智能有用。KNOWLEDGE
WORKFLOW
EXPERIENCE
到交付体验
可追溯的答案
SELECTED PRODUCTS
具体的问题,完整的体验。
DESIGNED FOR REAL WORK
让复杂的工作,
拥有清晰的使用方式。
理解任务,梳理流程,再让技术进入合适的位置。
关注的不只是一个答案或一次点击,还有答案从哪里来、谁可以使用,以及异常发生时如何继续。
这些细节,共同构成值得使用的产品。
EDUOPS · EDUCATION & KNOWLEDGE
让知识流动,
让协作有据。
EduOps 教育管理与 AI 知识协作平台
连接学员、班级与教学资料,将资料审核、权限管理和智能问答融入日常协作。每一次知识复用,都有清晰的使用范围和可回看的原文。
教育业务管理授权知识问答产品设计与交付
CONNECTED WORK
从一份资料,
到一次有效协作。
资料由谁确认、谁能使用、如何进入问答,在同一套规则下衔接。学员专注整理与提问,老师回到原文核对,管理员掌握每个环节的状态。
把可用资料,留在共同的知识空间。
先核对原件与共享范围,再决定通过或退回。审核结果和检索准备分别呈现。
答案有出处,理解才有落点。
检索词帮助定位资料,问题说明需要解释的内容。回答与原文证据一起呈现,方便继续核对。
审核确认资料是否可以使用;索引将原文转成可检索的片段。两项状态都满足后,资料才能进入授权问答。
看见状态,也看见状态如何发生。
把业务审核、文本索引与语义就绪分别观察。遇到异常,沿资料链路定位,再回看对应操作。
待审核、通过与退回
文本片段与语义覆盖
操作者、对象与执行结果
审核资料记录决定与处理结果
建立索引关联资料与索引动作
受控导出保留权限范围与操作记录
DESIGNED AROUND THE WORK
业务关系,进入系统规则。
角色之外,还有数据范围。
账号、学员档案与入班关系分别管理。调班保留历史,教师按负责班级协作;资料列表、原件、问答和导出遵守一致的访问规则。
每个环节,都有明确条件。
待审资料不提前共享,退回需说明原因,获批文本再建立索引。删除资料时同步清理原件和关联索引,保留必要操作记录。
从功能运行,到持续维护。
数据库迁移管理结构变化,原子操作保持索引一致;受控导出、关键操作审计与隔离恢复核对,共同支撑交接和维护。
PERMISSION-AWARE RAG
先找到合适的证据,
再组织清晰的回答。
短片段负责准确定位,父片段保留解释上下文。关键词与语义检索共同找资料,权限控制贯穿候选筛选和结果交付。
浏览器交互 · Node.js 业务服务 · PostgreSQL 数据存储 · Docker 与 Caddy 部署
PRODUCT & ENGINEERING
设计背后的判断。
为什么权限必须在检索之前处理?
教师能使用问答,不代表能读取所有班级的资料。服务端先按有效身份、当前班级和资料可见性筛选候选,再做检索排序;模型只能收到授权范围内的证据。生成期间若资料或权限变化,本次结果会被拦下。
为什么同时使用关键词与语义检索?
关键词适合保留明确术语,语义检索补充同义和改写表达。两路结果按排名融合,避免直接相加不同尺度的分数。方案选择同时考察证据覆盖、首位排序与响应时间。
回答有引用,是否就代表每句话都正确?
引用提供核对入口。还需要检查结论、条件与细节是否得到原文支持,因此把检索质量与回答质量分别评估;无依据时明确说明,资料不足时限定回答范围。
资料格式与数据维护如何处理?
