AI 产品经理｜Agent / Copilot 产品方向
2026 届人工智能本科，拥有工业售后、研发提效与商家经营场景的 AI 产品实践。
从复杂业务中找到问题，设计 AI 与人的协作流程，把产品方案做成可体验、可验证的交互 Demo。
兼具 AI 技术理解与内容运营经验，关注用户如何完成任务，也关注产品上线后如何通过数据和反馈持续改进。
请通过邮箱获取简历：3627525418@qq.com
三段实习呈现我在售后、开发者与商家场景中的产品实践；两项独立项目呈现从问题定义到可点击体验的完整构建能力。
用户描述：设备按下启动按钮后无反应，屏幕偶尔亮一下，没有明显报警声。
我将基于专家经验为你进行诊断，请依次完成以下步骤。
线上服务在 14:20 开始出现大量 500 错误，帮我看下是什么原因？
订单服务在创建订单时出现空指针异常，建议检查用户服务的接口返回和缓存配置。
执行修复前展示影响范围、回退说明和人工授权。
基于实时数据与历史规律，为你提供关键洞察与行动建议。
本周转化率下降主要受商品曝光和详情页转化效率影响，建议优先优化核心商品页面内容与投放策略。
让 AI 学习者和 AI PM 转岗准备者从问懂问题，走向代码与岗位能力练习；保存过程记录，并把经历陈述与个人训练案例分开表达。
从创作者的内容状态、反馈与卡点出发，形成可修改的阶段建议；再把策略保存为行动，并用复盘驱动下一轮判断。
面向 AI 学习者与 AI PM 求职者，把零散提问、代码理解和项目产出沉淀为可复习、可验证、可表达的职业能力资产。
AI 学习者常把问题一次性丢给模型，得到答案后很快遗忘；AI PM 求职者则常遇到项目经历难表达、事实边界难确认、作品集内容容易写虚的问题。因此产品主线从“问答更聪明”推进到“让每次学习和项目讨论都进入资产沉淀”。
先确认用户目标，再把问答、代码训练、项目事实和作品集草稿放进同一条路径里。
承接概念解释、面试追问和复习卡片。
把代码理解拆成问题、提示、答案和复盘。
把项目经历转成事实卡和表达草稿。
用户输入模糊问题后，系统先识别岗位目标、知识缺口和任务类型，再决定进入解释、练习或项目表达。
“我想转 AI 产品，但不知道该补项目还是补面试。”
校招方向、岗位类型、当前基础。
知识理解、项目实践、表达沉淀。
进入问答、代码练习或作品集草稿。
每次练习都保留题目、提示、答案、错因和复盘说明，后续可回到资产中心继续复习。
先说明输入、状态和输出。
保留用户理解过程。
沉淀错因和下一次练习点。
产品重点是把目标、行动、证据和结果拆清楚，帮助用户写出可信的项目复盘。
问题判断 → 方案取舍 → 交互流程 → 验证方式 → 复盘思考。
问答记录、练习卡、项目事实和作品集草稿都可以回看、修改和继续迭代。
问答记录 12 · 项目卡 6 · 事实卡 9 · 表达草稿 4
保留问题与追问路径。
沉淀用户、场景和方案。
用于作品集和面试复盘。
先验证用户是否愿意把学习问题和求职表达放到同一入口里。
发现直接生成作品集容易写虚，因此加入事实状态和人工确认。
把问答、练习、项目证据和表达草稿统一沉淀，覆盖 P0 主路径。
GitHub 仓库保留产品文档与单页 Demo，展示首页问答、代码训练、事实确认、资产中心等主路径。
用 Badcase 说明“夸大经历、信息缺失、虚构结果”如何被拦截并回到确认流程。
展示 P0 流程：输入问题、确认事实、生成草稿、保存资产。
正式投递版 PDF 准备完成后，这里会作为统一下载入口。
把复杂设备排障过程拆成可追问、可检索、可升级的 Agent 流程，让售后新人能更稳定地完成基础排查，并在高风险场景及时转人工。
以“设备无法启动”为示例场景：用户描述设备按下启动按钮后无反应，屏幕偶尔亮一下，没有明显报警声。Agent 首先识别为启动失败 / 上电异常，风险等级为中，再通过多轮追问确认电源灯、急停按钮、报错码和近期操作记录。
诊断工作台 / 新建诊断
本 Demo 会围绕“设备无法启动”走完一次诊断流程。
诊断工作台 / 设备无法启动
设备按下启动按钮后无反应，屏幕偶尔亮一下，没有明显报警声。
