杨锟 / Skyler Yang
中南大学计算机学院信息安全本科。目前在长城证券金融科技研发中心担任产品实习生，专注于 AI + 金融的交叉领域。
01 / Capability Matrix
能力矩阵
我更关注从问题定义到产品落地的完整链路：能拆需求，也能写代码；能快速验证，也能沉淀方法。
AI 产品判断
需求调研、竞品分析、PRD、原型设计，能够把模糊想法拆成可执行的功能路径。
PRD
原型设计
用户场景
应用工程实现
熟悉 SwiftUI、Python、网页开发和大模型 API 集成，能独立推进轻量产品从 0 到 1。
SwiftUI
Python
LLM API
运营与内容输出
能独立产出产品文档、公众号推文、新人教学材料与宣发内容，把产品讲清楚、让用户用起来。在长城证券实习中独立完成 5 大面板讲解视频、商机广场推文与覆盖 7 大板块的教学文档，累计触达 500+ 员工。
产品文档
公众号推文
用户教育
快速学习与复盘
在金融、互联网等不同领域都能快速吃透业务知识，并迁移到产品判断中；同时把探索过程沉淀为团队可复用的技术分析与知识资产。
快速学习
知识库
复盘
Credentials
国家励志奖学金
美国大学生数学建模竞赛 H 奖
深圳杯数学建模优秀论文奖
中南大学数学建模校赛一等奖
02 / Selected Work
重点作品
用产品视角组织功能，用工程能力完成交付。每个项目都尽量呈现问题、功能、设计取舍和最终可体验入口，而不是只放一个好看的图标。
01FitGenius
02Atoll · 开源贡献
03Codex Theme Creator
04最后的书店
05电竞天赋检测站
06Codex Pets
07个人博客
08AI Job Notes
App Store
FitGenius
从市场调研、需求拆解到 iOS 开发与上线，独立完成 AI 健身训练助手。当前版本把重点推进到训练动作分析：基于 Apple Vision 在本地完成姿态识别与打分，覆盖深蹲、硬拉、卧推、站姿推举等动作，并接入后端做计划、饮食与动作分析的云端同步，让 AI 既能生成计划，也能持续参与训练过程。
核心场景：面向想开始健身但缺少指导的用户，把训练计划、动作分析、饮食建议、历史记录和阶段复盘组织成更容易坚持的日常流程。
核心功能：基于 Apple Vision 在本地识别训练动作，进行动作完成度分析、评分与纠正反馈（覆盖深蹲/硬拉/卧推/站姿推举）；后端提供训练计划、饮食日志与动作分析的云端同步，并配套 Apple Watch 与桌面 Widget。
产品取舍：优先做低门槛输入和明确反馈，不把 AI 回复做成大段文本，而是让建议尽量接近下一次训练可以执行的动作修正。
LaunchedApp Store
Built withSwiftUI + Vision + 腾讯云 CloudBase
RoleProduct + Engineering
产品目标
让健身新手用更低成本获得训练计划、动作反馈、饮食和复盘建议。
技术实现
SwiftUI + SwiftData + Apple Vision 独立开发；本地姿态识别与评分反馈。后端已迁移至腾讯云 CloudBase（云开发），v1.4.0（发布候选），支持计划/饮食/动作分析的云端同步与图片分析；AI 经 MiniMax 双模式代理，iOS 端不直连第三方密钥。
我的角色
负责需求定义、交互原型、界面设计、工程实现和发布复盘。
开源贡献 · macOS 灵动岛
Atoll
以 Contributor / Collaborator 身份参与 Atoll——一款把 MacBook 刘海变成「动态岛」式指令中心的 macOS 应用，提供媒体控制、实时活动、系统监控与效率工具。项目累计下载已超 7.5 万次、收获 3.2k Stars，是同类中很受欢迎的产品。
我的贡献：修复非英语环境下统计弹窗本地化问题（PR #544，已合并）、修复全天事件下日历自动滚动失效（PR #566，已合并），并提交 AI coding agent 管理中心的产品提案（Issue #539，已进入后续规划）。
