AI Product Portfolio / 2026

王晨亦AI 产品作品集

同济大学城乡规划学硕士在读。曾在爱奇艺智能平台部任 AI 中台产品实习生,负责「短剧出海重制智能体」从 0 到 1 的产品定义与验证。

作品集收录 AI 内容生产、专业研究与个人效率三个方向的四个项目,展示需求分析、流程与交互设计、前端原型及效果验证。

作品预览选择项目查看界面

中文短剧批量重制为海外版本的 B 端工具。负责产品定义与交互设计,支持业务方完成整剧制作与上线;单集人工操作及修改约由 60 分钟降至 20—30 分钟。

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01 / 短剧出海方向 · 爱奇艺实习项目

短剧出海重制智能体 Drama Remake

面向短剧制作团队的 B 端生产工具,将中文剧集转化为海外版本。覆盖剧集解析、改编方向、资产与剧集改编、视频生成,生成素材经人工后期处理后形成整剧。

AI 生成工作流B 端生产工具产品定位 · 交互设计 · 前端实现实际制作验证
短剧重制流程总览
项目管理四个阶段展示完成状态与操作入口;解析进度按单集呈现。

项目背景

中文短剧进入海外市场,需要翻译台词、改编人物与场景、逐镜重制视频。生成工具分散,资料依赖人工传递,整剧还需保持跨镜头一致性。

产品目标

将分散的生成能力组织为整剧生产流程,减少逐镜整理资料与重复操作,在保持改编质量的前提下缩短人工制作时间。

我的工作

负责产品定义、功能流程、交互设计与前端原型,完成多阶段 Demo,并根据业务制作反馈迭代。

总体流程

01

剧集解析

导入视频与字幕,识别集数、分镜、角色、场景和道具,形成结构化资料。

02

确定改编方向

选择目标市场。各版本沿用同一份剧集解析,分别保存改编内容。

03

资产与剧集改编

统一生成人物与场景参考,按集完成分镜本地化,并对照原文确认。

04

视频生成

基于改编资料逐镜生成,调整提示词与参数,预览、回退并导出素材。

01 / 短剧出海重制智能体

产品方案与交互流程

调研视频转化、角色替换、翻译配音、短剧创作和内容提取五类工具后,确定以整剧生产为单位组织产品:系统批量处理资料与生成任务,制作人员在改编和视频结果处进行确认。

短剧重制:产品操作与生产流程
关键问题产品决策验证重点
整剧资料重复处理一次解析、统一资产;分镜引用人物与场景资料。单集人工操作与修改时长
批量改编难以逐条检查原文与改编结果对照,保留单集调整与重做入口。改编是否满足目标市场要求
视频结果不稳定逐镜预览,提示词与结果成对保留,可重试或回退。达标所需生成次数、业务验收
01 / 短剧出海重制智能体

核心交互设计 · 资料与改编

资产管理与剧集改编:先统一全剧视觉资料,再将资料带入逐集分镜。制作人员可批量处理,并对照原文检查改编内容。

项目管理

四个阶段展示完成状态与操作入口;解析进度按单集呈现。

项目工作台
短剧重制流程总览

资产管理

原名与译名、原始与改编描述成对呈现;支持多视图、分服装建档、批量改编与生图。

资产库 · 角色
资产库角色管理

分镜改编

原文与译文左右对照,提示词通过 @ 引用角色与场景;支持单集附加要求和重新改编。

剧集改编 · 第 01 集
分镜左右对照改编

设计重点:以原始内容为对照依据,将全剧统一设定与单镜改编分开处理。资产变更时同步处理分镜引用,减少逐镜重复维护。

01 / 短剧出海重制智能体

核心交互设计 · 视频制作

视频生产:改编确认后,制作人员进入单分镜工作室。镜头列表、生成输入和视频结果同屏呈现,支持连续处理整集镜头。

视频工作室

左侧选择镜头,中间编辑分镜与提示词,右侧预览结果;可通过键盘逐镜切换。

视频生成 · 单分镜工作室
单分镜生产工作室
制作任务交互设计预期作用
连续制作镜头镜头列表、输入与结果同屏,键盘逐镜切换;可延续上一镜。减少窗口切换和重复输入
调整不满意的结果提示词与视频成对保存,修改后重试,或回退到已有版本。保留有效结果,控制返工范围
检查整集表现在整集看板与单镜工作室间切换,按顺序拼接预览并导出。检查连续性,再进入后期制作
01 / 短剧出海重制智能体