| 检查项 | 当前状态 | 下一步建议 |
|---|---|---|
| 电源指示灯 | 待确认 | 确认设备是否有电、断路器和电源线连接 |
| 急停 / 安全门 | 待确认 | 确认急停释放、安全门关闭到位 |
| 控制面板显示 | 偶尔亮一下 | 检查供电稳定性与显示模块连接 |
| 报错码 | 待确认 | 如有 HMI 报错，上传图片进入检索 |
先进入变量追问，补齐电源、急停、安全门、报错码、最近操作和使用环境。系统会在信息达到 3 / 6 后开放知识检索。
多轮诊断会话 / 变量追问
点击变量卡片选择现场状态，右侧摘要会同步更新。
当前阶段：知识检索
不是让 AI 直接拍结论，而是展示可解释的故障路径和知识来源。
| 知识库标题 | 匹配度 | 知识类型 | 适用机型 | 发布时间 |
|---|---|---|---|---|
| 设备无法启动的常见原因及排查方法 | 92% | 故障案例 | XX-7600 | 2024-11-15 |
| 控制板 24V 输出检测方法 | 88% | 维修手册 | XX-7600 | 2024-10-28 |
| 屏幕闪烁或不亮的处理方法 | 84% | 解决方案 | XX-7600Pro | 2024-09-12 |
| 伺服使能信号异常处理指南 | 81% | 解决方案 | XX-5200 | 2024-08-05 |
当前阶段：人工升级 / 工单流转
当涉及拆机、强电或关键变量缺失时，停止继续自动指导。
| 设备名称 | XX-7600 | 问题标题 | 设备无法启动 |
|---|---|---|---|
| 设备 SN | SN20240318001 | 关联诊断 ID | DIAG-20240318-001 |
| 现场位置 | 华东工厂 · 产线 A | 提交人 | 张工 |
存在高风险因素：可能涉及主电机 / 伺服模块供电故障；关键变量仍缺少控制板日志，建议由工程师现场处理。
处理团队：设备硬件支持组
指派对象：王工（高级工程师）
请安排现场工程师检查设备电源模块与控制系统连接，携带相关备件。
历史记录 / 复盘沉淀
诊断结束后，结果会反哺知识库和规则迭代。
用户描述：设备按下启动按钮后无反应，屏幕偶尔亮一下，没有明显报警声。
| 诊断变量 | 当前状态 | 下一步 |
|---|---|---|
| 电源指示灯 | 常亮 | 排除外部断电 |
| 急停按钮 | 待确认 | 追问是否释放 |
| 屏幕报错码 | 无报警 | 检查启动条件 |
| 近期操作 | 待确认 | 追问搬运/维修记录 |
用户选择“屏幕显示异常”后，Agent 先要求补充报错码、出现频率和复位结果，再进入知识检索。
| 步骤 | Agent 动作 | 输出 |
|---|---|---|
| 识别 | 提取报错码与出现频率 | 进入知识条目 |
| 追问 | 确认是否断电、异响、复位失败 | 补齐变量 |
| 建议 | 给出低风险记录动作 | 保留截图/时间点 |
该分支不进入维修指导，而是围绕启动条件做可确认检查。
| 变量 | 判断 | 处理 |
|---|---|---|
| 安全门状态 | 可能未闭合 | 提示检查闭合状态 |
| 急停 | 可能未释放 | 提示复位 |
| 启动条件 | 未满足 | 回到启动条件检查 |
当用户无法确认关键变量，或排查进入拆机 / 强电风险，Agent 停止继续指导，改为生成工程师接手摘要。
| 已确认 | 待核实 | 升级原因 |
|---|---|---|
| 供电正常 | 控制板响应 | 可能涉及强电 |
| 启动无响应 | 近期维修记录 | 需要工程师复核 |
可能涉及硬件或强电风险，停止继续指导。
输出记录建议，转人工复核。
提示提交工单，并附上已收集变量。
方便工程师接手，减少用户重复描述。
先把维修经验整理成可检索知识，但发现直接问答容易跳过诊断顺序。
补充故障模式、关键变量和分支路径，让 Agent 先收集信息再判断。
加入高风险操作、变量缺失、强电/拆机等升级规则，控制输出边界。