下载 75k+
3.2k Stars
Collaborator
macOS · 可视化主题管理
Codex Theme Creator
一款面向非技术用户的 Codex 可视化主题管理工具。无需命令行、无需理解仓库结构——打开 App 即可通过图形界面完成主题的预览、微调、切换与分享。
核心能力：创作新主题只需一句话或一张参考图；生成后可在 App 内调整强调色、背景模糊和压暗效果，实时预览并一键应用到 Codex。所有主题保存在本机，支持导入导出 .ctheme 包与菜单栏快捷切换。
macOS Beta
主题导入导出
Swift
腾讯云 AI 黑客松 · 叙事游戏
最后的书店
一款 AI 加持的治愈向叙事 Web 游戏，曾参加腾讯云 AI 黑客松。玩家经营末世小镇上最后一家书店，通过倾听来客故事、推荐书籍，影响希望值与多种结局。属于探索性作品，产品尚未跑通。
AI 叙事
浏览器即玩
黑客松作品
抖音互动空间
电竞天赋检测站
围绕 FPS 玩家“我有没有电竞天赋”的好奇心，设计 6 项轻量挑战，把反应、准星、节奏感等能力转化成可以在手机上快速完成的互动测试。
核心功能：覆盖反应速度、极限手速、视野广度、动态追踪、顺序记忆、手眼协调 6 个维度，每项 30 秒内完成挑战，并记录本地历史最佳成绩。
产品设计：采用黑橙电竞 HUD 视觉、移动端优先交互和即时反馈动效，让测试工具更像一个可分享的小型游戏。
体验要求：支持抖音 APP 38.2.0 及以上版本，建议使用抖音扫码打开体验。
移动端扫码即玩
即时反馈与分享感
抖音场景轻量传播
抖音扫码体验38.2.0 及以上版本
Codex Pets
Codex Pet Collection
把 Codex 自定义桌宠从单个健身小人扩展成可持续维护的桌宠集合。未来会分成两条主线：一类是各种动漫 IP 的角色合集，一类是个人原创形象合集，让桌宠不只是装饰，而是可以持续扩展的角色资产库。
方向规划：动漫 IP 合集负责承接用户熟悉的角色记忆，个人原创合集则沉淀自己的视觉资产和角色设定。
交付内容：每个桌宠都有 pet.json、spritesheet.webp 和动作预览图，覆盖 idle、running、waiting、review 等 Codex 状态。
使用方式：克隆仓库后运行 ./install.sh all 安装全部桌宠，或运行 ./install.sh one-piece/luffy 安装单个角色。
12 个桌宠
分类安装脚本
Codex 自定义外观
NotionNext · 内容资产
个人博客
把 AI 产品思考、项目复盘和个人 IP 搭建过程沉淀成可持续更新的文章站。写作继续放在 Notion 里，网站由 NotionNext 负责展示、分类和检索。
内容方向：AI 时代个人 IP、产品判断、应用开发复盘、作品集建设和学习笔记。
当前首篇：《AI 时代个人 IP 的三层结构：自媒体账号、个人主页与知识库》。
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长期内容沉淀
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求职知识库
AI Job Notes
持续整理 AI 产品方法论、行业研究、面试准备和技术学习。它不是资料堆叠，而是把求职、学习和项目复盘变成可检索、可追踪的个人知识系统。
内容结构：围绕 AI 产品、行业案例、岗位准备和项目复盘建立索引，让输入内容可以被持续检索和复用。
沉淀价值：把临时学习变成长期资产，也让面试官能看到我如何拆问题、追趋势和复盘自己的作品。
AI 产品方法论
行业研究
面试与复盘沉淀
03 / Contact
一起把 AI 想法做成产品。
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