理解
识别不同来源中的项目、人员、资源和状态。
夏靖康 · PERSONAL AI PRODUCT PORTFOLIO
个人 AI
工具作品集
把复杂工作，变成可以被理解、被运行、被持续改进的工具。
AI 提效 · 流程自动化 · 多源数据整合 · 决策型看板
先看我做的看板总览 / 项目组合
刚刚同步资源正在投向哪里
项目24当前组合
资源86已关联人员
数据新鲜度98%同步完成
项目负责人投入下一步Project AtlasPM · A需要确认Project HarborPM · B稳定投入
AI 理解自动化运行数据驱动决策
01 · THE PROBLEM
当信息散落在不同地方，
真正困难的不是有没有数据，
而是能不能把数据连起来。
信息分散状态不同步决定依赖人工追问
02 · MULTI-SOURCE DECISION DASHBOARD
多源资源
决策看板
把项目、负责人、研发投入、工时、排期计划、需求和状态汇集成一个持续更新的判断界面。
01
看板最重要的价值，不是多了一张表，而是把原来分散在不同地方的信息，连接成可以继续行动的上下文。
资源协同看板脱敏结构演示数据
项目组合24按项目扫描
资源记录86项目与人员已关联
投入参考42%待确认 2 项
数据新鲜度98%5 个来源
| 项目 | 负责人 | 资源方向 | 投入比例 | 数据状态 | 协同动作 |
|---|---|---|---|---|---|
| Project Atlas | PM · A | Camera | 42% | 待确认 | 查看投入记录 |
| Project Harbor | PM · B | Android | 76% | 稳定 | 保持观察 |
| Project North | PM · C | Quality | 58% | 待评估 | 查看资源机会 |
项目、负责人、方向与比例均为脱敏结构演示数据。看板提供判断输入，不自动替任何角色做最终决定。
03 · FROM SCATTERED TO CONNECTED
把分散的信息，
变成一个可以判断的系统。
数据源项目台账负责人映射研发投入工时记录排期计划需求记录
数据处理定时同步字段标准化项目 / 人员关联投入比例计算负荷状态判断
看板输出项目总览资源投入释放机会待确认事项最近更新时间
协同动作负责人知会资源匹配释放确认拒绝理由回流
我的工作重点：把不同来源的数据结构对齐，再把“数据变化”翻译成“谁需要做什么”。
04 · DATA FRESHNESS
它不是一张
静态表格。
数据会变化，界面也要知道什么时候变化。同步状态、更新时间和异常提示，是看板能被信任的基础。
同步完成最近同步 · 刚刚
数据源5 个
项目记录24 条
资源记录86 条
本次更新12 条
待处理异常0 条
数据新鲜度98%
05 · THE VALUE OF THE BOARD
从“到处找信息”
到“一个界面做判断”。
BEFORE
信息在不同地方
- 项目、人员和投入分散
- 需要人工反复核对
- 不知道哪个数据最新
- 关键判断依赖聊天和记忆
AFTER
状态在同一个界面
- 项目、负责人、资源集中展示
- 每条信息有更新时间
- 负荷状态可以快速扫描
- 看板提示下一步需要谁确认
06 · AI BEHIND THE BOARD
看板不是把数据放在一起。
它是在帮助系统理解关系。
AI 提供理解、关联和推荐；最终业务决定由人确认。
关联
建立项目、负责人、研发资源和投入记录之间的关系。
判断
计算投入比例，识别低负荷、缺失和待确认状态。
协同
把判断结果转成推荐、提醒和下一步动作。
07 · AI WORKFLOW ASSISTANT
把一段口语，
整理成一条可运行的流程。
另一个工具关注提效：让人少填字段，让 AI 负责理解，让流程负责继续运行。
自然语言输入
我要给某个项目提一个 camera 资源，希望具备图像调试能力，预计下月到岗，先使用 12 周，可以远程，必要时到客户现场。
待解析脱敏交互演示
项目等待识别
资源类型等待识别
技术能力等待识别
到岗时间等待识别
使用周期等待识别
地点要求等待识别
AI 生成草稿，不直接创建正式业务记录。
08 · CONTROLLED AUTOMATION
自动化不是让机器替所有人决定。
而是让每一步都知道谁该接手。
→→→→→
自然语言输入 · 需求发起人
先收集真实需求，再交给 AI 识别项目、能力、时间和地点。
AI 负责理解规则负责约束自动化负责传递人负责确认系统负责留痕
09 · REUSE WITHOUT REWRITING
重复工作不应该
每次从空白开始。
常用的能力、地点、周期和设置可以被保存为模板。下次只修改项目、人数和时间等变化项。
上次需求Camera 资源能力 · 地点 · 周期
→
本次提报只改变化项项目 · 人数 · 到岗时间
10 · MY CONTRIBUTION
我不是只提出想法。
我把它做成了可以被使用的产品。
- 发现问题
识别重复填写、信息分散和靠人工追问的协作成本。
- 拆解系统
梳理项目、资源、负责人、投入和状态之间的关系。
- 设计 AI
定义自然语言输入、结构化输出、缺失提示和人工确认边界。
- 落地验证
设计界面、流程、异常处理，并通过浏览器和响应式验收验证体验。
11 · AI 产品能力
AI 产品能力，
是把 AI 想法带到可用现场。
AI 工作流设计
把自然语言输入转成结构化流程和可确认的下一步。
多源数据整合
把项目、人员、工时、投入和状态连接到统一结构。
流程自动化
设计状态、节点、提醒、回流和留痕边界。
决策型界面
把复杂数据变成可扫描、可比较、可行动的看板。
人机协作设计
明确 AI 自动做什么，关键决定在哪里交还给人。
产品落地与验证
通过测试、异常处理、文档和灰度让工具真正可用。
12 · HONEST PRODUCT BOUNDARIES
真实完成的能力，
和结构演示的能力，
清楚写在页面上。
流程与界面验证AI 填单与模板复用：受控演示同步与资源复用：产品结构演示