01PROBLEM FRAMING
从真实任务定义 AI 产品
先拆用户、场景、约束与业务目标，再判断 Agent、工作流或模型应该承担什么。
短剧中插体验 · UGC 创作 · 实时陪伴AI PRODUCT MANAGER · 20272027 届 AI 产品经理校招 · 可立即实习
LWHello，我是李文灏
AI-NATIVE产品经理& VIBEBUILDER
00 / HOW I BUILD AI PRODUCTS
不只看模型指标，更看 AI 如何解决问题。
我更关心如何把模糊业务问题，变成一套可理解、可执行、可评估、可持续迭代的产品系统。
02SYSTEM DESIGN
把模型能力组织成可运行系统
将理解、检索、规划、执行、修复与回流拆成可观测节点，并定义数据契约和失败路径。
任务拆解 · 知识补充 · 自动执行 · 失败回流03EVALUATION
用评测连接模型与用户体验
从小样 Review、LLM as Judge 到批量质量与业务漏斗，把 Badcase 定位到具体节点。
Benchmark · CQC · Badcase · Funnel04AI-NATIVE BUILDING
用原型推动判断与协作
先做出可演示 Demo 验证关键假设，再沉淀为需求、规则、评测和工程方案。
12h Vibe Demo · Prompt Prototype · Product Spec01 / SELECTED WORK做出来，
做出来，
也讲清为什么。
每个案例都围绕真实问题、关键取舍和验证结果展开，而不是只展示漂亮界面。
01ENTERPRISE AI · AGENT2025.08 — 2026.02
腾讯游戏 · 元梦之星
AI Coding 助手
让不会写代码的玩家，也能用自然语言创造游戏逻辑。这是一个面向《元梦之星》UGC 创作者的 AI Coding 助手：玩家描述想做的玩法，系统自动生成可运行、可继续修改的游戏积木逻辑。
01PLAYER
玩家说出想法
自然语言描述玩法例如：进入区域后，触发一段限时解谜。
保留当前画布继续修改时，不会忘记已经搭好的逻辑。
02UNDERSTAND
系统拆解需求
先规划，再执行分清要创建哪些事件、条件、动作和先后关系。
03KNOWLEDGE
查询游戏规则
找到可用积木查询积木定义、参数和引擎版本限制。
训练垂类模型用游戏积木与规则样本，训练一个懂《元梦之星》编辑器的模型。
04BUILD
自动搭建逻辑
调用编辑器工具检索、创建积木、填写参数并完成连线。
只改受影响部分简单修改走增量更新，复杂任务才重新生成。
05CHECK
检查并修复
诊断 → 重建 → 验证读取报错，只修问题节点，再确认逻辑可以运行。
玩家得到什么可直接运行的游戏逻辑→还能继续用自然语言修改失败样例会回到知识、训练与评测环节
02GAME AI · COMPANION AGENT2025.08 — 2026.02
腾讯游戏 · 和平精英
AI 陪玩 Agent
不只是会打的 BOT，而是能听懂、会配合、记得你的队友。从单人玩家缺少陪伴、弱社交玩家不敢开麦和新手缺乏指导出发，设计兼顾战术执行、语音互动与长期关系的实时陪玩 Agent。
玩家表达
玩家说话“跟我走”“救我”“这里有人”
↓ 语音转成文字识别真实诉求区分聊天、请求、命令和紧急情况
实时战局
读取客户端状态不是凭空猜画面，而是接收结构化数据
↓ 持续更新环境信息地图、敌人和附近物资
玩家与队友状态血量、位置、装备和可执行动作
AI 队友的判断中心既要跟得上战局，也要知道你习惯怎么配合
玩家想做什么？识别目的
这句话要立刻执行吗？识别指令
周围发生了什么？理解环境
现在适合怎么做？评估状态
跨局记忆常用打法共同经历交流偏好