售后场景里的专家能力不只在答案本身，还在“先问什么、什么时候需要升级、如何把现场信息交给人工”。这个项目集中体现了流程拆解、状态设计、风险边界和评测意识。
围绕 API 查询、文档检索、日志排查和写入类操作确认，设计开发者 Agent 的工具调用边界。
我把高频任务拆成 8 类：API 字段查询、官方示例定位、调用示例生成、Error 定位、日志初筛、调用链梳理、测试点生成、写入前风险检查。共同问题是信息分散在文档、日志、接口说明和历史案例里，开发者需要反复切换页面、补上下文、判断风险。
更适合先做参数解释、日志归因和测试点生成。
查询类可以快速返回，写入类必须有预览、授权和回退说明。
输出要说明来自接口文档、日志片段还是历史案例，让结论可查。
用典型任务耗时、错误修复率和人工复核结果共同评估效果。
开发者任务工作台 / order-service
输入问题后，Copilot 会按任务类型组织文档、日志和调用链上下文。
API / 文档检索
| 请求方式 | POST |
|---|---|
| 路径 | /api/order/create |
| 所属服务 | order-service |
| 版本 | v1.2.0 |
userId、productId、quantity、paymentMethod；userId 与 productId 为必填。
orderId、status、createdAt；400 参数错误，500 服务异常。
订单服务接口规范 · v1.2.0
错误码与异常处理指南
创建订单测试用例
日志排查 / 生产环境 / order-service
时间范围：2024-06-12 14:15 ~ 14:30 · 等待开始分析
点击“开始分析”，系统会高亮关键 ERROR，并结合接口上下文生成可解释结论。
Tool Calling / 调用链分析
每一步都展示调用的工具、输入上下文和返回结果。
understand_task · 分析类 · 已完成
错误率 23%，调用 user-service 时返回空用户数据，异常集中在 /api/order/create。
工具管理 / 生产环境风险控制
AI 只生成建议和命令预览，不自动执行生产环境写入操作。
| 操作类型 | 服务回滚 |
|---|---|
| 目标服务 | order-service |
| 当前版本 | v1.2.1 |
| 目标版本 | v1.1.8 |
| 影响范围 | 生产环境 · 3 个实例 · 可能影响下单流程 |
| 预计耗时 | 2–3 分钟 |
未授权前不可执行
我的任务 / 已完成排查记录
保留工具调用依据、结论和人工确认结果，方便回溯。
user 对象为空导致 NullPointerException，影响约 23% 的订单请求。
| 步骤 | 工具动作 | 结果 |
|---|---|---|
| 检索日志 | 匹配近 15 分钟错误 | 命中 328 条 |
| 分析上下文 | 定位服务与接口 | order-service / POST create |
| 生成结论 | 解释可能原因 | user 对象为空导致 NPE |
| 信息源 | 命中内容 | 输出动作 |
|---|---|---|
| 接口文档 | 必填字段、返回字段、枚举值 | 解释含义 |
| 调用示例 | 版本匹配的请求样例 | 生成示例 |
| 历史问答 | 常见误读场景 | 给出二次确认项 |
| 用例 | 输入 | 预期 |
|---|---|---|
| 用户为空 | user = null | 返回参数错误，不进入创建链路 |
| 用户 ID 缺失 | userId = null | 返回可解释错误 |
| 正常创建 | userId + 商品参数完整 | 订单创建成功 |
先解决 API 字段解释和示例定位，验证上下文检索是否能减少切换成本。
将工具分为查询、分析、确认三类，补充参数校验和返回结构。
写入类动作加入预览、授权、回退说明，失败时输出可复核路径。
这个项目让我意识到，面向开发者的 AI 工具既要回答完整，也要让用户知道它调用了什么工具、依据是什么、下一步会影响什么。真正的产品设计点在于把自动化能力拆成可理解、可授权、可回退的任务链。
