邱瀚泽Hanze Qiu
AI 产品经理 · 创新产品经理AI product manager
上海纽约大学 · 2027 届NYU Shanghai, class of 2027
秋招进行中Open to 2027 new-grad roles
今年我独立做了三款产品，每一款都走完同一条链路：从真实场景里找到缺口，写 PRD 与 RFC，组织 Coding Agent 实现，自己验收，打包发布，再根据真实用户的反馈迭代。
I take products all the way: from an open question, through specification and engineering, to a shipped release and the people who use it.
三款独立产品，一段实习。每一项都有可以点开的案例。
市面上的胶片模拟大多是套在 RGB 上的 LUT，好用但不真实；开源物理模型 spektrafilm 按光谱计算，真实，却只有 Python 命令行，4500 万像素一张约 30 秒。SpektraLab 把后者做成摄影师能用的 macOS 应用：打开一张 RAW，选好胶片和相纸，约一秒出图。
乐谱不是一叠 PDF。Bowmark 把散落的文件组织成作品、乐章与分谱，再为琴架上的翻页、缩放与 Apple Pencil 批注重写阅读器。最重要的一次取舍是砍掉谱面识别，换来当天就能上谱台。
通用聊天产品替用户猜什么值得记住，向量检索的召回又看不见、改不了。Reggia 反过来：长期背景与当前事项由用户维护，Agent 先查目录、再读全文，每一次读取都有理由。
AI Native 实习生，直接向 CEO 汇报。用可复现的证据推动叫停一条负收益的自研方向，把 Agent 的介入方式写成逐流程的标准，并以「改造优先于自研」在五周内完成交付。
人保留判断，Agent 负责执行。四个项目用的是同一个循环。
Coding Agent 让实现变便宜，判断因此更贵。我把分工写死：需求、架构取舍与验收留在我手里；实现交给 Agent，但必须同时被两样东西约束，写在前面的 PRD 与 RFC，和跑在后面的测试与基线。
从真实场景里找问题，不从技术里找用途。先看用户现在拿什么凑合。
SpektraLab：能用的不真实，真实的不能用。
写清做什么，更写清不做什么。范围表比功能表重要。
Bowmark：砍掉谱面识别。
每个技术决策一篇 RFC，先于实现；验收标准和实体关系写在里面。
SpektraLab 30 篇，Bowmark 14 篇。
多个 Agent 在隔离的 worktree 里并行给出方案，我评审、取舍并合并。
Claude Code、Codex。
对拍参考实现、回归测试、延迟与内存基线，再加真实窗口截图。
测试全绿，不等于用户看到的是对的。
打包、分发、写内容、收反馈，然后回到第一步。
21 天，15 个版本。
| 我保留 | 交给 Agent | 用来约束 Agent 的 |
|---|---|---|
| 需求与范围：做什么，不做什么 | 按 RFC 实现 | PRD 与 RFC，固定产品定义与技术路径 |
| 架构取舍与性能预算 | 并行给出备选方案 | 参考实现对拍与回归测试 |
| 验收：什么才算「好了」 | 修复、重构与文档同步 | 延迟与峰值内存基线；真实窗口截图 |
| 时间 | 机构与角色 | 做了什么 |
|---|---|---|
| 2026.07 – 2026.09 | 一家早期科技公司AI Native 实习生，直接向 CEO 汇报 | 负责 AI-Native 产品与内部工具。推动叫停一条负收益的自研框架；把 Agent 的介入方式写成覆盖 3 个职能部门的标准；主导内部大模型调用网关的需求与权限设计；五周交付四个内部工具。案例 |
| 2025.05 – 2025.08 | 普利司通中国IT 与财务部实习生 | 搭建 LLM 市场情报流水线：社交内容抓取、情感分析与结构化抽取，并投入使用；用 MySQL 与 Power BI 支持跨部门经营分析。 |
| 2023.09 – 2027.05 | 上海纽约大学数据科学学士（人工智能方向），辅修经济学 | GPA 3.68 / 4.0。机器学习、人工智能、算法、数据库、计量经济学、概率论与数理统计。校管弦乐团小提琴手。 |
问题定义与 MVP、竞品与替代行为判断、PRD、验收标准设计、内容冷启动。
Swift、C++、Metal、Python、FastAPI。Claude Code 与 Codex 的任务拆解、worktree 隔离、方案评审与合并。
普通话、粤语、英语（TOEFL 110，GRE 326）。
领域背景，不是主线。
我 7 岁开始拍照，数码和中画幅胶片都拍，也进过暗房；在学校办过影展，讲过后期。做 SpektraLab 时，这些经验的用处不在审美，而在判断：一个结果在物理上对不对，一个参数被移动之后，应该付出什么代价。
在 SpektraLab 里实际处理过的环节
照片由我拍摄，用 SpektraLab 显影。画面外的片基、齿孔与片边字由它的「片边」功能按真实胶片的实测数据生成，不是扫描件。观片台以毫米为单位，每条胶片保持真实的相对大小。