产品迭代与验证过程

先用多模型 Demo 验证生成流程,再将完整生产任务做成交互原型,交由业务方检验整剧制作的可行性。

阶段一
生成流程探索

CINEFLOW

  • 验证内容:将剧本预处理、资产提示词和分镜脚本拆成三段流程,接入多家文本、生图、生视频模型进行比较。
  • 阶段产出:多模型测试界面、16 种风格预设与提示词策略文档,为后续开发提供接口和提示词经验。
CINEFLOW · 生成流程测试
CINEFLOW 流水线界面
阶段二
业务交互验证

Drama Reforge

  • 验证内容:围绕项目、资产、改编和生成四个区域,提供批量本地化、按集筛选和原文译文对照。
  • 验证规模:使用真实 65 集剧集的解析数据,包含 37 个角色、33 个场景和 842 个分镜,供业务方完成整剧制作。
Drama Reforge · 项目总览
Reforge 项目总览
01 / 短剧出海重制智能体

效果与业务验证

业务方完成整剧重制并海外上线,单集人工操作与修改从约 60 分钟降至 20—30 分钟。

评价维度实际结果业务含义
人工投入约 60 → 20—30 分钟 / 集人工操作与修改至少减少 50%
生成投入约 300 元算力 / 集用于评估整剧生成预算,不含人工与后期
业务交付65 集英文版完成重制并海外上线业务方使用 Drama Reforge 完成制作,并经人工后期与验收

效率对照:同一剧集的工具制作欧美版与原流程制作日本版;统计人工操作及修改时间。

业务验证后的产品迭代

在制作反馈基础上完成 Drama Remake 平台工作台原型,将单剧生产扩展到多项目管理,集中查看目标市场、资产和解析进度,为平台集成提供交互方案。

Drama Remake · 项目列表
Remake 项目列表
平台工作台从单剧制作扩展到多项目管理,保留统一生产流程。
02
项目 02 · 广告产品原型
广告创意智能体
02 / 广告创作方向 · 产品设计与原型

广告创意智能体

面向专业广告创作者,将广告工作流组织成可编辑、可分支的创作画布,由统一 Agent 协调任务。围绕同一商品,完成创意构思、过程预览、精细调整与多方案探索,逐步生成广告视频。

专业广告创作Agent 产品设计需求分析 · 交互设计 · 原型实现交互原型
创意方向:在画布并列比较三个候选方案的类型、核心价值和具体画面
比较后选择未选方案继续保留,所选大纲带入脚本。

业务背景

品牌内容团队和广告服务团队根据商品 Brief 制作 TVC 与投流短视频,需要比较创意、细化脚本,并持续调整画面与声音。

产品目标

将专业创作方法与灵活的制作过程结合:帮助用户找到适合商品的表达,在生成视频前预览方案,并保留多个方向继续探索。

我的工作

  • 产品方案:需求与竞品分析,工作流、Agent 职责与知识工具设计。
  • 交互原型:实现可编辑画布,完善资料引用、生成组件与方案分支。
02 / 广告创意智能体

