消费用户 IoT、健康行为及历史对话数据生成每日个性化健康报告,设计 5 类触发链路;睡眠日报支撑单日交互 UV 5.7 万+、PV 6.4 万+,环比增长超过 20%。主导周报产品从 0 到 1,并搭建简报双轨评测体系。
面向医疗场景全流程开放的 AI 智能体服务平台。独立负责两项核心设计:①智能工作流平台设计——针对医院搭建医疗智能体时「工作流与页面组件脱节、重复开发」的痛点,提炼「节点标准化 + 组件复用」方案;②血糖专项 Agent 与 RAG 方案设计——覆盖「意图识别—数据解析—知识检索—结果生成」全流程。
百度智能云「灵医」基于大模型能力,面向医院、医生、患者提供全流程 AI 智能体服务(智能分导诊、健康科普、报告解读、预问诊、症状自诊、临床辅助决策等),下方便是我参与设计的灵医开放平台与灵医智能体入口。
面向慢阻肺患者的全病程智能管理平台,覆盖医生端(PC Web)与患者端(APP)双端,整合多维健康数据监测、AI Agent 智能诊疗建议、华为 Health 穿戴设备数据接入,以及风险预警与管理成效统计看板等核心功能模块。产品已在北京朝阳医院与阜外医院实际部署运行。
发现自己日常需要同时追踪求职进度、论文deadline、减肥目标、学习时长……但市面上没有一个工具能把这些串联起来,于是用 AI 工作流自己做了一个。核心理念是:AI 记得你所有的事,你只需要和它聊天。
这个产品最核心的设计决策是:不要让用户去记东西,让AI来记。传统工具是用户填表,AI只是查询;Life OS是用户聊天,AI主动整合所有数据来回应。这个区别让它从"工具"变成了"伙伴"。
这个思路其实和我在戒烟智能体里用MetaData SSOT解决长期记忆问题是同一套方法论的延伸——让结构化数据驱动AI的上下文感知,而不是依赖对话历史的堆叠。
朋友刚入职门业销售,最大的困扰是没有地方练习真实的销售对话——不敢直接对真客户练,又没有人扮演客户给反馈。我意识到这正是AI最擅长的场景:无限耐心、随时可以重来、还能即时分析表现。于是花了两天做了这个系统,朋友直接在工作中使用。
这个产品最核心的设计决策是:把"练习"变成"实战预演"而不是"背课文"。
很多销售培训是给你一套话术背下来,但真实销售场景里客户不按剧本走。所以我设计的是自由对话——你说什么都行,AI 扮演的客户会真实地反应,你从对话中自己发现哪里说错了。拜访前分析报告 + 对话中的实时态度条 + 对话结束的复盘,形成完整的学习闭环。