AI Agent 厂商，开始用免费额度争夺你的下一次任务
当 AI Agent 从偶尔试用进入日常工作，用户会开始留意两样东西。模型能不能把任务做完，今天还要不要扣额度。
先确认问题值不值得解
从真实任务、高频阻力和已有替代方案出发，而不是从模型新能力倒推伪需求。
AI Product Manager · Shanghai / Remote
把模型能力， 做成有人用的产品。
我是王天宇，一名 AI 产品经理。我关注 Agent、RAG、模型评估与数据策略，也用真实项目追问一件事：一个能跑的 Demo，怎样才能成为稳定、可衡量、愿意被每天使用的产品。
Product belief / 01
想法只有落到使用里，才算产品的一部分。
所以这里同时放观点、项目和方法。文章说明我如何判断，作品证明我怎样把判断变成可以运行、被检验的东西。
Selected Work
不只写观点， 也把问题做成可用的东西。
这里不罗列全部仓库，只放能代表当前关注方向的作品：一个内容生产工作流、一套训练知识系统，和一个可交互的小型实验。
01WORKFLOW / OPEN SOURCE
AI Concept XHS Skill
把 AI 概念的事实核查、知识地图和小红书图文生成，固化成一套可复用的内容工作流。
AI PRODUCT NOTES / 2026
Training
RAG
Evaluation 从技术概念回到产品判断
RAG
Evaluation 从技术概念回到产品判断
02KNOWLEDGE SYSTEM
LLM Training Notes
从 AI 产品经理视角，整理微调、LoRA、RAG、训练数据和评估方法，让技术概念能回到产品决策。
03INTERACTIVE PROTOTYPE
Joker Game
一个在浏览器中可直接体验的小型互动游戏。用最小完整产品，练习从想法、交互到交付的闭环。
How I Work
我关心的不只是「能不能做」。
把 AI 做成产品，需要同时理解模型边界、用户任务和评价标准。我习惯按下面的顺序推进。
把能力边界说清楚
用数据、反例和失败模式描述「什么时候可信」，再决定交互、人工介入和降级路径。
用评分基准驱动迭代
明确 scoring context、用户感知和业务结果，让每次改动都能被验证，而不是只凭「感觉更聪明了」。
最近在写
全部 →为什么大多数 Agent 项目，死在 Demo 之后
Demo 跑通只是开始。我正在整理 Demo 与产品之间的能力边界、评估体系和日常使用机制。
为什么 Codex 和 Claude Code 都要设置周额度
用 Coding Agent 久了，用户会多记一个日期，周额度恢复日，月费负责扣款，七天倒计时开始影响项目安排。
万字体验 Second Me，AI 分身为什么还是少数人的游戏？
Second Me 想让每个人拥有一个能够代表自己的 AI 身份。