向下探索
THIS IS
AI IN PRACTICE
AI ENGINEERING
PRODUCT & THINKING
我是毓惶。关注 AI 工程,
也关注产品与业务,
以及技术背后的人。
从实际问题开始,

把能力连接到流程,
把想法做成产品,
把经验留在文字里。
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001
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AI 工程
模型与工具
进入真实流程

七种视角,连接我的工程与产品实践:AI 工程、产品与业务、数据治理、智能体执行、知识与规则、交付与评测,以及个人思考。抽象几何用来表达这些主题。

滑动切换主题
也向设计与交互学习
这些视觉词汇来自参考项目的交互研究,让技术表达也有清晰的结构、节奏与反馈。
工程方法

15

业务建模

001

问题拆解

002

边界与约束

003

工具集成

004

业务规则

005

流程编排

数据链路

006

字段标准

007

状态校验

008

质量诊断

知识规则

009

知识分层

010

问题拆解

执行治理

011

人工复核

012

失败恢复

评测交付

013

工具集成

迭代复盘

014

评测样本

经验记录

015

业务规则

实践

05

项目实践

项目实践

项目实践

项目实践

项目实践

我的实践
与关注方向
把业务问题拆成可执行的系统,再用数据、工具、规则与评测让它持续运行。
s
d
t
3

业务与产品

s
  • 问题与需求建模
  • 产品流程规划
  • 业务数据理解
  • 里程碑与范围
  • 人工决策边界

业务与产品

s

知识与规则

c
  • 知识结构与分层
  • Prompt 与模板
  • 业务规则约束
  • 素材与版本标准
  • 生成结果审核

知识与规则

c

工程与执行

t
  • API 与工具集成
  • Agent 流程编排
  • 可信状态与数据
  • 失败恢复与重试
  • 日志与可观测性

工程与执行

t

交付与评测

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  • 评测样本设计
  • 质量与效果判断
  • 交付验收
  • 迭代与复盘
  • 方法与经验记录

交付与评测

P
答案会改变,追问让我们保持清醒。
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AI 工程与产品实践
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