TXT、Markdown 支持索引问答,PDF 支持原件保存与查阅。数据库保存业务关系、原件和索引;通过迁移管理结构变化,通过独立环境恢复核对备份,源码与运行配置分别维护。
PRODUCT REQUIREMENTS
产品需求,一页读懂。
以角色、任务、状态和验收条件组织需求,让界面、接口与实际操作指向同一条业务链路。
围绕教学协作分工
管理员维护关系与审核资料;教学老师、班主任、就业老师按负责班级查阅与协作;学员提交资料并使用授权问答。
把分散资料变为可复用知识
保留原件,确认共享范围,完成审核与索引,支持检索、问答和来源核对,并追踪关键操作。
可见、可操作、可检索分别判断
角色控制动作,班级及资料归属控制数据。审核、索引与语义准备独立表达;调班、归档和停用账号分别处理。
正常流程与异常路径一起验证
覆盖上传至问答闭环、跨班访问限制、无证据提示、资料变化拦截、索引清理、导出范围与备份恢复。
GLOBAL COMMERCE RADAR
看见全球变化。
让判断有据可循。
全球电商雷达,将分散的海外官方资料整理为中文情报,围绕具体经营问题生成研究报告。让跨境业务团队从发现线索,走到核验依据、形成行动与持续跟进。
访问全球电商雷达 ↗ 查看产品设计从信息到决策材料
围绕一个问题,连起整段研究。
发现商品召回、贸易规则或渠道动态后,先限定市场与问题,再进入研究。结论与原文保持关联,值得跟进的线索可以保存,后续讨论也有共同依据。
筛选情报,查看来源
明确市场与研究范围
阅读报告,回查证据
导出报告,保存机会
信息的价值,在于能继续往下做。
情报发现
把分散资料放回业务语境。
按市场、平台与研究目标筛选中文情报;摘要帮助快速判断相关性,原文入口承接进一步核验。商品风险、规则变化与渠道探索,各有明确的研究起点。
证据研究
知道结论,也知道依据。
报告分开呈现事实、推断、资料缺口与行动建议。事实与推断关联证据,不把平台整体表现直接套用到某个品类,也不把资料不足写成确定结论。
工作延续
看过的信息,成为可复用的材料。
报告归档、格式导出、机会看板与主题关注衔接后续工作。同一报告复用既有内容,关注主题匹配新增资料,帮助用户持续推进核验与讨论。
系统职责
把生成能力,放进清晰的业务流程。
n8n 负责来源调度、采集、去重与分批;Dify 承接中文整理和报告分析、审校;Node.js 后端负责证据筛选、权限、任务、额度与归档,PostgreSQL 保存业务状态。
研究链路
库内范围筛选与词项排序 → 分析生成 → 对照原始资料审校 → 结构与引用校验 → 报告归档。
模型返回证据编号,网站关联原文网址。代码核对输出契约,用户可以沿结论回到材料,检查实际支持关系。
产品设计
需求、规则与交付,相互对应。
展开产品需求说明
用户与任务
服务跨境卖家与出海业务团队。围绕商品风险核验、贸易规则跟踪和渠道初筛,帮助使用者形成可追溯的研究材料与待核事项。
核心功能
情报雷达提供筛选与原文入口;研究助手接收问题和范围;报告中心承载阅读、归档与导出;机会与关注记录后续动作;账户权益约束研究和导出权限。
业务规则
研究提交时预留次数,有效报告归档后确认消费,失败释放。导出按报告解锁,同一报告切换允许的格式或重复下载不重复计份。报告按账户隔离,支付确认与权限授予由服务端处理。
质量与异常
来源获取失败、正文待补与内容过滤分别记录。输出结构和引用通过校验后才进入归档;资料不足需要具体说明缺口。关注匹配资料与生成研究分开,避免用户无感消耗权益。
从产品设计到工程交付
围绕真实业务问题组织需求,设计报告契约、引用机制与账户权益,衔接采集、AI 工作流和网站服务;通过日志、任务状态与验收条件定位异常,将产品规则落实到可检查的系统行为。
LANGUAGE LEARNING
听见语言。
连起理解与记忆。
