需求抽象力
善于从模糊的业务诉求中，通过用户旅程拆解与场景建模，快速定义MVP边界；能产出可评审的原型与PRD，在需求阶段就明确“做与不做”的取舍逻辑，把模糊想法变成可执行的产品文档。
用户旅程场景建模MVP 边界PRD
PORTFOLIO
我叫 詹小莎
目标岗位为 AI 产品经理
就读于 成都理工大学 双一流 ｜ 电子商务系
毕业年份为 2027年
相信 AI 不应只是技术狂欢，
而该成为普通人触手可及的工具。
CAPABILITY
能力速览
具备需求抽象‑AI 落地‑数据研判‑跨团队闭环交付的完整 AI 产品能力。
AI落地设计力
熟悉Transformer原理与大模型能力边界，可结合技术可行性评审产品方案；熟练开展Prompt调优、RAG搭建、业务Agent流程设计，擅长拆解模糊需求，输出可落地产品方案；运用Claude、Codex高效完成竞品调研、需求梳理与原型验证，提升项目验证效率。
Prompt 调优RAGAgent 设计Claude · Codex
数据判断力
习惯用数据做决策而非凭直觉：熟练使用SQL提取分析所需数据，善用Excel深挖、Power BI可视化呈现；需求前用数据佐证价值，需求后用效果复盘驱动迭代，确保每份文档背后都有真实数据支撑。
SQLExcelPower BI数据驱动迭代
自驱与协作能力
持续跟进AI前沿动态，主动将新技术转化为可行性验证；具备跨职能沟通经验，善于在算法、工程、运营多方之间建立共识，从需求对接到项目交付，推动产品完整闭环落地。
AI 前沿跟进跨职能沟通需求到交付闭环落地
PROJECT
核心项目
本部分包含C端与B端两个项目：AI原生应用「读小说背单词-境读」（0-1孵化，主打创新与增长），以及商用预约系统（复杂业务建模，全链路交付）。双线并置，覆盖从用户价值到商业逻辑的设计实践。
45万+抖音单渠道曝光
1.2万+短视频收藏
1.5万+小程序累计用户
11页新用户人均浏览
01 项目背景与机会洞察
定位为沉浸式词汇学习微信小程序，覆盖高考、四级、六级、考研及雅思词库。个人独立负责需求分析、产品设计、AI 应用设计、开发验收与增长运营。
项目周期 2026.05 - 至今
0-1 独立孵化
全链路产品设计
Claude · Cursor 开发
调研结论与机会定义
调研显示，用户中断学习的主要原因并非词库不足，而是重复训练枯燥、词义脱离上下文，以及兴趣内容与学习任务相互割裂。由此将产品机会定义为：不再增加一种词卡工具，而是将词汇学习嵌入小说阅读过程。
行业常见解法
围绕词卡、计划与重复次数优化记忆效率，解决“怎么背”，但持续依赖意志力。
境读的场景重构
把词汇放回故事上下文，先建立阅读动机，再让查询、积累和复习自然发生。
以场景缺口而非功能数量寻找机会：从“完成背词任务”转向“在阅读中自然积累”
02 产品方案与核心体验
产品由内容供给、沉浸学习和数据反馈三层构成。推荐词书满足开箱即用，用户上传 TXT 承接个性化兴趣；两类内容共用阅读、点击、复习与掌握状态体系。
01
双内容供给
运营侧通过扣子工作流和 Web 后台持续配置推荐词书；用户侧可把自己的 TXT 小说转换为本地学习内容。
02
沉浸学习交互
系统在故事语境中嵌入英文词块，点击即可切换词性与释义，同时无感加入复习，尽量不打断阅读。
03
学习与运营反馈
目标、进度、待复习、已掌握等数据回流用户侧；内容表现与反馈回流运营侧，指导词书和标注策略优化。
完整词库覆盖
覆盖高考、四级、六级、考研与雅思，用户可按目标选择一套或多套词库。
可控标注密度
稀疏、标准、密集三档平衡学习强度与阅读流畅度，不用一套策略覆盖所有用户。
本地内容与隐私边界
用户小说转换后仅保存在本机，既控制云端成本，也降低私人阅读内容的隐私顾虑。
统一学习状态
无论阅读推荐词书还是个人小说，点击过的单词都进入同一复习页，形成连续学习资产。
架构重点不是增加入口，而是让两类内容共享同一条学习闭环
核心体验与内容进入
核心体验由语境阅读展开：英文词块嵌入中文小说，点击切换词性与释义并自动加入复习；首页、词书列表与章节目录负责缩短进入内容和继续阅读的路径。
英文词块融入正文；点击切换词性与释义，再次点击恢复英文，并自动进入复习。
首页统一承接打卡、目标、续学、复习与内容发现，让下一步行动始终清晰。
“推荐词本”与“我的小说”并列组织，兼顾低门槛内容供给与个性化阅读入口。
章节目录支持快速定位与续读，解决长篇内容中“找不到上次位置”的中断成本。
