2024 年起做 AI 产品，
我把这件事完整学了一遍。

AI 产品经理 · 曾做搜索策略与广告商业化

我从搜索策略产品做起，在一家内容社区平台负责线索广告的商业化提效。那段经历真正教会我的不是投放技巧，而是怎么给「过界」定一个可量化的标准：我们先沉淀出一套广告体验评价基线，再让收入和体验的每一次交换都有据可依——收入提升 6%–10% 的同时，搜索满意度跌幅压在 0.3% 以内，全周期没触发过体验回退。

2024 年我转向 AI 产品，做的第一个 0→1 产品面向幼儿园一线教师，把现场留下的照片、录音和视频结构化成可追溯、可审校的观察记录。AI 只负责客观白描和候选指标推荐，教育判断仍由教师完成。约 100 条真实素材的三层实测里，指标推荐采纳率 60%，单条记录耗时从 60 分钟降到 15 分钟。

之后做的一款面向教研管理层的 AI 工具，核心是把「什么算问题、证据在哪」拆成可验收的提取字段，并和算法侧对齐证据溯源率、幻觉率的口径——字段级抽取采纳率 94%，资料准备时间从 3 天缩到 1 天。我更关心 AI 在真实工作里能不能被校验，而不是它写得多像人。现在持续研究任务拆解、领域知识结构化、评测与反馈闭环，也在小红书「@路遥」连续更新了 170 天。