李昕昊
求职方向：AI 产品经理（应届生）
环境设计背景，做家装与空间场景的 AI 产品
武汉 ｜ 期望岗位：AI 产品经理 / 产品经理
我是谁
环境设计出身，做过 22 个住宅项目的设计师助理——量房、出平面、跑现场。
装修这门生意里那些说不清、问不全、最后返工的麻烦，我是站在现场看到的，所以第一个产品做在这条链路上。
2026 年我自己投递过 100+ 个岗位，我又是求职这条链路的用户，于是每天都要做的事，变成了第二个产品。
两条线共用一个做法：遇到问题先量它，再动手做；做出来要能点开、能验证，并且说清哪里还没做到。
作品
问需 · 装修需求采集系统
给装修公司的需求采集与解读工具：房主填需求单 → 设计师出门前拿到一份沟通清单 → 现场照着问、带一份记录回来
- 已上线，三个端都能点开：采集端（小程序 / H5）、解读端（桌面工作台）、现场端（可离线 PWA）
- 需求不是猜的：三场设计师访谈产出必问口径与「遗漏台账 5 类」，需求优先级写在这些证据上
- 硬边界：不可让渡的规则不交给模型——采集端只用确定性规则，清单条目逐条标注来源（规则托底 / 你来定 / 模型推导）
- 数据边界：字段级三级外发脱敏与外发审计，住址、电话等字段在离开内网前按策略替换
打开产品入口页 →
源码 →
访谈结论 →
直聘打招呼助手
给求职者的工具：粘贴一段 JD，用已存的简历生成 3 条可直接发送的打招呼话术，以及逐条可采纳的简历改写建议
- 已上线运行：每 5 秒首字、一次生成约 0.0038 元（token 实测 + 官方公开价折算）
- 硬边界：编造即失败——话术与建议里的经历、技能、数字全部可溯源到简历原文
- 人评 8 组真实输出：敢直接发 3.75 / 5、无夸大 3.63 / 5；短板也照实写：像不像真人写的只有 3.00
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跨境电商 AI 广告素材生成系统
面向跨境电商卖家的 AI 广告创意工作台：商品分析 → 策略 → 文案 → 视觉 → 合规 → 质量，六段由分工明确的 Agent 完成，输出一份结构化创意方案
- 可运行 MVP：React 工作台 + Express 服务；Main Agent 编排 6 个专业 Agent，用 RunContext 逐阶段传递结构化上下文
- 真实链路跑通过一次：便携咖啡机 / 美国 / Meta，输入输出样例已保存；Demo 与 Real 双模式，面试可现场演示
- 边界如实：图片生成目前是 Mock、也没做用户访谈，这两项没有写成已完成
打开演示工作台 →
单文件演示，打开即用，展示的是一次真实运行保存下来的样例；真实链路需要本地起服务端，面试时可现场演示。
我怎么工作
三条原则，都能在上面三个项目里看到出处：
不可让渡的规则不交给模型——放在本地确定性代码里；
先建评测再调提示词——否则改坏了不知道；
说清边界比说漂亮话有用——没有数据的部分如实标出来。
本页只列可核对的结论。每个项目里哪些判断由我做出、哪些还没验证，都写在各自的案例与文档里；
没有第三方用户数据的部分，不会写成本人已验证。