MOONA INTELLIGENCE SYSTEM · PERSONAL AI PRODUCT STUDIO
王雯秋 · AI 产品经理 AI PRODUCT MANAGER
Product with soul.
AI 产品，从验证到交付。
>_ invoke Moona() →过往的行业不是我的边界，是我的经验语料。系统可以部署到任何新领域——这些语料只会让它在复杂环境里运行得更稳。
政策如何被解读和执行、公文与审批如何流转、纳税人真实诉求长什么样——后来做 ToG 产品时，这套语料成了理解客户的底层词表。
管过 150+ 派遣员工、跑过招投标和回款。学到的不是某个行业，而是一件通用的事：多方利益主体之间，怎么把协议签下来、把事交付掉。
从供应商 POC 测评、验证指标体系，到知识库脱敏规则、拒答兜底设计，再到 ToG 商业模式与责任边界——这一段是当前系统的核心校准集。
业余时间独立设计并实现产品原型（行测刷题 App、多模型路由 Demo 等），并以 AI 产品经理视角持续公开写作，保持对新工具链的第一手判断。
悬停任意能力，整个智能场会随之亮起——它们彼此相连。
PRODUCT VALIDATION · 产品验证
VALUE TRANSLATION · 价值翻译
RISK & COMPLIANCE · 风险治理
HANDS-ON · 工具链
三次真实政企环境的实地部署——从验证到交付。完整复盘详情页整理中。
把「AI 替代人工值守」这件容错率极低的事，从选型做到上线。「AI 自动检测 + 人工复核」漏斗：边缘 YOLO V5 实时初筛 + 云端 V8 二次复核，接入 DeepSeek R1 辅助值守决策——AI 筛掉 90%+ 正常画面，告警 10 秒推送、常规 10 分钟闭环。主导三方商业模式、检测优先级与阈值取舍等核心产品决策，并以「合同定性 + SLA + 保险」三层责任防线守住「不承诺 100%」的底线。
钉钉 + RAG，但 90% 的工作不在「搭 RAG」，而在治理它的不可信：四层防错机制、「宁可拒答、不可错答」红线、答案强制标注出处与生效日期、「知识责任人 + 绩效挂钩」的更新闭环。30+ 骨干访谈、8 个业务部门调研定下收录边界与脱敏规则，零外包全内部落地，预算控制在 4 万以内。
在「涉密数据不出大楼 + 客家话方言并存」的真实约束下完成全链路选型：三家供应商用同一批真实会议录音做 POC 五维测评，私有化部署能力一票否决；设计「SaaS + 本地转写一体机」混合部署，按会议敏感级别分流；统筹招标、部署、集成、培训，5 个月按期上线。
工作之外的独立实验——用来验证产品直觉，也保持对新工具链的手感。
系统在公开环境下持续迭代——以 AI 产品经理视角的长期写作。
Agent 不是更快的聊天框——从任务链路的角度算一笔账，看白领的工作时长正在被怎样重新分配。
从「卖软件」到「卖结果」——Service as Software 的商业逻辑拆解，写给正在思考 AI 产品怎么定价、怎么收钱的人。
当写代码的活被 AI 接走，管理者的稀缺能力变成了什么——写给正在带 AI 团队的管理者。
# 本接口长期开放，响应及时 invoke Moona({ "email": "hi@moonawang.com", "wechat": "扫码添加 →", "github": "beimoona-w", "topics": ["AI 产品机会", "真实场景落地", "合作交流"] }) # 200 OK — 已读必回
当前状态：开放协作。如果你正在找一个能在政企复杂环境里把 AI 从验证推到交付的产品经理，我们应该聊聊。