产品形态与创作流程

专业工作流确定制作方法,统一 Agent 组织任务,可编辑画布承载方案。设计重点是让创作过程支持专业细化与多方向探索。

固定流程的限制

从已有脚本开始、更换创意或并行比较方案时,需要重走步骤、手动传递资料。

结果导向交互的限制

大纲、脚本和分镜呈现不足,难以逐步判断与精修;依赖最终视频试错,生成成本较高。

产品整体原型:资料、创意、脚本、分镜和视频五阶段,以及创作者的查看、修改、采用、复制和分支操作

专业工作流

按广告类型与商品品类选创意,逐步落实为脚本、分镜与视频。

统一 Agent

根据已有内容和当前要求安排任务,负责调用知识、传递资料与更新内容。

可编辑画布

阶段成果直接预览和编辑;从共同资料建立分支,保留不同方案分别推进。

02 / 广告创意智能体

Agent 组织 · 理解、规划、执行与反馈

同一个 Agent 贯穿创作全过程,根据用户目标决定继续、调整或新建分支。它读取当前方案和资料,选择 Skill 并调用工具,将结果写回对应组件。

Agent 组织架构:统一广告创意 Agent 按任务读取专业知识与 Skill、调用工具,持续维护项目资料与状态,并向同一画布写回成果

知识与 Skill

从案例中提炼品类与表现方法,用 Skill 规定创意、脚本和生成任务的步骤与要求。

工具执行

按指令完成检索、资料读写、内容编辑,以及图片和视频生成。

项目状态

记录每个方案使用的资料和生成结果,修改前序内容时找到受影响的后续组件。

02 / 广告创意智能体

核心交互 · 01 资料 → 02 创意 → 03 脚本

先理解商品,再比较表达方式,采用方向后展开完整脚本。阶段成果可直接修改,深入编辑时展开详情,底部始终保留同一 Agent。

01 · 提供商品资料与创作要求

选择 TVC 或投流,输入目标并上传资料。Agent 理解后归入商品、包装、Logo、人物、场景五类;后续补充仍回写同一区域。

统一任务入口:选择 TVC 或投流,输入商品要求并添加资料

02 · 比较并采用创意方向

比较三个方向的创意形式、核心卖点及其画面表达;可先选类型、查看依据或修改大纲,再采用一个方向继续。

创意方向:在画布并列比较三个候选方案的类型、核心价值和具体画面
比较后选择未选方案继续保留,所选大纲带入脚本。

03 · 查看并精修完整脚本

全片设定与逐镜脚本共同展开,显示时间、画面动作与台词。就地改写或展开目标镜头,进一步编辑运镜和声音。

完整脚本:六个镜头按时间排列,画面动作与已有台词完整显示并支持直接编辑
直接编辑在画布查看脚本全貌,展开镜头细调内容。
02 / 广告创意智能体

核心交互 · 04 分镜预览 → 05 视频制作

先检查静态画面,再投入动态制作。生图与视频组件都在上方呈现结果,下方保留完整提示词、素材引用与独立参数。

04 · 预览整组分镜

产品演示示例的分镜组件:九宫格结果、完整提示词、素材引用、参数和生成视频入口
产品演示示例多场景使用展示 · 分镜组件

从全片选取九个静态瞬间,形成一张 3 × 3 参考板。直接修改完整提示词、引用和参数,检查商品、人物、构图与风格。

05 · 生成并查看完整视频

情境代入示例的视频生成设置:完整提示词、分镜和商品引用、模型与生成参数
情境代入示例工作桌到咖啡桌 · 生成设置与视频结果

将所选分镜图、完整脚本与全片设定带入视频组件,精修提示词和片长等参数;一次提交整段多镜头任务,结果在原组件播放与采用。

编辑与生成分开:文本、引用和参数自动保存;生成、重试及采用由用户触发。视频保留所选图像版本,后续新图由用户决定是否改用。

02 / 广告创意智能体

方案修改与分支探索

按修改范围提供三种操作:编辑内容、复制生成组件、建立创意分支。每种操作都保留原有结果,便于比较。

修改当前内容

直接编辑或向 Agent 提出要求。修改脚本后,标出需要更新的分镜与视频,由用户决定何时重新生成。

脚本修改后提示分镜板与完整视频需要更新,并提供更新入口
更新提示脚本修改后,可继续更新分镜与视频。

复制生成组件

复制提示词、参考素材和参数,调整后生成另一版画面或视频,与原版比较。

复制生成组件:原版保留提示词和结果,副本继承输入并处于待生成状态
