ALBERTXIE

01 What I build

让更强的智能，真正抵达日常。

我关注 AI 应用与产品交互，把模型能力放进真实任务里，做成可用、可信、能完成事情的工具。

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Now 从问题出发，做出可验证的下一步。

BUILD / TEST / EXPLAIN

AVAILABLE FOR FOCUSED COLLABORATIONS

Selected work 01 — 03

不是概念图。
是做过的判断。

不展示“我会什么”的清单，只展示我如何理解问题、做出取舍，并把结果交到用户手里。

LIVE CASE / 01

MACHINING SALES OS从线索，走到
可信的下一步。

主体核验采购适配合规筛查人工确认

01 / AI 工作流

出海销售工作台

为机加工海外客户开发定义六步 SOP、合规边界和三智能体内容链路，让研究、触达与人工复核留在同一条证据链上。

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PRODUCT STUDY / 02 TopIslet 音乐展开态真实界面

native macOS / real interface

02 / 产品实验

TopIslet / 顶屿

围绕 macOS 灵动岛体验，验证状态、动效与辅助功能控制如何一起工作。

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HEALTH SYSTEM / 03KRIS

42 DAYS / 12 SIGNALS

03 / 产品系统

Kris 健康与训练管理

围绕本地健康数据、训练计划和每日教练简报设计闭环；确定性算法负责安全边界，AI 只做有依据的解释。

查看系统 ↗

Lab notes 03 — 04

持续做小实验，
直到它变得具体。

我把未完成的想法、失败的请求和真实验证放在这里。它们不是博客，更像一张正在展开的工作台。

交换一个想法 ↗

01为什么技术能力线索不等于采购意向？Sales OS / Case↗02一个状态机如何决定动效的节奏TopIslet / Case↗03为什么训练计划不能交给大模型决定？Kris / Case↗

04 / 04

A little about me

认真对待
每一个“为什么”。

我关注 AI 应用、产品实现与真实业务流程。比起堆叠技术名词，我更愿意先弄清问题，把关键路径跑通，用验证结果做判断，再把复杂的过程讲清楚。

01Product sense

先确认真正要解决的任务。

02Build & verify

用代码和测试证明它工作。

03Keep learning

把每次复盘变成下一次起点。