AI PRODUCT PORTFOLIO / 产品设计与项目实践

蔡梓沄的产品与 AI 应用实践

Monash University 本科在读,Marketing 与 Media 背景。关注用户需求、产品迭代与 AI 工具应用。

这里展示我独立推进的网页产品、两个 AI 原型,以及背后的产品判断与验证过程。

面向 AI 产品、产品助理与产品运营岗位

精选项目 / SELECTED WORK

一个真实产品,两项 AI 功能探索

Guess Again正式本地首页,保留紫色和黄色原创角色、双人与多人入口真实本地产品截图 · 2026.10
01 / 独立网页产品2026.08 — 至今

Guess Again

猜猜朋友的选择,再聊聊不同的理由。双人双设备与 3–6 人联机的社交互动产品。

Monash Generator Validator 2026 · Top 10
A$500 项目验证资金
COGNITIVE DIFFERENCE / 模拟输入
A 的选择宅家休息
B 的选择出门逛市集
双方理由 → 中立解释 → 质量检查
链路示意 · 非真实模型输出
02 / 独立 AI 功能 DemoMock · P0.1

AI 认知差异卡

把一次选择变成继续交流的线索。设计模型角色、结构化输出、质量检查与失败兜底。

STALLMATE / 示例统计
从流水记录,
到待验证的假设。
A$141示例成交额
9示例成交记录
75%成交记录占比
03 / AI 经营分析原型Mock · P0.1

Stallmate 摊伴

来自墨尔本摆摊观察的产品原型。程序负责算账,AI 仅提出待验证的经营假设。

HOW I WORK

从问题到验证。

本人负责需求、产品规则与验收,使用 AI Coding 协作推进实现。

01

明确要解决的问题

从实际参与和观察出发,比较方案,决定功能范围与优先级。

02

设计规则与异常

拆解流程和状态,界定模型职责,让失败时仍有可用的反馈。

03

用证据说明进展

保留版本、测试和真实操作记录,区分已实现、已验证与待验证。

关于我

就读于莫纳什大学商科与文学双学位。我关心人为什么作出某种选择,也希望把这些观察转化为具体的产品需求、规则与体验。

Guess Again 是我独立主导的产品项目;Stallmate 来自真实的市集实践。两个 AI Demo 目前提供 Mock 与离线程序验证,真实模型效果和用户价值仍需后续评测。

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