AI 数字化应用 · 作品集

把真实业务经验 沉淀为可执行、可验收 的 AI 应用方案

不只是「能用」，更要「可控、可恢复、可验收」

AI 数字化应用 AI 应用产品 业务流程数字化
张文倩 · 青岛 · 18737212998
✦ 核心能力
市场与选品 — 亚马逊选品 SOP
产品与流程 — 五层 AI 开发系统
工具与治理 — VectoLY · Memory V1
✦ 真实结果
1.6万+月销售
60+链接
20/20测试
向下探索
✦ EVIDENCE / 真实结果

硬证据先行

不是概念演示，是真实业务跑通的数据

0
层流程
真实 Deco 产品跑通
从信号到上架的完整链路
✓
1.6万+
月销售额
2026 年 5 月
现货销售真实数据
✓
0+
上架链接
约 6 个月
完整试运行周期
✓
20/20
治理测试
候选审核 6/6 · 版本锁 3/3
来源哈希 11/11 全通过
✓
✦ ABOUT / 我的工作方式

业务型 AI 应用产品实践者

设计背景 · 业务现场 · 组织 AI 协作实现

01

识别业务问题

从真实场景发现重复劳动、信息断层和判断风险

跨境选品决策周期从 ~2 天压缩到 45 分钟
发现问题
02

定义 MVP 与边界

明确什么由 AI 做、什么必须人工判断

区分功能交付与规模价值验证
定边界
03

组织 AI 协作实现

用工具、Agent、模板和规则形成可运行方案

五层系统：总控 / 研究 / 决策 / 开发 / 商业沉淀
建系统
04

测试、交付与复盘

通过日志、权限、检查清单和验收判断是否完成

6/6 + 3/3 + 11/11 专项测试全通过
可验收
✦ AI 负责提效和整理，最终判断仍由人完成
✦ CAPABILITY / 复合能力

来自同一条真实产品链路

不是三个独立技能，是一条链路上长出来的三种能力

01

市场与选品

亚马逊选品 SOP

多 ASIN趋势竞争利润需求
输入 亚马逊 / 1688 / 内容平台
产出 周调研结论与开品顺序
02

产品与流程

五层 AI 辅助产品开发系统

A/B/C 分流MVP人工判断点
架构 总控 → 研究 → 决策 → 开发 → 沉淀
原则 按确定性选最短路径
03

工具与治理

VectoLY 内部工具 · Memory V1

版本权限恢复测试验收
工具 位图→SVG 批量转换，秒级出图
治理 候选审核 · 版本锁 · 来源哈希 · Checker
共同底层：把模糊问题变成 流程、规则、工具 与 可验收证据
CASE 01 · 系统型

Deco 系统

把多平台信号转成产品方向和开品顺序

覆盖市场调研、跨境选品、视觉开发、打样、上新全链路 — 选品决策周期从 ~2 天压缩到 45 分钟
1

信号输入

亚马逊 / 1688 / 内容平台

→
2

结构分析

多 ASIN、趋势、竞争、利润、需求

→
3

方向判断

主题筛选、品类趋势、产品矩阵

→
4

开发执行

开品资料、视觉开发、印前打样

→
5

复盘沉淀

周调研结论、关键词、模板、案例

1.6万+
月销售额
60+
上架链接
~6 个月
完整试运行
45min
选品决策周期
✦ 真实 Deco 产品跑通五层流程，产生商业结果
CASE 02 · 治理型

Memory V1

AI 应用不仅要能用，还要可控、可恢复

AI Agent 记忆治理设计 — 面对上下文丢失、错误记忆、版本与权限三类风险，建立五层治理机制
⚠
上下文丢失
新进程无法恢复任务状态
⚠
错误记忆
候选内容可能被误写入
⚠
版本与权限
合法更新、跨 Agent 与生产边界
设计的治理机制
6/6

候选审核

真实任务通过

3/3

版本锁

新进程恢复

11/11

来源哈希

专项测试通过

Checker

未授权写入拦截 · 生产边界保持关闭

恢复与回滚

版本回退 · 状态重建 · 失败路径覆盖

✦ 不只是「能写进去」，更要「写对了能验证、写错了能回滚」
CASE 03 · 工具型

VectoLY

从位图生产痛点到内部工具交付

客户位图难以直接进入可编辑生产流程，重复转换与失败反馈缺少稳定路径 — 定义用户、MVP 与适用边界后交付
≤3秒
单张转换（秒级）
2–32色
可配参数
≥1部门
内部使用确认
1
输入 批量图片
→
2
设置 2–32 色参数
→
3
处理 预处理与转换
→
4
检查 预览 / 失败反馈
→
5
交付 SVG / 日志 / 说明书
✦ 我的职责
定义用户、MVP 与适用边界 · 负责产品取舍、界面逻辑、测试和交付 · 区分功能交付与规模价值验证
✦ METHOD / 工作系统

按任务确定性选择最短路径

流程不会一刀切

市场不确定，需要重新研究与判断
总控→ 研究→ 决策→ 开发→ 商业沉淀
主线确定，分支或主题仍需判断
总控→ 轻研究/决策→ 开发→ 商业沉淀
成熟变体，重点是推进与表达
总控→ 开发/执行→ 商业沉淀
✦ AI 负责提效和整理，最终判断仍由人完成
✦ ROLE FIT / 岗位匹配

我能为 AI 数字化应用岗位带来什么

01

懂业务

从市场、产品、视觉和生产现场识别真实问题

市场调研跨境选品视觉开发印前打样
02

能落地

把问题拆为流程、工具、规则和可验收交付

五层系统A/B/C 分流内部工具SOP 模板
03

守边界

重视人工审核、失败路径、权限、版本与证据

候选审核版本锁来源哈希Checker回滚
张文倩
📍 青岛 📱 18737212998 ✉ 3212170836@qq.com
目标方向：AI 数字化应用 · AI 应用产品 · 业务流程数字化
期待在真实业务场景中继续推动 AI 工具、流程和治理机制落地
✦ 本网站由 AI vibecoding 协作构建，本身就是一次「用 AI 工具交付产品」的实践