试验场
构想与实践
比起反复打磨方案，我更愿意把它直接做出来。这里是我用 AI 验证想法的地方——把脑子里的产品快速落成真实的、能用的东西。有些还在打磨，有些才刚起步，但每一个都是"想到"与"做到"之间的一次真实尝试。
项目
新疆滑雪 · 滑雪社区小程序
状态
界面设计已全部完成（Figma）· 功能开发完成约一半，持续推进中
技术栈
微信小程序原生 · 微信云开发（云函数 + 云数据库）· Vant Weapp · Figma
项目介绍
一个完整的独立项目：从产品定义、全部界面与交互设计，到小程序前端和云函数后端的开发，都由我一个人完成。产品面向新疆雪场的雪友，把实时雪况、社区互助（找搭子 / 拼车 / 转让 / 求助）、私信，和作为核心差异化的信任体系整合到一处——目前已有 5 个 Tab、25+ 个页面、12+ 个云函数。整套设计围绕"雪友戴手套操作、戴雪镜阅读"这个真实场景展开：注意力有限、操作受限，这类极端场景下的交互约束，恰恰是我最感兴趣的设计问题。
核心亮点
极端场景的交互设计 —— 所有按钮最小 44px、放大可点区域、震动反馈、滑雪板加载动画——每个细节都为"戴手套、戴雪镜"的真实滑雪场景服务。
信任体系设计 —— 信用分、等级、勋章三个维度整合成一套可视化信任体系，贯穿社区卡片、私信、个人主页——用设计引导陌生雪友之间的良性互助。
实时雪况系统 —— 用颜色标签（绿/黄/红/橙）即时传达缆车排队、路况、雪道开放、能见度等状态，一眼可读，降低决策成本。
独立全栈实现 —— 从 Figma 设计稿，到小程序页面、云函数后端与数据库，整个产品的每一层都由我自己写——包括完整的私信系统和内容发布流程。
项目
求职工作台 · 给自己做的一套 AI 工作流
状态
每天真实在用 · 持续迭代
技术栈
Obsidian（Markdown 数据层）· HTML 面板 · AI Agent 工作流 · 定时任务
项目介绍
求职是一件典型的"信息很多、状态很碎、还必须每天跟进"的事。我给自己做了一套工作台：把散落在聊天、邮件、招聘网站里的非结构化信息，交给一套 AI 工作流自动解析成结构化数据，再按规则触发提醒。设计上我最在意的其实不是自动化本身，而是AI 不确定时该怎么呈现——凡是它拿不准的信息，一律标注出来交给我确认，而不是替我猜。这一条决定了我敢不敢每天真的用它。
核心亮点
非结构化 → 结构化 —— 把截图、聊天记录、招聘信息里的碎片信息，自动解析成可比较、可排序、可追踪的结构化字段。
不确定性的呈现方式 —— AI 拿不准的字段不猜、不留白，而是显式标注并停在人工确认点——把"这里不可信"设计成界面的一部分。
面板的信息密度 —— 一屏之内同时呈现管道状态、待跟进、日程与生活状态。信息密集但不拥挤，是我在游戏 HUD 上练了三年半的老问题。
每天真的在用 —— 不是演示 Demo。它每天定时运行，我每天打开——用不用得下去，是我给自己设的唯一验收标准。
项目
某珠宝品牌小程序 · 界面与交互重设计
状态
商业委托项目 · 方案设计中
技术栈
微信小程序 · Figma
项目介绍
某珠宝品牌此前使用模板化的小程序，通用的界面撑不起珠宝品类对质感的要求。我负责整体重设计——重新梳理视觉语言与核心流程，让线上门店的气质，配得上柜台里的商品。
核心亮点
品牌化视觉语言 —— 从配色、字体到组件细节，围绕珠宝品牌的调性重建视觉语言，摆脱模板感。
交互体验升级 —— 重新梳理核心流程与页面结构，让浏览与购买更顺、层级更清晰。
商业目标兼顾 —— 在质感升级的同时，兼顾引导与转化，让设计为生意服务。