把日语、韩语与西班牙语的课程、听读和复习放在同一条路径里。统一操作方式,保留语言自身结构,让每次学习都能接着上次继续。
进入多语言学习 ↗ 查看产品设计连续的学习体验
从看懂一句,到愿意再学一次。
按语言、册次和课程找到内容,在文字与声音之间来回对照。参考答案用于自检,掌握程度由自己标记;收藏、待复习与最近学习,把下一次开始的位置留下来。
理解词句与语言机制
逐句、整段或慢速播放
查看答案,标记掌握程度
从收藏与记录继续学习
同一套体验,各自的语言逻辑。
课程组织
内容有关系,学习有路径。
课程、单元与学习项通过稳定标识关联,共同语义可以用于跨语言对照。日语假名、韩语音节与西语发音表达保留自身特点,学习者沿清晰层级展开内容。
目标语听读
点到哪里,就听对应的内容。
语音按题目绑定外语原句或参考答案,支持逐句、整段和慢速听读。长文本分段播放,切换内容时替换旧任务;停止与重试入口帮助用户恢复操作。
个人复习
把自己的判断,留给下次学习。
用“会了、模糊、不会”记录当前感受,把需要巩固的内容加入复习。收藏、自评与学习记录保存在当前浏览器,桌面入口让日常打开更直接。
内容与工程
先把内容组织好,再让交互自然发生。
原始材料经过人与 AI 协作整理为结构化内容,再编译为 JSON,并核对字段、标识、引用与来源。浏览器读取课程数据,业务服务层组合学习内容,界面负责呈现与操作。
各层各司其职
HTML、CSS 与 JavaScript 构成学习界面;内容读取层管理数据获取;学习服务层衔接课程和语音绑定;浏览器语音合成负责听读,本地存储保存学习状态。
AI 协作贯穿需求梳理、内容结构化、开发与迭代。教学内容的含义和适用性由人工复核,结构校验帮助发现关联与格式问题。
产品设计
围绕学习动作,安排每一个细节。
展开产品需求说明
用户与任务
面向持续学习、反复听读与自主复习的使用者。让查找内容、听读原句、对照答案与记录掌握程度连续发生,减少工具切换。
核心功能
课程目录提供语言、册次与课次导航;学习页呈现词句和说明;听读支持不同播放方式;练习展开参考答案;收藏、自评与待复习承接个人进度。
交互规则
朗读目标与当前题目保持对应;新播放操作替换旧任务,页面切换时停止声音,长文本按段衔接。完成与掌握程度由用户标记,课程状态根据学习记录汇总。
内容维护
以稳定标识连接课程、学习项、概念与来源,减少重复维护。内容编译与校验分别执行,修改时核对关联和发音字段,结合听读与练习检查体验。
从产品设计到工程交付
从学习场景拆解课程和交互,建立可复用的内容模型;将用户反馈落实到朗读绑定、播放任务与状态恢复,协同 AI 完成开发迭代,衔接内容校验、静态发布与桌面入口体验。
CRAZY FONG · AI MUSIC
梦境的对冲
一场关于“记忆异化”与“感官冲突”的听觉实验。
Crazy Fong 独立生成的 AI 音乐专辑
实验工业 / 极简主义 / 心理声学 / 暗黑重构
Dark Deconstruction
专辑简介
《梦境的对冲》是一场关于“记忆异化”与“感官冲突”的听觉实验。这张专辑探讨了当人类最温情的文化符号——童谣、民谣、深夜的私语——被强行置入冷酷、机械且具有压迫性的工业框架时,所产生的剧烈认知失调。
这不是一张为了抚慰人心而作的专辑,它记录了安全感在冰冷逻辑中逐渐崩塌的过程。在这里,温馨的旋律不再是避风港,而是一面面映照出不安与疏离的破碎镜子。音乐在极简的对位与递增的噪音中,构筑出一个感官对冲的超现实空间。
专辑曲目
进入声音的另一面。
点击曲目入口,在汽水音乐收听。
听感指南
场景
适合在深夜失眠、独自走在空旷的工业区,或是试图通过拆解某种情绪来获得平静时聆听。
视觉意象
带有磁带抖动感的旧照片、废弃学校走廊里闪烁的红灯、生锈的机械齿轮强行转动、一米开外凝固的干燥空气。
“当温情被剥离了温度,留下的只有机械的跳动。”