曹越洋 / AI 原生产品工程师
想法变成
产品。
我把产品想法转化为可以实际使用的 AI 原生产品，覆盖交互设计、工程实现、自动验证与上线后的持续迭代。
精选作品 / 01—10
作品集
时间口径：只统计主要产品功能、集成与上线加固的开发时间。Git 历史足够细时采用功能提交的活跃开发日；一次性导入基线的仓库采用对应本地开发会话计时。维护空档、纯文档更新和项目存续时间均不计入。
01 / IOS 产品 / 已上线
食光机
一款从 0 到 1 独立设计、开发并上线的 AI 原生饮食管理 iOS App，把餐食照片和用户历史转化为营养估算与个性化建议。
- 成果
- App Store 产品上线
- 核心
- Vision LLM · RAG · SwiftData
- 主要功能开发
- 核心功能与上线加固：52 个 Git 活跃开发日
02 / 私有项目 / 全栈内容系统
PhotographHK
为摄影业务从 0 到 1 构建的双语作品站与内容后台：公开站负责项目叙事和询价转化，Payload CMS、PostgreSQL、权限边界、备份与自动化测试共同支撑上线前基线。
- 主要功能开发
- 前台、CMS、询价与交付基线：约 20 小时
- 系统
- Next.js 16 · Payload · PostgreSQL
- 验证
- 24 单元测试 · 33 E2E
03 / 开源 / FLUTTER
物见 Wujian
面向家庭收纳、搬家整理和物品盘点的多模态应用。AI 先把照片转成结构化库存草稿，用户确认后再保存到本地。
- 主要功能开发
- 主要功能 3 个活跃日 · 稳定性加固 2 个活跃日
- 可靠性
- 21 项自动化测试与 CI
- 原则
- Local-first · Human-in-the-loop
04 / OPENAI BUILD WEEK / 工作与效率
SignalForge
为 OpenAI Build Week 构建，把 GitHub 技术信号转化为可解释的 SaaS 商机，并明确区分事实证据、模型推断和待验证建议。
- 系统
- TypeScript · Node.js · SQLite
- 主要功能开发
- 核心产品与两轮迭代：约 24 小时
- 边界
- 可解释评分与人工审核
05 / 私有项目 / AI 原生交付
学习社区 Learning Community
把认证、课程、讨论与直播拆成可验证的纵向切片，并用 Firebase Emulator、Rules 测试、组件测试与 E2E 组成交付证据；产品判断由人掌握，Agent 负责组织、实现与复查。
- 主要功能开发
- 认证、课程与直播纵向切片：4 个活跃开发日
- 后端
- Firebase Emulator · Rules · Callable
- 验证
- 31 单元/组件 · 10 Rules · 4 E2E
与约束→ 规格
与决策→ Agent
协作→ 测试
与审查→ 反馈
沉淀
06 / 本地工具 / FLUTTER
净图 Provenance Lens
一款本地优先的图片来源检查器，解析 C2PA / JUMBF、EXIF 与软件标签等可读线索，区分“发现了什么”和“能够证明什么”，并在不覆盖原图的前提下导出副本。
- 主要功能开发
- 核心本地工具：约 30 小时
- 核心
- C2PA · JUMBF · EXIF · 指纹
- 边界
- 本地处理 · 不覆盖原图 · 不夸大结论
07 / 在线系统 / 内容运营
个人发布系统 Personal Publishing System
不只是一个博客，而是一套双语内容生产系统：公开站、摄影画廊、本地 CMS、AI 排版与翻译、媒体管理和质量门禁共同形成从草稿到发布的可维护链路。
- 主要功能开发
- 公开站、画廊与 CMS：20 个活跃开发日
- 内容
- 24 组双语文章 · 28 个画廊来源
- 质量
- 62 项测试 · Playwright · Axe · Lighthouse
08 / 私有原型 / 机会情报
ChallengeForge
把公开 Devpost 赛事转成可操作的机会雷达：按奖金密度、竞争强度、AI 自动化适配与交付窗口排序，同时把资格、知识产权和最终提交保留为人工门槛。
- 主要功能开发
- 机会雷达与决策管道：约 6 小时
- 系统
- Next.js · D1 · SSE · 公共数据
- 边界
- 事实 / 评分代理 / 人工决定分层
09 / 开源 / 数据 + AI
AutoGooglePlay Analyzer
一个把 Google Play 评论采集、持久化和 LLM Map-Reduce 分析串成完整流程的开源工具，并提供可视化 Web 控制台。
- 主要功能开发
- 核心管道 2 个活跃日 · Dashboard 1 个活跃日
- 管道
- Python · PostgreSQL · LLM
- 输出
- Markdown · PDF · JSON
10 / 研究原型 / 人机协作
疲劳识别
机器人辅助深蹲训练
结合主观疲劳评分、表面肌电和平台运动学数据，比较不同疲劳指标，并参与实验设计、数据采集与分析。
- 信号
- RPE · sEMG · Velocity Loss
- 场景
- 机器人辅助深蹲训练
- 工作
- 实验、采集与分析