先呈现产品最核心的语境阅读，再展开首页、选书与章节进入路径
03 AI 应用设计与个性化能力
为兼顾可读性、词汇覆盖与版权边界，扣子工作流被拆分为素材准入、内容处理、目标词匹配、质量校验和结构化入库，并由 Web 后台承接发布维护。
01素材准入与版权边界判断
02分段生成、清洗与风格一致性处理
03目标词匹配、词性释义与密度控制
04质量校验、结构化入库与后台发布
Agent 工作流
分层 Prompt 工程
规则校验
人工审核兜底
AI 应用设计的关键不是调用模型，而是把不确定输出约束成可运营的业务流程
个性化配置与自有内容
用户可按学习节奏调整每日词量，也可为自有 TXT 小说多选目标词库并设置标注密度。系统完成中文语义匹配、词库优先级消歧和英文词块转换。
01上传 TXT 并完成格式、大小校验
02多选目标词库与标注密度
03语义匹配、优先级消歧与词块转换
04本地存储并进入统一阅读复习链路
词库可多选、密度可调，让考试目标和阅读承受度共同决定转换结果。
展示字数、标注量、词库与本地占用，并提供重转和删除，形成可管理的内容资产。
每日词量可按个人节奏调整，避免统一任务强度带来的学习负担。
学习目标、词库配置与个人内容共同构成可控的个性化学习方案
学习状态闭环
阅读中的点击同时承担即时查询与学习标记。单词自动进入复习页，并通过待复习、已掌握、词库总览和个人数据完成后续状态管理。
主动点击过的词统一进入复习池，以待复习和已掌握状态承接后续消化。
完整词库支持搜索、音标与释义查看，兼顾语境学习之外的集中查漏。
个人页汇总连续打卡与累计掌握，并将复习、总览和词库入口集中回收。
阅读、点击、复习、掌握：同一学习状态贯穿推荐词书与个人小说
04 产品落地与体验验收
小程序与管理后台全程采用 Claude、Cursor 协作开发。以用户路径、状态流转、数据结构和验收清单约束 AI 输出，再分模块完成开发、联调与异常场景回归。
01
定义
先明确核心任务、状态边界、数据口径与 MVP 取舍，把模糊创意转成可执行需求。
02
协作开发
通过 Claude 与 Cursor 分模块实现前端、云端逻辑和后台，以小步验证控制上下文与改动范围。
03
验收迭代
按正常、空、错、慢四类状态回归关键链路，并结合真实反馈持续修正交互与数据逻辑。
关键体验取舍
点击即学，不增加任务层级
同一词块完成英文、词性释义的往返切换，并在首次查看时自动加入复习。
密度可调，不追求替换最多
用三档密度适配泛读、日常学习与集中训练，避免英文过密破坏故事连贯性。
多词库有序消歧
多选时按雅思、考研、六级、四级、高考的目标优先级处理释义冲突，提升结果确定性。
本地处理，明确成本与隐私边界
个人小说不上传云端，并展示本地容量、标注量及删除入口，让用户理解内容去向。
每项能力都回应一个真实使用约束，而不是为了完整而堆叠功能
05 增长运营与结果验证
零付费投流下，通过多渠道测试后聚焦抖音短视频，以“小说中点击英文即见释义”的交互演示快速传达价值；小程序内设置分享入口并接入流量广告，承接裂变与基础变现。
量化结果
抖音单渠道累计获得 45 万+ 曝光、1.2 万+ 收藏，带动小程序累计用户达到 1.5万+，新用户人均浏览 11 页；其中 3 条视频点赞超过千次（6,000+ / 3,000+ / 1,000+）。
抖音零投流冷启动部分数据——视频表现、互动、流量来源与粉丝增长
阶段验证
增长分为闭环验证、内容放大和留存变现三个阶段，分别对应产品可用性、市场吸引力与长期价值验证。
阶段一 · 冷启动验证
首批用户进入，核心闭环跑通
阶段二 · 抖音引流爆发
爆款视频带动 UV 快速增长
阶段三 · 留存与变现
人均浏览 11 页，流量主稳定产出
06 项目复盘与能力沉淀
项目验证了场景创新、AI 内容工作流与零投流增长路径的可行性。下一阶段将重点完善用户分层、智能复习策略，以及中文语义匹配和释义消歧准确度。
场景机会发现
全链路产品落地
AI 应用工作流
Vibe Coding 交付
三轨并行订单模型
双端C端小程序+B端后台
6类订单状态
8大运营管理模块
01 业务问题与产品目标
体验馆预约并非单一表单，而是一套连接线上订单与线下接待的履约系统。原流程中，散客、政企和研学预约相互割裂，容量、支付、报备、核销及反馈缺少统一规则。产品目标由“完成预约提交”升级为“建立可追踪、可变更、可核销、可复盘的完整链路”。
到馆前
用户查看展区介绍、选择预约类型、日期、时段和入馆人数，完成订单创建。
到馆时
