AI IMAGE · 图像能力落地
AI探索上限
工程化守住下限
探索定义可能性，工程化定义确定性。 我负责的是模型能力进入真实业务前的关键落地层：把业务目标、视觉判断和生成模型，转译成可上线、可验收、可复用的生产链路。
01 / 项目案例
AI 图像能力工程化落地
从设计意图到工程落地，把业务目标、视觉判断和生成模型，转译成可上线、可验收、可复用的生产链路。优势不在单点工具使用，而在AI 图像、视频能力进入真实生产链路。
完练分享
AI图像生成功能
从奖牌业务验证，到主站规模化的能力迁移；架构从离线图库升级到实时生成 IaaS。规则体系驯服 80% 的边界 case。
Agent SKILL
keep-playblocks-v1.5
以 Skill 协议与工作流约束 AI 生成过程，让玩法内容可结构化复用、可按标准验收，摆脱对单次提示词效果的依赖。
课程封面
AI智能生成功能
用 2763 张样本的机器评测定位真问题，发现"运动专家视角 vs 摄影师视角"的语言鸿沟，推翻补词库的老路，重定方向。
京东商品主图
AI自动化生成功能
把 AI 生成流程工程化，用定向 LoRA 把 badcase 从 50%+ 压到 30% 以内。从"1 品 1 图"走向"1 品多图"的规模化多样性生产。
02 / 方法论
把不确定性收进流程，而非依赖模型单点能力。
AI 能力开发不是写好一次提示词，而是一个工程化闭环：设计正确 × 表达准确 × 验证可靠 × 持续积累。模型是变量，架构与这四层能力才是不随模型波动的恒量。
先把业务与方案想清楚
从业务诉求、目标出发，梳理业务逻辑、方案拆解和关键实施边界
明确AI与人的分工，判断 AI 应该做什么、不该做什么
这个业务问题是否适合由 AI 解决
把判断转成 AI 执行规则
把 SOP、上下文、业务背景与关键判断，转译成规则、协议与工作流
让 AI 在明确的约束、决策逻辑和输出标准下运行，不依赖一次次试错
业务判断能否被 AI 准确执行
用业务标准验证每个环节
真实业务目标建立测试集、拦截项和准出标准，验证每环节是否达标
测试输入变化、跨场景表现、模型波动和方案改动后的回归风险
结果能否稳定达到业务目标
把经验沉淀为智能化基建
将业务逻辑、SOP、数据与人、的判断，沉淀为 AI 可调用的资产
让 AI 能读、能懂、能调、能迭代的能力，降低对人的依赖
能力能否沉淀为智能化基建