移动、战斗、救援，或根据玩家指令改变战术。
用语音回应、主动提醒风险，也能接住情绪和闲聊。
03AIGC WORKFLOW · AD CREATIVE2026.03 — 至今
字节跳动 · 商业化
原生广告 AIGC
把广告创意从手工试验，变成可复用、可评估的 Agent 工作流。主导游戏、联合推进电商两条 Video Flow：用短剧人物、场景和剧情生成新的原生 A 面，承接商品或游戏 B 面，并贯通审核与投放回收。
01排产
先决定做什么
选择商品或游戏按新投、扩量、补量等业务优先级进入生产。
准备短剧候选池同步角色、场景、情绪和可用片段。
避免重复生产查历史记录，已经做过的组合不再重复。
02匹配
找到能自然承接的剧情
先找可能合适的短剧用卖点、人物和剧情语义召回候选。
再判断是否真的合适比较人物、情绪、场景与广告卖点是否自然。
03创意
设计广告怎样进入剧情
选择承接方式确定剧情怎么转向商品或游戏，不显得生硬。
写故事与台词明确人物动机、冲突和卖点出现时机。
拆镜头与分镜把创意变成可以逐镜生成的制作说明。
04生产
生成并拼成完整广告
生成短剧原生 A 面沿用短剧人物、场景和情绪。
接上商品或游戏 B 面裁切、拼接并完成音画后处理。
失败节点单独重跑不用因为一个镜头出错而整条重做。
05验证
审核后看是否真正投放
先检查内容与画面剧情、人物、产品一致性和生成质量。
再经过业务与商安审核只有通过的素材才能进入推送。
追踪投放结果看创意是否创建、在投并产生消耗。
成片不好，具体改哪里定位匹配或生成问题→修改规则与提示词→观察审核与投放漏斗生产量和业务价值分开判断
80.1%206 条批次全维通过
26.5→0.8%召回 Badcase
1,800+系统日均生产 VID
Agent WorkflowRetrieval / RankingPrompt EngineeringCQC
查看完整案例 04VIBE CODING · MULTI-AGENT2026
黑客松 · 独立 AI 产品
今天整点啥
不是推荐一家店，而是替一群人拍板。从多人聚会里最让人头疼的偏好收集与冲突协调出发，用多 Agent、硬约束校验和群体投票完成可解释的聚会决策。
01 / 群聊里的真实问题
周六吃啥？
我都行
别太辣就行……
最难的不是找店，是没人拍板。02 / 每个人聊出偏好
AI 把“随便”继续追问成可决策的信息。
小王清淡 · 科技园 · 100–200
小李饭后想去 KTV 或桌游
小张不唱 K · 想轻松聊天
对话 → 结构化偏好包
03 / AI 替组织者协调
科技园清淡聚餐 + 饭后桌游
先排除不吃辣、不唱 K 等硬性雷区，再平衡预算、商圈和娱乐诉求。
照顾：清淡偏好照顾：饭后娱乐避开：不唱 K
结果会说明“为什么这样安排”方案还能继续改“预算再低一点”→只替换受影响的餐厅不是一次性推荐，而是一场可以继续协商的群体决策
字节跳动
AIGC 产品经理主导游戏、联合推进电商短剧原生广告，把“内容匹配—创意生成—质量审核—投放回收”搭成可运行、可评测的 AIGC 生产系统。
80.1%阶段批次全维通过
腾讯
AI 产品经理负责两款游戏 AI 产品：《元梦之星》AI Coding 助手让零代码玩家用一句话搭建游戏逻辑；《和平精英》陪玩 Agent 在实时对局中兼顾行动、对话与长期陪伴。
94%↓AI Coding 推理成本
京东科技
AIGC 产品运营 · 用户增长围绕内容投放场景搭建“热点抓取—图文生成—自动分发”自动化 SOP，以生成质量与平台风控的双重策略验证 AIGC 的获客价值。
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