用户出示二维码，工作人员扫码或人工核销，保证现场异常也有兜底方案。
到馆后
用户提交调研反馈，运营侧按评分、标签和文本记录沉淀体验问题。
后台侧
管理员统一管理内容、票务、预约监控、用户和反馈，减少线下接待的信息断层。
02 底层业务模型与规则设计
以订单作为系统主实体，将个人散客、政企报备和研学团体设计为三轨并行模型：各自保持独立状态流转，同时共用容量与限流规则；计费侧兼容 C 端在线支付和 B 端免费报备，避免不同业务争抢同一接待资源。
三轨并行订单模型
个人散客、政企报备、研学团体三类订单并行，统一状态流转。
智能限流与订单分流
按日期、时段、容量规则限流，避免多场景业务冲突与超售。
双模式计费适配
C 端在线支付与 B 端政企免费报备并行，覆盖全用户类型。
风控与分级审核
政企报备与研学团体走分级审核流程，关键变更留痕可控。
三轨并行订单模型：把「预约」从表单提交升级为可履约的规则系统
03 C 端小程序：完整预约流程
客户端围绕“了解展馆 → 创建预约 → 管理订单 → 到馆核销 → 反馈服务”组织页面。不同订单状态对应明确的下一步动作，并通过改期、二维码核销和反馈入口覆盖预约前、中、后的完整周期。
首页聚合预约、参会确认、导览介绍和反馈入口，先把用户带到正确任务。
展区列表展示可预约展区、标签和基础信息，帮助用户先完成内容选择。
展区详情承接介绍、位置、容量和预约入口，减少用户对线下场馆的不确定感。
日期和时段分步选择，突出容量规则，让预约行为受业务约束而不是随意提交。
信息填写页收集入馆人、联系方式和人数，为后台核销和现场接待提供依据。
订单页按待使用、待支付、历史预约拆分状态，避免用户找不到当前预约。
改期弹窗限制未来 7 天和可用时段，让用户自助修改但不绕开容量规则。
核销码连接线上订单和线下入馆动作，减少现场人工查找和口头确认成本。
反馈表单用评分、标签和文本组合收集体验问题，降低填写门槛。
AI 导览助手作为参观过程中的辅助问答入口，补充现场讲解无法覆盖的问题。
04 B 端后台：运营与现场履约
后台围绕运营任务而非数据字段组织功能，覆盖预约监控、三类订单、票价与内容配置、用户反馈及经营看板。预约监控保留人工核销和小票打印，作为网络异常、二维码失败及特殊接待场景的现场兜底。
05 项目交付与能力沉淀
商用级完整交付
「C 端预约小程序 + B 端管理后台」全套系统核心模块全量上线，稳定商用。
业务数字化闭环
解决流程割裂、管控缺失与数据空白问题，用户、订单、库存、营收一体化管理。
运营效率升级
分级审核、自动核销与数据看板能力，大幅降低人工审核与统计成本。
全链路落地统筹
统筹 3 人研发团队排期与迭代，打通认证、支付、预约、核销、统计完整链路。
项目复盘
项目完成了从表单工具到履约系统的升级，核心沉淀包括 B/C 双端信息架构、订单状态机、容量风控和现场异常兜底。与「境读」的 AI 原生创新不同，本项目重点验证了复杂业务建模、团队协同与商用系统交付能力。
业务建模
三轨订单模型
风控体系
To B 产品设计
INTERNSHIP
关于实习
在纪检公安电子取证场景中，从 0 到 1 参与自研标准化取证 Agent 商业化产品的 Skill 设计与落地迭代。
85%+线索召回率
-70%人工审查量
0→1商业化产品上线
01 关键行动与产出
01
核心 Skill 设计与全链路落地
基于 Codex / Claude 搭建原型并验证可行性，独立负责硬盘初筛、视频多模态分析、线索归纳三大核心模块，完成全链路 Skill 设计、迭代与落地，打通从原始数据接入、AI 解析到结构化线索输出的完整业务闭环，沉淀可复用的标准化处理链路。
02
三级复核与成本管控
适配政企强合规、离线本地化部署的严苛要求，设计「粗筛-精排-人工兜底」三级复核机制，为关键输出提供多道校验；针对视频分析高算力消耗制定成本管控方案，在保障取证业务严谨性的同时，精准平衡 AI 推理效果与算力资源成本。
03
容错兜底与流程优化
搭建系统容错兜底体系，落地历史结论复用、跨技能交叉校验机制，减少重复性人工判断；优化案件创建与线索流转逻辑，提升系统稳定性与业务适配性，让方案更贴近一线取证工作流。
02 落地与复用
首轮版本完成上线并进入常态化迭代，验证了方案在真实取证业务中的可行性；所负责的 Skill 设计与配套方案已沉淀为标准化能力，并在后续新场景中直接复用。
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