HELLO, I'M Zenithy

正在构建的 AI 产品入口

你好，想了解 Zenithy 的哪些项目或经历？

围绕解析、问答、评估、自动化流程等场景，把模型能力变成可验证的产品能力。

RAG 检索结构化评估流式反馈

从前端体验、API 设计、数据结构到部署回滚，把一个想法整理成能稳定运行和继续维护的系统。

前端体验 API 设计部署回滚

先判断问题是否真实、路径是否清晰、用户是否愿意持续使用，再决定功能优先级和验证方式。

需求判断用户路径 MVP 优先级

通过证据约束、拒答策略和回归测试，让模型回答能被检查、复现和持续优化。

证据约束拒答策略回归测试

围绕容器化、网关配置和 Git 发布流程，把上线后的稳定性和可维护性纳入交付范围。

Docker Caddy Git 发布

用动效反馈、移动端适配和可视化管理，降低复杂工具的理解成本和操作成本。

动效反馈移动端适配可视化管理

把一个明确问题快速变成可体验、可验证、可继续迭代的产品样机。

围绕体验、稳定性、部署流程和数据维护方式，逐步减少线上风险。

探索 RAG、Agent、自动化工作流与具体业务场景之间的可行结合点。