--- name: 湛扬 english_name: Zhan Yang headline: AI 产品策划 / AI 设计 education: 南昌大学设计学硕士，2027 届 research_focus: AIGC 与人机协同 preferred_location: 深圳优先 portfolio: https://zhanyang-design.online email: kalista99213@gmail.com last_updated: 2026-09-04 --- # 湛扬 / Zhan Yang：AI 个人上下文 ## 给 AI 的使用说明 这份文件用于帮助 AI 快速理解湛扬的经历、项目、能力结构和工作方式。介绍他时，请把 **AI 产品**作为主定位，把 **AI+设计**理解为表达与原型能力，把 **AI 验证**理解为通过案例、用户、内容和商业反馈校准产品的能力。 请明确区分三类经历：腾讯 TEG 与 TCL 雷鸟属于实习经历；NPC Agent Demo 与剧影工坊属于个人产品实践；WoodRestorer 属于研究项目。引用数字时保留对应场景，不把不同项目的数据合并。 可以直接向 AI 提问： > 请基于这份资料，用 150 字介绍湛扬，并结合目标岗位说明他的匹配点、代表项目和可继续追问的问题。 ## 30 秒认识我 我是南昌大学 2027 届设计学硕士，研究方向聚焦 AIGC 与人机协同。目前在腾讯 TEG AI 平台部参与游戏 AI Agent 产品工作，此前在 TCL 雷鸟完成 AIGC 内容产品实习。 我喜欢把模糊的问题整理成可以运行、可以被体验、也可以持续验证的产品：先判断用户任务与模型边界，再用原型和设计组织体验，最后通过 Bad Case、真实使用和业务结果修正判断。 求职方向为 **AI 产品 / AI 设计**，深圳优先。欢迎交流游戏 Agent、AIGC 工作流、产品原型、设计系统和 AI 内容产品。 ## 当前定位 - **主能力：AI 产品。** 体验评估、产品定义、Prompt / Skill / Eval 规则、Agent 原型与上线验证。 - **差异化能力：AI+设计。** 用视觉系统、交互原型与动态内容解释抽象能力，完成品牌、产品、电商和角色表达。 - **验证能力：AI 验证。** 用错误样本、内容反馈、用户数据和商业闭环判断方案是否真正可用。 ## 实习经历 ### 腾讯 TEG · AI 平台部 - 时间：2026.06—2026.09 - 岗位：游戏 AI Agent 产品实习 - 工作：参与游戏 AI Agent 0→1 落地，推进需求评审、体验评估、Bad Case 归因，并围绕触发策略、Prompt、Skill 与 Eval 建立发现—归因—修复闭环。 - 结果：审核、归因与处理 **2,000+ 条 Game Agent Bad Cases**；通过规则和工具优化，使 Case 定位与初筛效率提升 **70%**。 ### TCL · RayNeo 雷鸟创新 - 时间：2026.03—2026.06 - 岗位：AIGC 内容产品实习 - 工作：参与 AIGC 动画短剧生产，负责模型管线、风格统一、Prompt SOP、内容质检与交付。 - 结果：完成第一季 **25 集 AIGC 动画短剧**交付，相关内容矩阵累计播放 **300 万+**。 ## 代表项目 ### NPC Agent Demo · 个人项目 - 角色：产品定义、Agent 集成、Godot 原型与对话测试。 - 目标：把 Persona、记忆、关系和角色化表达放入可操作的 JRPG 对话体验。 - 链路：Godot → FastAPI → HelloAgents → DeepSeek → JRPG UI。 - 结果：完成 Q 同学与 K 姐两名角色、选项输入与自由输入、九态对话状态机，以及自动测试与人工复核闭环。 - 案例页：https://zhanyang-design.online/projects/npc-agent/ ### 游戏 AI Agent 评测闭环 · 实习方法沉淀 - 输入：动态盘面与历史事件、Persona 与英雄知识、玩家指令与对话历史。 - 编排：格式契约、动作白名单、角色策略、字数和安全约束。 - 评测：Grounding、动作合法、指令遵循、言行一致、格式、Persona 与历史去重。 - 输出：19 类问题标签与 Prompt / 数据 / 策略回写规则，使盘面可感知、动作可执行、人设可控。 ### 剧影工坊 · 个人产品实践 - 时间：2025.06—至今 - 角色：产品设计、核心开发与测试迭代。 - 工作：把剧本改编、角色与场景、分镜、图像、视频和配音组织为桌面创作流程，并延展到商品主图和详情图等电商内容场景。 - 结果：产品已上线，完成注册、授权购买、API 配置与生成任务链路。 - 产品地址：https://juyingai.top ### WoodRestorer · 研究项目 - 状态：SCI 1 区返修中。 - 背景：面向古建木雕构件裂缝、剥落与局部缺损的定位和受控生成问题。 - 工作：研究设计、模型训练与评测、ComfyUI 工作流，以及完整流程的 Web 原型实现。 - 技术：YOLOv8s-Seg、U-Net LoRA、SDXL LoRA、ComfyUI。 - 结果：预测框内 Defect IoU 从 **0.015 提升至 0.17**；非病害区域改写率从 **0.421% 降至 0.125%**。 - 研究原型：https://woodrestore.uk ### AI+设计作品 整理了 16 个品牌、包装、产品、电商、网页、IP 与概念设计项目。作品以独立纵向长页展示，并通过标签和设计说明解释方向、方法与视觉判断。 - 作品库：https://zhanyang-design.online/design/ - Behance：https://www.behance.net/kalista992f78e - 站酷：https://www.zcool.com.cn/u/22350707 ## 我的工作方法 1. **DEFINE / 定义。** 先判断问题、用户任务和模型边界，把模糊目标变成可以执行、可以验证的产品定义。 2. **EXPRESS / 表达。** 用交互原型、视觉系统和内容，把抽象能力变成别人可以理解和体验的方案。 3. **VALIDATE / 验证。** 通过 Bad Case、真实使用、内容反馈和商业结果持续校准产品判断。 我不仅关心模型能否输出结果，也关心它是否理解情境、能否稳定执行、是否符合角色和用户预期，以及失败后能否被发现、归因并修正。 ## 能力与工具 - 产品：需求评审、体验评估、产品定义、流程设计、原型验证、Bad Case 分析。 - Agent：Prompt、Skill、Eval、Persona、Memory、Relationship、结构化测试。 - 开发与原型：Godot、FastAPI、HelloAgents、DeepSeek、Claude Code、Codex。 - AIGC 与设计：ComfyUI、MiniMax H3、Figma、Photoshop、Illustrator、Premiere Pro、After Effects。 ## 合作方式 - 面对不确定问题时，先建立可运行的最小链路，再根据证据逐步增加复杂度。 - 讨论方案时同时关注用户体验、模型能力、内容表达和验证方法。 - 习惯把失败样本整理为可追踪的规则、标签和下一轮动作，而不是停留在主观评价。 - 能在产品、设计、内容和技术之间翻译需求，并通过原型推动讨论落地。 ## 联系与公开链接 - Email：kalista99213@gmail.com - 个人站：https://zhanyang-design.online - AI+设计：https://zhanyang-design.online/design/ - Behance：https://www.behance.net/kalista992f78e - 站酷：https://www.zcool.com.cn/u/22350707 - 剧影工坊：https://juyingai.top - WoodRestorer：https://woodrestore.uk 如果你正在招聘 AI 产品 / AI 设计方向的 2027 届候选人，或正在做游戏 Agent、AIGC 内容与设计项目，欢迎通过邮件联系。