定的问题。
AI 决策助手（正反方论证）
输入待决策问题，以正反方对抗形式输出「做与不做」的理由清单、关键变量与倾向性建议。核心是把模型的含糊建议重构为可审阅的决策框架，让用户逐条判断、保留最终决策权。
抖音 · AI 知识科普
独立负责选题、脚本、剪辑与数据复盘全流程，持续输出 AI 工具实测与认知科普内容。
复盘闭环
建立「选题 → 完播率 / 互动率 → 迭代」的复盘习惯，沉淀可复用的选题与脚本方法论，反哺产品侧的需求理解与价值传达。
能力图谱
产品
- 模糊诉求 → 可验证场景
- 需求定义与 PRD
- 不做清单与验收指标
- 试点设计与推广落地
- A/B 与实验设计
AI 专长
- 评测集与评分标准设计
- RAG 与私域知识库
- 置信度分档与规则兜底
- 人工反馈回流与数据闭环
- 提示词工程与效果归因
协作
- 算法 / 工程 / 业务跨团队推进
- 数据权限与安全合规对齐
- 数据指标拆解
- 技术可行性评估
- AI 编程实现原型验证
教育背景
深圳大学
本科