以本地生活商家经营复盘为场景，把流量、转化、商品和服务指标转成异常识别、原因解释和建议动作。
场景设定为重庆本地生活鲜果零售商家，目标是提升团购套餐核销与到店转化。单看曝光下降容易误判，但如果下单转化率、核销率、主推套餐成交量和差评率同时异常，问题就更可能集中在商品吸引力、服务体验或履约说明上。
把曝光、访问、点击、下单、核销、评价串成漏斗。
输出聚焦可执行解释，能转成下一步运营动作。
用流量、转化、商品、服务四类指标支撑异常判断和复盘动作。
每次运营复盘都沉淀异常定义、原因标签和报告模板。
经营总览 / 每日鲜果（重庆观音桥店）
分析周期：2024.06.01 – 2024.06.30 · 以下为脱敏模拟数据
06-12 出现明显波动，营业额和转化率同步走低。
活动流量较上期下降 35.4%，是当前最值得验证的入口。
异常诊断 / 营业额下滑 28%
先从流量、转化、商品、服务四个维度交叉验证。
报告中心 / 脱敏模拟数据
分析周期：2024.06.01 – 2024.06.30
核心经营指标整体承压，其中活动流量、商品加购和服务评价是需要优先复核的异常层。
活动曝光减少带来访客下滑；核心商品详情页承接不足，转化率继续下降；服务响应变慢导致差评率上升。
优先参加平台活动、优化核心商品详情页，并补充服务响应 SOP。AI 结论需由运营结合商家素材和客服记录复核。
本月核心问题不是单一流量下滑，而是活动流量减少、核心商品吸引力下降和服务评价波动共同影响。
行动建议 / 把结论变成下一步任务
每条建议都保留对应异常指标、预期效果和风险提示。
| 优先级 | 动作建议 | 预期效果 | 负责人 | 执行时间 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| P0 | 预计提升曝光 30% | 张三 | 2024-07-01 | ||
| P0 | 预计提升转化 20% | 李四 | 2024-06-28 | ||
| P1 | 提升转化率 1–2pct | 王五 | 2024-07-05 | ||
| P1 | 提升客单价 10% | 李四 | 2024-07-10 | ||
| P2 | 提升复购率 15% | 客服组 | 2024-07-08 |
竞品对比 / 同城基准
商家管理 / 服务对象
知识库 / 复盘沉淀
曝光下降无法单独解释成交下滑，优先检查套餐吸引力、服务体验和核销履约。
主页访问降幅高于曝光降幅，说明入口后的承接效率需要进一步检查。
补充搜索词、内容入口和主页访问路径，判断是流量结构变化还是页面承接问题。
点击率变化有限但下单转化下降，优先检查套餐权益、使用规则、预约说明和用户信任信息。
服务态度 · 出餐速度 · 环境 · 套餐不符。先区分反馈类型，再决定是优化咨询 SOP、套餐说明还是履约流程。
本周期曝光小幅下降，但下单转化率、核销率和主推套餐成交量下降更明显，问题更可能集中在商品吸引力和服务体验环节。
先把流量、转化、商品、服务指标统一到一张表，解决信息分散问题。
加入环比变化、阈值、异常优先级和人工复核节点，减少单点误判。
将运营复盘中的有效动作和失败判断回流到报告模板，形成可复用结构。
商家经营问题很少由单一指标决定。产品设计上要把数据、解释和建议放进同一个上下文，让运营快速看到“哪里异常、为什么可能异常、下一步该验证什么”，使报告真正服务于行动。
面向已经会发布、但不确定此刻该发什么、为什么发、发完如何继续的创作者，把零散经验组织成可持续的内容决策循环。
公开体验从已有内容、近期反馈和当前困惑开始；用户可以在每一步查看并调整判断。
基于内容状态、反馈与卡点给出建议，并把判断依据摊开给用户修改。
选择一条与策略相关的选题，补齐读者、主张、场景与素材。
选择已发布行动，结合本轮目标和同类内容基准回看信号。
从阶段建议、行动队列到复盘回流，都可在公开页面中连续完成。
从创作者的一句模糊诉求出发，先判断账号定位、选题来源、内容结构和数据卡点。
当前优先确认目标人群、内容支柱和可持续素材来源。
