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能力结构与合作方式
本站不设简历页与职位时间线——这类信息换一家公司即失效。 更具参考价值的是：解决过什么类型的问题，以及当前能承接什么样的工作。
独立从事 AI 产品与自动化系统的设计、开发与落地。 工作方式从问题定义开始，经过方案验证，交付可运行的系统。
过往经历覆盖广告增长、数据分析与模型评测三个方向， 方法一致： 把说不清的问题拆成可测量的定义，再交付可运行的实现。 目前主要应用于 AI 产品与自动化方向。
Capabilities · 能力范围
三个方向，一套方法
AI & Automation
Agent · Workflow · Evaluation
- Agent 设计与多步工作流编排
- 上下文工程与提示策略
- 把重复流程改成自动化系统
- AI 产品从 0 到 1 的实验
重点是模型在流程中的位置与可评估性，而非模型本身的能力上限。
Growth & Experimentation
Traffic · Conversion · Analysis
- 增长策略与广告投放
- 实验设计与效果归因
- 数据分析与转化优化
- 内容与素材创意
增长的核心不是投放规模，而是先定义清楚要测什么，再决定投入多少。
Data & Evaluation
Quality · Pipeline · Standards
- 模型评测体系与标准定义
- 专家数据与标注规范
- 数据生产流程设计
- 自动化质检
评测集是产品，不是脚本。
三个方向共用一套方法：定义什么算对，构建能测量对错的流程，再将其自动化。 广告投放、模型评测与 AI 产品，方法一致。
Now · 当前
当前投入
主要精力投入 DailyPresence 与 Pawlife 两个自有项目； 其余时间用于论文阅读、开发、实验与文档记录。
并行项目控制在两个以内。超过三个时，通常意味着至少有一个并未真正推进。
Collaboration · 合作
可承接的工作范围
明确边界比罗列能力更有参考价值。以下为当前状况。
适合承接的
Good fit
- 有一个模糊的 AI 产品想法，需要有人把它变成可验证的方案
- 有大量重复流程，需要评估能否自动化
- 需要建立模型评测标准，或者现有的评测集不可信
- 增长实验数量不少，但缺少可靠的结论判定
通常不承接的
Not a fit
- 需要长期驻场或者全职投入的项目
- 目标只是「加一个 AI 功能」，但未想清要解决什么问题
- 纯执行、不需要判断力的人力外包
- 周期压缩到无法做验证的实验
合作方式
How it works
- 先聊问题，不先聊报价
- 通常从一个小范围的探索开始
- 过程中持续交付可运行的阶段性成果，而非仅在最后交付
- 若判断该问题不适合承接，会直接说明并推荐更合适的人选
联系方式
当前接受少量合作，方向包括 AI 产品、流程自动化、增长实验与数据评测。 若方向匹配，可直接联系，无需事先准备完整方案。
Colophon · 站点说明
关于这个站点
手写静态页面：无框架、无构建步骤、无第三方脚本、无追踪代码。 选择这一形态不是出于技术偏好，而是出于长期可用性—— 结构越简单，长期失效的概率越低。
视觉刻意避开「科技公司风」：内容偏 AI 与新技术，视觉采用暖米白、植物绿与泥土棕， 大量留白，图标统一描边。
「后院计划」对应域名里的 Coppice：指树木被修剪之后重新萌发。 项目不保证都能成立，过程均予保留。