把 AI 的可能性，做成日常可用的工具。
我是 Jackson，关注 AI 应用开发、Agent 与 AI 辅助研发。
喜欢从具体问题出发，把模型能力接入真实场景，让人与 AI 的协作更清晰、更可靠。
常用语言 Java TypeScript
探索方向 AI Applications Agents Evaluation Context Engineering
从对话应用到研发流程，再到可复核的效果评估。
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01 / AI SUPPORT EVALUATION 让每条 ERP 客服回答，有据可查。 为面向已购云 ERP 客户的 AI 客服建立可复核评测，检查产品知识、租户与权限边界、操作建议和服务承诺。 提供电子行业 ERP 公开帮助文档案例与通用合成案例，共 18 个场景、36 份人工参考回答；支持五项硬性检查、原文证据校验和可搜索的离线报告。
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02 / AI APPLICATION 让角色对话，发生在微信里。 自托管微信角色扮演对话服务，支持人设与记忆、图片理解、表情回复，以及可视化 Chatflow 编排。 从对话体验到用户中心、管理后台与多节点部署，探索 AI 应用的完整落地过程。
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03 / AI DEVELOPMENT WORKFLOW 从一个想法，走向清晰的开发任务。 基于 BMAD-METHOD，探索 AI 驱动的敏捷研发流程，串联需求分析、PRD、架构设计与开发故事。 关注多角色 Agent 如何协作，以及上下文如何在规划、开发与验证之间有效传递。
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一个真实报告样例，两段应用场景演示。
ERP Support Eval / 人工评测样例
客服回答正确解释了导入资料的限制，最后却额外承诺“五分钟内处理好”。已有资料没有这项服务承诺，因此触发硬性失败，高分也不能覆盖。
首版内容：18 个评测场景 · 36 份人工参考回答 · 5 项硬性检查。案例包括 BOM、账号权限、领料出库、反审批、资料缺失与流程冲突。
验证范围：41 项离线测试及两套案例校验通过；参考回答和评分为人工编写，实际客服效果仍需人工校准。
查看 WeChat-AI 对话演示 · 虚构示例
以下对话与效果数据为虚构展示，不代表实际运行指标。
| 场景 | 对话示例 |
|---|---|
| 用户输入 | 今天加班到好晚，有点累。 |
| 角色回复 | 辛苦啦，今天先给自己按个暂停键。要不要聊聊今天最让你头疼的事？ |
| 展示重点 | 角色语气 · 上下文衔接 · 表情回复 |
效果摘要（虚构数据）：50 位体验用户 · 累计 2,000 次对话 · 平均回复 3 秒
体验入口（占位） · 演示视频（占位）
查看 bmad_prd 产出流程 · 虚构示例
以下需求、产出与效果数据为虚构展示。
输入示例：我想做一个支持多租户的任务管理系统。
| 阶段 | 产出示例 |
|---|---|
| 需求澄清 | 明确管理员、团队成员的角色与使用场景 |
| PRD 与架构 | 整理功能范围、权限边界与模块划分 |
| 开发故事 | 将需求拆成可实施、附带验收条件的任务 |
| 验证 | 根据验收条件逐项检查实现结果 |
效果摘要（虚构数据）：1 份 PRD · 6 个功能模块 · 18 条开发故事
查看产出样例（占位）
就职经历 · 以下公司、岗位、时间与工作内容均为虚构占位。
2024.07 — 至今 示例经历 01 |
示例科技 A · 虚构公司 参与企业 AI 助手与智能工作流开发，连接模型能力和业务系统。
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2022.07 — 2024.06 示例经历 02 |
示例科技 B · 虚构公司 参与 SaaS 业务系统开发，负责接口、权限与数据处理模块。
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记录构建过程，也分享沿途的发现。
以下文章标题与联系方式均为示例；链接使用占位域名。
记录 AI 应用开发、Agent 实践和工程学习过程。
| 最近文章（虚构示例） | 主题 |
|---|---|
| 从一个聊天接口到可用的微信 AI 助手 | AI 应用实践 |
| 让 Agent 接住上下文：从 PRD 到开发故事 | 上下文工程 |
| 用 TypeScript 搭建最小 Agent Loop | 学习笔记 |
把想法做出来，把过程分享出来。
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