我是田钞宇，2027 应届毕业生。这个作品集展示的不是「我会用 AI」， 而是我如何把实习中反复发生的规则研读、需求拆解、数据映射、测试验收与文档交付， 沉淀为一套可复用、可验证、可逐步产品化的 AI 产品工作体系。
我是田钞宇，暨南大学 2027 届本科软件工程；我的求职意向是产品经理，目前在北京清能互联科技有限公司实习。
我相信 AI 产品的价值不在「生成了多少字」，而在于每一条结论都能回到来源证据。我不是“会用 AI 的人”，而是能把电力市场的真实业务问题、AI 的能力边界与产品的工程化交付捏到一起的 AI 产品经理。
这份作品集展示两件真实做过的事：把重复的产品工作抽象为可复用的 AI 能力；把零散能力串成一条端到端的产品交付链。所有案例均经过脱敏处理，展示的是方法、产品判断与 AI 产品化能力。
2026 秋招 · AI 产品经理方向
它不是“会写 PRD 的聊天机器人”，而是一套需求证据链 Agent：从市场规则和客户需求开始，自动构建可追踪的需求对象，一路关联到数据字段、原型规格、测试用例、Bug 和版本交付。当规则或需求变更时，它能回答——哪些下游被影响、为什么、应该改什么。
规则、需求、数据、原型、测试、交付之间信息分散；需求变更后影响难追踪，证据来源容易断裂。
用 Requirement ID 建立需求证据链，将规则证据 / 需求对象 / 数据字段 / 设计对象 / 测试用例 / 交付项关联起来。
规则条款 / 客户原话 / 会议结论 / 竞品证据
目标 / 角色 / 场景 / 约束 / 优先级 / 验收标准
字段 / 数据源 / 单位 / 粒度 / 口径 / 公式
页面 / 组件 / 交互 / 图表 / 筛选器 / 异常态
正常 / 边界 / 异常用例 / 预期结果 / 校验规则
禅道需求 / Bug / 版本 / 手册章节 / 验收项
规则 PDF、客户需求、会议纪要、历史 PRD、Excel 数据、原型截图
判断任务类型；需要时组织规则证据或市场行为分析依据
拆成标准需求对象，补齐边界与验收标准
识别冲突、缺失与高风险口径，进入相应 Human Gate
解析 Excel / 数据字典，生成字段映射和口径风险
输出页面 / 组件 / 字段 / 交互规格，可选评审原型截图
根据需求与规则自动生成测试矩阵与验收清单
按目标模板生成 PRD、SRS、用户手册或需求清单；缺失项显式列出
变更影响分析定位受影响节点，再路由回 S2–S6 处理
确认「是否真的要做、范围是否正确」。AI 不替代产品经理做最终范围决策。
涉及电力计算公式、数据口径、监管规则时，由业务 / 数据负责人确认。
AI 可准备禅道卡片或操作建议；提交、改状态、发布等写操作必须审批。
它们不是「大 Prompt」，而是把领域知识、SOP、输入契约、输出 Schema、质量门槛和样例一起封装——既能独立使用，也能被旗舰 Agent 调用。
用在需要研读多份市场规则、确认“哪一版适用”的场景。输入规则文件和研究问题，输出有出处的证据包与待确认的产品影响，不替产品经理拍板定需求。
把客户原话、标书、会议纪要等零散材料整理成可确认的需求。输入现有材料，输出功能模块、需求对象、基础指标、范围和验收标准；复杂口径会明确交给 S3。
处理“指标到底怎么算、数据从哪里来”的复杂问题。输入已确认的指标需求、规则依据和数据资料，输出公式、字段映射、粒度单位、边界异常与可计算性判断。
把已确认的需求、指标和原型变成可执行的测试与验收方案。输出验收标准、用例、测试数据和追踪矩阵；没有执行证据时，绝不写成“测试通过”。
把已有的需求、原型、规则和会议材料转换为可直接流转的正式文档。输入目标模板和真实材料，输出 PRD、SRS、用户手册或验收清单，并把缺口和冲突明确列出。
让已确认需求变成可讨论、可演示的页面方案。输入需求与指标规格，输出信息架构、页面组件、交互状态和可运行 HTML 原型；模拟数据不会冒充真实系统结果。
面向市场力监测和异常行为分析，先确定该用哪些方法、需要哪些数据、结论能说到什么程度。输出监测方案和方法卡，不把风险信号直接判成违规。
点击任意 Skill 卡片，查看触发条件 / 输入契约 / 输出 Schema / 质量门槛 / 反例。
当前沉淀 8 条 V1.0 原子 Prompt：明确输入、输出、适用边界与不能替代的专业判断，可被 Skill 或后续 Agent 调用。
将市场规则翻成业务语言，提取主体、触发条件、例外、计算口径和影响功能。
拆分已确认需求、歧义点、待追问问题、隐含假设与风险。
从业务目标、功能、交互、数据和规则适配五个维度进行对比。
检查需求完整性、口径冲突、未定义字段、不可验收描述与范围越界。
基于截图识别信息架构、字段、交互、异常态和业务逻辑问题。
根据已确认需求生成正常、边界、异常、数据一致性与验收类测试；不虚构业务规则。
提取已确认结论、任务、待确认问题、风险与需求变更，形成可追踪行动清单。
定位明确、可能与暂无法判断的影响，输出需要回查或修改的需求、数据、原型、测试与文档。
点击任意 Prompt 卡片，查看适用场景 / 输入重点 / 输出亮点 / 关键边界。
Demo Dataset / 模拟评测样例：以下数据仅用于展示评测面板与指标口径，不代表真实项目结果；后续将以脱敏真实任务建立黄金样例、反例与回归记录。
这是一个用于展示信息结构的模拟样例，刻意保留不同维度的差异与改进空间。真实评测应以可复核的任务基线为准。
AI 能力生长于真实的 B 端产品工作之上。以下是我在电力市场产品实习中主导 / 深度参与的需求与产品设计工作。
面向区域→省→市→区县→机组的层级下钻分析模块，支持多电源类型、多价格类型的长周期统计与加权计算。
展示南方五省站点间线路阻塞情况：以电价差量化阻塞，色阶表达严重程度，支持日例图与分时 96 点双模式。
围绕电价分布与区域差异设计的可视化分析模块，帮助用户从整体趋势中定位需要进一步研判的区域与时段。
聚焦峰、平、谷时段的电价差异统计与对比，支持从时间维度理解价格变化及其分析口径。
负责市场力检测模块的产品工作，围绕监测方法、指标口径、数据要求、页面分析与测试验收推进需求落地。
项目的脱敏页面与原型展示，可联系 1941691737@qq.com 获取。