组件副本两版提示词和结果分别保存。

探索新的创意方向

尝试其他创意时,从同一商品资料建立新分支,分别生成大纲、脚本和视频,保留原方案。

新创意从共同商品与任务节点平行分出,各自连接独立大纲和脚本,原方向保留
创意分支共用商品资料,各自继续制作。
02 / 广告创意智能体

效果评价与优化

完成 32 例广告的创意与视频评测,据此优化创意知识、脚本及生成表现。中期数据表明,投流创意质量是主要短板;视频侧重点改善真实感与商品细节。

创意质量中期实测 · 32 例
1.33/ 2

需求理解、参考理解、策略选择、脚本完成度

TVC · 21 例 1.71投流 · 11 例 0.61
生成效果中期实测 · 32 例
1.68/ 2

脚本还原、一致性、动作、异常元素与真实感

TVC · 21 例 1.64投流 · 11 例 1.76

各维按 0 / 1 / 2 分评价;创意四维、视频六维。先计算每例适用维度均分,再按案例平均;不适用项不计入。

优化工作与样例结果

  1. 创意与脚本:从 106 个广告案例提炼卖点表达、创意形式与品类方法,沉淀为知识库和 Skill。后续脚本能按策略类型组织内容,创意结构仍有进一步丰富的空间。
  2. 视频生成:六品牌前后样例对照中,补充商品材质、动作细节与运镜后,真实感及节奏有所改善;宫芙案例将抽象成分描述改为具体融合过程,复杂 CG 仍需优化。

优化后已有样例对照记录,完整类别均分待同口径复评。

下一轮复评目标

固定商品任务、样本构成与生成预算。

创意质量均分≥ 1.70 / 2
生成效果均分≥ 1.80 / 2

效率与使用指标

同时记录首次达标所需生成次数、一次达标率、人工操作时长与用户等待时长。进入试用后,再结合首次成果采纳率、修改轮次与阶段转化率,判断质量改善是否降低实际创作成本。

原型成果:完成工作流、Agent 职责与画布交互设计,贯通资料输入、方案分支、分镜预览及视频生成操作。Demo:ad-creative-workbench.pages.dev

03
项目 03 · 硕士课题配套
可步行性研究工具链 Walkability Toolchain
03 / 科研工具方向 · 硕士课题配套

可步行性研究工具链 Walkability Toolchain

为硕士课题开发三个独立工具,分别支持训练数据集构建、模型输出核对与专家对照评价。

3 个独立小工具 人机对照实验 Streamlit · Node.js · Vanilla JS 实际投入使用
可步行性专家评价系统:街景、评价量表与问题归因
专家评价按统一量表完成图像评分、问题归因与策略填写,保存进度后导出结果。

研究背景

硕士课题使用多模态大模型评估街道可步行性。实验中需要反复配置数据处理任务、核对图文结果,并汇总多位专家的独立评价。

工具目标

将数据集构建、模型输出核对和专家评价做成界面,减少重复配置与人工匹配,支持按相同样本和评价维度比较结果。

我的工作

设计并开发三个配套工具。数据构建与结果检视服务课题内部工作,专家评价系统供参与测评的规划专业人员使用。

研究技术基础

以 Qwen3-VL-32B 为基底模型,将可步行性知识图谱内容注入上下文,并用 LoRA 微调学习如何依据街景解释步行体验及其成因。

研究技术路线

01

街景图像输入

批量街景图像作为评估对象。

02

空间诊断

领域知识与模型微调共同支持空间诊断及问题归因。

03

空间对策

通过 RAG 检索领域知识,匹配规划策略。

04

评估报告

融合诊断与对策,输出含推理路径与可视化结果的评估报告。

03 / 可步行性研究工具链

产品结构与工具分工

研究人员使用前两个工具准备数据、核对模型结果,规划专业人员使用评价系统独立评分。各工具统一样本编号与结果字段,便于研究人员汇总比较。

可步行性研究:三个工具的使用流程
环节需求产品决策验证重点
重复配置数据处理任务将图片目录、提示词及格式转换做成可保存的参数预设。数据字段完整,可复用同一配置
图像与模型记录难核对按图片名自动关联;画册筛查、单条详读、表格比对。样本对应准确,异常结果可定位
分散收集专家评价网页提供统一量表,按评价者保存,导出相同字段。评分可汇总,与模型逐样本比较
03 / 科研工具方向 · 硕士课题配套

