知行教研 · 学情诊断系统
一套面向学校的学情诊断与教学改进平台:把考试采集、知识库、可解释归因、分层行动、学生学习方案与 AI 教研员组织成一条可审核、可复测的工作流。
证据驱动的教育垂直 Agent · 让系统提出判断,让教师决定行动,让下一次证据验证改变。你好,我是 Rookie,一名关注真实场景的 AI 产品经理。把模型能力组织成可理解、可验证、愿意被使用的产品体验。
一套面向学校的学情诊断与教学改进平台:把考试采集、知识库、可解释归因、分层行动、学生学习方案与 AI 教研员组织成一条可审核、可复测的工作流。
证据驱动的教育垂直 Agent · 让系统提出判断,让教师决定行动,让下一次证据验证改变。一个把文档转换、结构化知识、混合检索、引用问答、质量评测与只读 MCP 接入串成一条可检查链路的 GraphRAG 知识工作台。
RAG 可靠性设计 · 从“能回答”到“可追溯、可评测、可交付”。从多角色对话原型走向可安装的单人推理游戏:六个原创案件、3—8 人角色阵容、速推与经典模式,结合证据对质、角色知识边界、存档恢复与独立内容更新,组织一局能走到复盘的体验。
有证据约束的多智能体协作 · 从“角色能聊天”,推进到“证言有来源、案件能完成”。案例基于项目仓库整理。展示画面为重绘示意,交互使用固定样本;不代表真实用户成效。
从问题、测试到数据回流,把每一次产品选择变成可验证、可积累的判断。
从用户任务和业务结果出发,先写清成功标准,再讨论 AI 是否值得加入。
SCENE → OUTCOME拆解价值、体验、质量、风险与成本假设,明确评分方式和发布门槛。
HYPOTHESIS → GATE通过埋点、分析与失败样本回流,让真实使用持续提高下一轮判断质量。
SIGNAL → LEARNING希望成为连接用户问题与 AI 能力的产品经理。
这三个项目是我的探索起点:从教师的分析工作流,到知识检索的可信度,再到多角色叙事的交互体验。关注的不只是功能是否实现,还有用户是否理解、结果如何验证、出了问题怎么办。
这个作品集也在持续迭代。案例中会明确区分代码实现、示例演示和待验证假设,欢迎沿着源码继续了解。
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正在寻找 AI 产品经理方向的机会,欢迎从一个具体的产品问题聊起。