独立产品开发者。从需求、设计、开发、测试到文档，
一个人走完四个项目。
课表、任务、AI 助手、提醒，一个 App 覆盖大学生一天。前端没走常规路线：自研液态玻璃主题与雨街动态场景，用 AGSL 着色器实现边缘折射、RGB 色散与高光，玻璃表面的雨滴按物理规律滑落、合并。AI 那一侧也不是问答框——规划师的每一步操作都要用户确认后才执行，配了多轮对话状态机、提示词规范与 AI 标识。
性能不是事后补的——着色器按设备能力分级降档，低端机自动回退简洁风格。提醒走 AlarmManager 准点触达，权限自检、被系统清理后自动补发。交付时连 13 章用户手册和 35 张截图一起做完。
真正的问题不是 AI 写不出代码，是写出来的东西不可控、难验收。所以我没有去调提示词，而是设计了一套生产制度：协作规则、任务登记簿、质检隔离、发布闸门。
结果是可量化的——39 项功能通过独立质检，686 条单元测试全绿，按 Apache-2.0 发布 v0.0.1。这套制度让非科班的人也能把 AI 产出做成能交付的产品。
多因子选股加一条完整的回测流水线。比起收益率，我更在意结论是不是真的——防未来函数做到比特级验证，训练、验证、测试严格切分且测试集只用一次，回测强制计入交易成本。
这些纪律全部写进了文档，最后产出 9 份研究报告。
校园约球最容易死在放鸽子上。我没有去加功能，而是从不同视角倒推规则，做了一套信用双轨机制：100 分制信用分叠加守时率，签到延迟留痕，被放鸽子的一方可以匿名投票决定是否原谅。
配套写了 4 份合规文书：用户协议、隐私政策、社区规范、审核须知。
Reach 里那层水帘按降膜流动建模：一层薄而平整的底膜上，跑着几个离散的孤立滚波——陡前缘、缓背坡，振幅越大跑得越快；波前脚下带起一串振幅递减的毛细涟漪，横向再裂成三条蜿蜒的溪流。
光学上只有两条规矩：位移由斜率决定，模糊由曲率决定。所以波背只是平移、依旧清晰，只有波前那一道会糊。这一屏把它从 AGSL 翻成了 WebGL——整块翻到眼前，水才从顶上铺下来。
多工具编排与流程设计，提示词调优，模型输出的质检与缺陷定位。不依赖 AI 自动产出，而是把它当成可管控的工具。
Python（pandas）因子计算与数据处理，SQL（MySQL／Hive），数据清洗与建模，ECharts 可视化。
PRD、测试用例、竞品与方案调研、验收标准制定。习惯先把规则和机制想清楚，再动手写。
Kotlin／Jetpack Compose、Electron／React／TypeScript，前后端与移动端都能自己走通。