需要明确目标人群和内容支柱。
标题搜索词和封面利益点需要前置。
补齐完读、互动和关注转化。
冷启动期优先验证定位，稳定更新期看内容支柱，数据下滑期先做漏斗复盘。
目标人群：AI 产品求职者；内容目的：展示方法和案例。
从业务流程识别 AI 介入点。
说明何时追问、何时转人工。
用失败样例迭代输出质量。
系统输出标题 A/B、封面首屏重点和正文结构建议，由用户确认后再进入内容成稿。
B：做 Agent 前，先把这 4 个变量问清楚。
AI 产品求职者、Agent 需求拆解、可复盘方法。
问题、方案、边界、验证、复盘。
经历、数据和案例先由用户确认。
同一条内容按曝光、点击、完读、互动、关注、转化逐层判断。
曝光不低但点击率偏低。
优先检查标题搜索词和封面首屏。
观察点击率、收藏率和关注转化。
产品保留用户确认节点，发布动作和数据复盘都回到用户提供的信息与下一轮实验目标。
小红书 60w+ 播放 / 6w+ 点赞，微博 90w+ 播放，用于理解创作者工作流。
标题、封面和正文结构先供用户选择。
复盘结论需要回到指标和内容上下文。
把单次结果转成下一轮可验证动作。
产品给出推荐与理由，但不把探索、验证、系列化或优化当作永久账号标签。
待撰写、已发布、已复盘彼此独立，新增计划不会覆盖上一条行动。
复盘同时呈现本条信号、近期同类内容基准与本轮观察目标，避免只看孤立数字。
信号不足可以继续探索，问题集中可以局部调整，重复信号出现后才建议系列化。
内容实践中，真正消耗创作者的往往不是发布操作，而是判断何时换方向、何时继续验证。
单篇约 61 万播放、5.5 万点赞及持续内容数据，用于理解信号差异，不被包装为产品效果。
账号领域、读者、内容资源与运营目标可以不同，阶段判断只服务当下提供的信息。
链接、活动与公开讨论保留来源、可借用角度和暂不采用的情况，不因“热门”自动进入计划。
先用少量高价值输入收敛问题，再给出理由明确、可被修改的建议。
不让建议停在页面上，而是让它进入有状态、有上下文、可回看的行动队列。
让复盘绑定对象、保留比较参照，并把不确定性转化为下一轮待验证的问题。
覆盖内容不足、内容分散、同类信号持续、问题集中等不同输入，不把推荐做成固定流水线。
连续保存内容计划后，每条都保留自己的简报、状态和后续复盘入口。
只有已发布内容可以进入复盘，判断记录同时保留信号、理解、调整与下一轮验证。
热点链接不等于实时榜单；互动数据也不能单独证明读者已经理解内容。
我通常先判断问题是否真的需要 AI，再设计模型、规则、工具与人工之间的分工，最后用样本与业务反馈验证方案是否成立。
从用户任务和业务流程中寻找高频、重复、依赖经验或信息聚合成本高的环节，判断 AI 相比规则或纯人工是否能在效率、质量或覆盖范围上产生明确收益。
将模糊任务拆成输入、关键变量、判断条件、状态流转、输出和异常分支，明确系统如何推进，以及什么时候需要用户确认或人工接管。
根据任务风险和确定性分配能力：用 Prompt / Schema 约束生成，用规则处理确定性判断，用 Tool Calling 执行动作，并通过确认、权限和高风险拦截保留必要的人工作用。
先定义可判断的评测口径，再通过样本测试、人工复核和失败案例回流定位问题，让每次 Prompt、规则或流程调整都有可复测的改进依据。
主修自然语言处理、深度学习、数据库系统、数据结构、计算机视觉、Linux 应用技术等课程。
参与售后排障 Agent，重点负责诊断路径、多轮追问、知识库组织与评测迭代。
参与开发者提效工具，梳理工具能力、调用流程、Tool Schema 初稿与安全边界。
参与商家经营分析 Copilot，围绕指标体系、异常归因和结构化报告模板推进业务复盘。
独立运营小红书、微博等内容账号，单条内容最高实现小红书 60w+ 播放、6w+ 点赞，微博 90w+ 播放。
从选题、发布到数据复盘，持续观察不同内容带来的阅读与互动反馈，并将这些实践用于小红书运营 Copilot 的设计，帮助创作者判断发什么、该继续尝试还是调整方向。
我正在寻找 AI 产品经理 / Agent 产品经理岗位，欢迎联系我。