核心交互设计 · 数据与结果

数据集构建工具集中配置任务参数;模型输出检视工具将图片与记录关联,支持从批量浏览切换到单条检查。

数据配置

将数据处理参数集中配置并保存为预设,重复实验时直接复用。

walkability-dataset-tool
可步行性数据集构建工具界面

批量筛查

图像与模型记录关联展示,通过搜索、筛选和分组定位需要核对的样本。

Excel-Content-Viewer · 画册视图
模型输出检视工具画册视图

逐条检查

模型报告直接渲染,图文同屏核对,检查诊断结论与图像依据。

Excel-Content-Viewer · 单条视图
单条视图中渲染后的模型输出
03 / 科研工具方向 · 硕士课题配套

效果与实验验证

评价系统按通达性、安全性、舒适性、愉悦性四个层级设置细分评价项,每项采用五级量表,并支持填写问题原因与优化策略。评价字段与模型输出保持一致。

工具支撑的实际测评

13 名规划专业人员参与评价。使用统一网页独立打分,导出结果后按样本与维度汇总,与模型输出进行对照。

  • 数据可对应:图像、模型输出与专家评分保留相同样本编号。
  • 评价可比较:统一量表与字段,支持检查评分差异及问题归因。
walkability-evaluation-tool · 专家评价界面
可步行性专家评价系统评价界面
专家评价按统一量表完成图像评分、问题归因与策略填写,保存进度后导出结果。

课题模型的评价结果

在 100 张街景的安全感知任务中,专业模型的评分更接近专家判断。以下结果用于验证研究方法,工具负责支持实验组织与核对。

在线体验专家评价界面 ↗

指标优化前 → 优化后结果含义
专家评分范围覆盖率23% → 80%落在专家均值 ±1 标准差内的样本比例
评分平均绝对误差1.80 → 0.49模型评分与专家均值的偏差缩小

同组 100 张图像、13 名专家;安全感知任务,指标以原始评分计算。

04
项目 04 · 个人 AI 辅助工具
TouDi 投递中控台
04 / 个人产品 · AI 辅助开发

TouDi 投递中控台

面向个人求职,把岗位筛选、探查、准备、日程、录音与复盘组织在同一个工作区,并延伸到 Chrome 辅助填报。

个人持续使用开源项目桌面 App · Chrome 扩展
TouDi · 投递管理
当前 TouDi 投递管理界面:阶段总览、搜索筛选、招聘记录表格及个人状态标记
日常工作的入口从岗位列表查看进度和个人判断,再进入同一公司关联的材料。

本章展示当前迭代界面,截图使用合成演示资料。

项目背景

求职需要筛选岗位、研究公司、准备面试并总结问题。信息散落在表格、文档和录音中,进度变化后,相关材料容易脱节。

产品目标

按公司、岗位和面试场次集中关联资料,减少查找与重复整理;通用经历、公司准备和每场复盘分别维护,支持 Agent 辅助整理与修改。

我的工作

定义需求与资料结构,设计任务流程和交互,借助 AI 编程实现桌面 App 与 Chrome 扩展,在个人求职中持续使用和迭代。

04 / TouDi 投递中控台

产品结构与任务流程

按公司与岗位关联投递、探查和准备材料,按面试场次关联日程、录音与复盘。用户可直接进入当前任务,复盘后继续修改准备内容。

TouDi 产品结构:投递管理、岗位探查、面试准备、日程与录音、面试复盘的任务衔接,以及资料填报、Agent 修改和统一工作区的关系
04 / TouDi 投递中控台

