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9 个项目记录
当前重点是 CommerceRAG、Frontier Intelligence 和事先想想：分别从检索质量、注意力分配和任务澄清切入 AI 产品的真实边界。
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按真实问题、系统边界、实现范围和验证证据整理；当前先看三条重点产品线。
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当前重点是 CommerceRAG、Frontier Intelligence 和事先想想：分别从检索质量、注意力分配和任务澄清切入 AI 产品的真实边界。
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项目状态、产品范围与相关技术标签。
面向真实家具商品目录的中文可解释检索系统，从 42,994 件商品中召回候选，并用可核验字段约束回答。
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把“哪些变化值得我现在注意”拆成可审查的研究流程：先用固定 Workflow 处理发现、读取和证据门，再把未解决的问题升级给单 Agent。
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面对不完整的工作描述，先确认真正改变结果的信息，再把用户意图整理成可直接交给 AI 的任务说明和检查点。
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以单 Agent 与确定性 Runtime 分离的方式组织 Tool 调查、证据诊断、人工审批、受控写动作和事后验证。
项目概要
面向复杂中文公文标题，组合规则抽取、置信度评估、LLM 语义复核与人工反馈回归，输出结果、风险清单和质量报告。
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一个面向个人 AI 工程工作的本地多智能体运行时，用任务文件夹、模型路由、调度器、Human Gate、RAG 和运行证据管理 AI 协作过程。
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一款要求玩家根据屏幕指令执行相反操作的反直觉反应力游戏。团队在黑客松期间完成可演示版本，并获得抖音 AI 创变者计划黑客松校园赛二等奖。
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面向大学课程作业反馈场景，用 Coze 平台搭建“AI 初评、风险标记、助教复核、学生反馈、教师学情洞察”的人机协同智能体 Demo。
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面向早期 AI 产品想法判断场景，输入产品想法后生成包含目标用户、痛点、AI 介入点、MVP 范围、风险与可信度的结构化评估报告。
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