王泽栋 · AI 产品经理 cangyuyi

王泽栋 · AI 产品 / AI 应用 / Agent

2027 届 · 浙江农林大学智慧农业本科 · 杭州。求职方向：AI 产品经理、AI 应用 / Agent、AI 电商产品。

我关注的不是“能否生成一个答案”，而是需求判断 → 工作流设计 → 可追溯评测 → 风险兜底 → 复盘迭代。这里既有业务实践，也有独立开发的工程原型；二者的证据和可复现范围不同，下面分别说明。

项目	我的工作与适用场景	现在能核查什么 / 不能证明什么
Mago AIGC Platform	AIGC 创意生产平台相关产品实践：多模型聚合、Agent 工作台、从需求到工作流设计	公开实现与架构。公开代码不等于线上生产系统；历史业务成果需单独核对统计口径。
crop-guard-agent	独立工程原型：在作物用药合规案例中，将可判定规则和模型建议分离	`python3 -m unittest discover -s tests`：40 项测试；在线演示；安全门禁只在仓库给定数据与测试范围内验证，不能推广为真实农事或跨行业零风险。
invoice-risk-review-agent	独立票据风险审核原型：字段提取、确定性规则、证据链和人工接管	`python3 eval/evaluate.py`：36/36 项合成结构化数据规则回归；静态交互演示；不等同于 OCR 准确率或真实税务/审批结果。

阅读顺序：招聘方先看 Mago 的产品决策与职责，再看 crop-guard 的规则/评测门禁，最后看 invoice 的人机协作与证据链。所有演示以各仓库 README 的实际前置条件为准。

项目	性质与核查边界
HuohuaHub	AI 创作者平台相关业务案例。仓库公开部分 AI 日报代码、Dify DSL 与静态交互示意；其他线上业务模块、使用人数和效率数字是个人业务陈述，不是该仓库可复跑的结果。
电视选购 Copilot	电商导购场景的独立重做原型，不是原公司内部系统。`python3 eval.py` 检查 25 条当前实现的确定性冒烟用例；历史人工质量评分缺逐例打分，不将 72%→92% 写作可复核结论。

项目	看点与边界
飞书 CLI 助手	本地工具调用与安全开关；`PYTHONPATH=src python3 -m unittest discover -s tests`：36 项。Python 标准库运行时不代表免装 `lark-cli`、无需授权或模型服务。
商策 Agent	电商内容评测框架；当前 Benchmark 结果是预置演示数据，不是已实测的 LLM 成绩。
瑞幸用户运营 Agent	竞赛命题下的 Dify DSL 原型，不代表品牌方官方上线。
MSDS 危害识别	实习后独立重做的 OCR / CAS 辅助识别案例；知识表未命中不等于无危害，专业结论需人工复核。
Outbound Copilot	飞书表格到对话平台的话术测试 RPA；部署环境与时间收益需现场验证。
网申人机协作 SOP	专注 ATS 填表和登录、提交交接；投递数量是个人自述，不是仓库可自动验证指标。
求职通关攻略	全程岗位核验、材料、面试与 Offer 流程；网申专项见上一项。
AI PM 简历写作 Skill	证据优先的简历诊断与改写 SOP；不替用户编造经历。

如有 AI 产品 / Agent / AI 电商岗位交流机会，可通过 GitHub Issue 联系，或邮件至 wangzedong2027@foxmail.com。具体业务指标与职责范围以面谈时可合规提供的材料为准。