核心交互 · 岗位筛选与探查

表格、看板与统计共用同一筛选结果。进入岗位详情后,可以结合完整岗位信息、个人标记和探查证据作判断,并继续查看相关材料。

01 · 岗位筛选

按岗位、城市和招聘条件搜索筛选,结合进度、收藏与适合标记,管理当前值得跟进的机会。

TouDi · 招聘记录详情
当前 TouDi 招聘记录详情:完整岗位要求、个人状态与备注,以及相关材料和日程入口
岗位详情集中查看岗位要求、个人标记和相关材料。

02 · 公司探查

按公司保存岗位要求、招聘与待遇等探查内容,区分事实、判断与待核实项,保留来源和附件。

TouDi · 岗位探查
当前 TouDi 岗位探查界面:公司报告目录、岗位判断、来源证据与待核实内容
探查报告保留判断依据和未知项,便于继续核实与比较。

03 · 关联材料

从详情进入探查、准备、复盘与日程;招聘信息更新时,进度、收藏和备注单独维护,保留个人判断。

04 / TouDi 投递中控台

核心交互 · 面试准备与协作

个人经历统一维护,公司材料按岗位要求编写。阅读时可选中原文向 Agent 提出修改要求,直接查看和调整修改结果。

01 · 通用内容复用

项目经历、行为题和基础知识集中维护,保留主答与备答;检索后直接定位具体内容。

02 · 公司材料适配

公司准备前置业务背景与实际 JD,再组织岗位认识、自我介绍、场景判断和反问。

TouDi · 面试准备
当前 TouDi 面试准备阅读界面:公司目录、章节导航、公司与岗位背景、JD 及口述回答
准备阅读目录对应正文,每道问题可独立查阅和复习。

03 · Agent 辅助修改

选中段落或整篇内容提出要求,查看 AI 修改后的全文,再决定采用或继续调整。

TouDi · Agent 修改
当前 TouDi 准备正文与 Agent 修改面板:引用目标内容,并填写针对本轮的修改要求
Agent 修改选中原文提出要求,在侧边栏讨论与修改。
04 / TouDi 投递中控台

核心交互 · 日程、录音与复盘

每场面试关联日程、录音、逐字稿和复盘。面试前查看安排与准备材料,面试后对照实际回答分析问题,修改后续准备。

01 · 日程安排

周、月和列表视图集中查看面试、笔试与截止日期。事项关联公司、会议信息和准备材料,支持改期与时间重叠提示。

当前日程周视图:面试笔试安排、招聘截止和时间重叠提示

02 · 录音与逐字稿

双轨录音分别保留麦克风与系统声音,支持混合回听。逐字稿按时间定位,关联同一场次,为复盘保留原始回答。

当前面试录音详情:双轨回听、时间戳逐字稿与关联复盘入口

03 · 复盘与后续训练

全场分析先归纳重点,再保留逐题原答、追问与诊断。跨场次跟踪反复出现的问题,回到准备材料进行针对性修改。

当前面试复盘:场次目录、整体判断、具体问题与下次训练
04 / TouDi 投递中控台

资料复用与使用验证

不同求职方向可使用独立的完整资料版本,各版本分别编辑、自动保存。App、Agent 与已连接的 Chrome 扩展共用同一工作区资料,减少重复维护。

完整资料版本

按整段经历维护原文,复制版本后可独立修改。

TouDi · 填报资料
当前 TouDi 填报资料界面:完整资料版本切换、分组目录、字段编辑与自动保存状态
  1. 选择版本与范围

    在当前招聘网页识别表单,使用本次适用资料;可选择仅填空白,保留网页已有值。

  2. 填写与检查

    根据所选资料匹配网页字段,填写后展示结果,供用户检查。

  3. 人工补充与确认

    未匹配的字段可从“我的资料”搜索复制,补充附件并检查后提交申请。

验证方向已有结果与范围
个人日常使用个人工作区管理 6,196 条招聘记录、117 份探查报告,规模截至 2026 年 10 月。
产品交付已形成桌面 App、Chrome 扩展与开源代码;投递、材料与面试任务可在同一工作区持续管理。
后续评价按任务记录资料查找与任务完成时长、内容修改次数,以及网页填写后的字段正确率。

界面预览