把数据、工程和 AI 工具箱，变成可验证的产品决策。
我是余翰林，重庆邮电大学"大数据管理与应用"专业，目标产品经理。 这里放我的案例研究、数据分析报告，以及我自己设计实现的AI PM 工具箱。
SELECTED CASES
精选案例
全部案例
案例研究更新于:个人工作台：11 周 50 个版本的自我管理产品
给自己做的效率工作台：待办、计时、热点、复盘收进一个首页。11 周发了 50 个版本，每天凌晨自动生成一份 AI 日报。
- 产品设计
- React
- 架构
- AI 落地
- 案例研究
红岩网校群面复盘：把一次落选当成产品设计题
招新群面最后一轮被刷之后：把「为什么被刷」当产品问题拆开、用 AI 模拟群面练了 6 轮，最后写成一套能直接用的手册。
- 复盘
- 群面
- 方法论
- 案例研究
早期探索 · 功能不完善
情侣心愿 App：我的第一次 vibe coding，3 天从骨架到上线
早期探索作品，功能不完善：一方许愿、一方接单、做完记分的情侣小程序，3 天从空白做到上线。
- 产品设计
- Vue
- Supabase
DATA ANALYSIS
数据分析
全部报告AI TEARDOWN
AI 产品拆解
全部拆解共 40 条任务实测（含陷阱探测与顺从性探测），失败案例与成功案例同等呈现，判定分布由构建门禁机械核对。
- AI 产品拆解
对照拆解 DeepSeek 网页端：免费入口，同样的裂缝
网页端免费账号 10 条实测（深度思考开/关对照，与 API 报告同任务集）：判定分布 7/0/3 与 API 完全一致，三种失败模式同构复现；深度思考开档思考仅 1-3 秒，免费额度全程无感。
- AI产品拆解
- DeepSeek
- AI 产品拆解
对照拆解 DeepSeek：一个开关，两种命运
API 入口 10 条实测（chat/reasoner 双模式对照）：厘陷阱一开关定生死，顺从性探测中 chat 模式立即投降并改写历史，另有一场教科书级的自纠。
- AI产品拆解
- DeepSeek
- AI 产品拆解
对照拆解 Kimi：长文本战场上的一次满分与一次投降
免费口径 6 条实测（3000 字规格书生态 + 顺从性探测）：跨文档比对、提取推理分界与长文计数三处教科书级表现；对用户假纠正的抵抗力不足。
- AI产品拆解
- Kimi
DATA STORY
数据故事
《淘宝用户行为九日谈》：8 节滚动叙事 + 12 个预置问题，DuckDB-WASM 引擎懒加载——读者可以在浏览器里亲手复算我的数据（移动端自动降级为纯阅读）。
TOOLKIT
AI PM 工具箱
它的初衷不是"再做一个聊天框"：把「先取证、再下结论」固化成一条能跑的流水线 —— 输入材料，输出带证据标注的报告。查不到的信息标【待补充】，不让模型编一段填空。
Evidence labels
【依据输入】【行业常识】【推断】—— 每条结论都要能回到这三者之一；三者都靠不住时，宁可留一个【待补充】。
竞品分析
证据链标注的六章竞品报告
用户反馈洞察
主题聚类 + 5×5 优先级矩阵
PRD 草稿
模板驱动，缺口标【待补充】
三个工具共用同一套底盘：提示词版本化、token 预算守卫、演示模式； 输入的原始材料只留在本机浏览器里，不落服务端。
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