把大模型能力翻译成普通用户能感知到的产品价值。
策划异步社交玩法，激活 QQ 关系链价值。
策划 AI 漫画日记及 AI 技能玩法，增加情感羁绊。
关注无障碍及社会公益领域，让技术照见普通人。
同心结资助系统、CHI'24 听障外卖员研究、AED 急救培训设计。
在腾讯 QQ AI 宠物业务里，我负责把"大模型能力"翻译成"普通用户能感知到的产品价值"。点击卡片可展开完整 STAR。
把宠物从"单机养成"升级为"好友互动的社交载体"，激活 QQ 关系链价值。
背景：早期 QQ 宠物的客态主页（好友视角）仅支持单向浏览，缺乏双向互动能力，关系链价值未被激活。
核心贡献：
结果：客态主页访问 PV 相对提升 85%，激活"以宠会友"的社交生态。
基于类 OpenClaw 架构，把大模型复杂能力拆解为可解锁、可装配的"独立技能"。
定位："宠物版 AI 教科书"。通过游戏化养成降低大模型使用门槛，打造 Z 世代在 QQ 体系内的 AI 交互玩法。
关键决策：相比传统"指令式 Prompt"交互，主导设计"场景化 Skill 学习与管理体系"。
主线闭环：领养 → 学习 → Skills 安装 → 日常互动。让小白用户在"养成"中自然习惯 AI 能力。
通过 AIGC 强化"人宠情感链接"，从 0 到 1 走通行为采集 → 多模态生成 → 社交分享闭环。
Prompt 情感化表达：把干瘪的行为数据（频次 / 场景 / 上下文）转化为有趣味性、有情绪价值的"宠物独白日记"。
生图模型：主导大模型 + LoRA 微调链路，制定"形象一致性 / 画风统一性 / 情节匹配度"三大核心指标。
A/B 验证：对照组文字日记 vs 实验组漫画日记，留存与社交分享意愿大幅提升。
从 0 到 1 打通 数据准备 → 模型训练 → 效果评测 → 问题分析 → 迭代优化 全链路。
背景：原有多角色（产品 / 算法 / 标注）在表格中流转数据的协作成本高、迭代周期长。
关键贡献：
00 后，浙江大学软件学院人机交互专业（无障碍方向）硕士。研究生期间专注于"边缘人群与新技术的交互"，把这份对人的关注一路带进了产品工作。
做产品的方法论上，我相信"先理解人，再选择技术"。AIGC 不是技术堆砌，而是把模型的能力，转译成用户能享受的小惊喜。
技术再先进，也要照见普通人。
这些项目是我决定做产品的初衷 — 让我相信"科技向善"不是口号。每个项目点击可查看完整背景与产出。
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