我是 Harvey Xia，现居香港，以产品思维推动 AI 应用落地。
我通过 AI 辅助开发，将业务需求转化为实用工具。我关注完整的交付过程：做什么、怎样运作，以及如何验证结果。
三个重点项目，以及三个聚焦业务规则、系统集成与个人规划的案例。
从供应商发票，到小型团队可以信赖的库存记录。
库存与采购平台串联发票审核、库存、有效期和供应商往来款项。优先在本地运行的助手回答运营问题，也可选配大语言模型。
小型零售团队如何将收到的发票转成可靠的库存记录，同时避免直接信任自动提取的文字？
提取发票字段、逐项审核，再确认交易。将库存不足、临期批次和应付款汇入同一运营视图。即使没有配置大语言模型，规则型助手仍可使用。
公开演示采用浏览器内的模拟后端和预置记录。图片与 PDF 的 OCR 由浏览器内的 Tesseract 执行；助手通过本地规则查询演示数据。这是可供检查的工作流程，并非客户生产部署的证明。
在登录页选择演示账户。记录保存在浏览器内，可随时重置示例数据。
完整案例与证据从大量照片中，有依据地筛选出值得保留的一组。
将照片分组、可解释评分与编辑整合到优先本地运行的工作台。助手在执行更改前先展示计划。
摄影师如何审核建议，同时保留对原始文件的控制？
将选择与删除分开。让评分可检查、相似照片可分组，并在助手执行操作前加入审核步骤。
项目尚未正式发布。截图展示的是实际后端处理合成图片的结果，不能证明真实相机照片上的准确率；更广泛的评分测试与端到端模型评估尚未完成。
截图于 2026 年 10 月 30 日，来自当前 WebUI 和 Rust 后端，图库含 1,000 张 Qwen 生成图片。
探索 imagePicker 完整案例与证据将自然语言请求，连接到能够执行操作的应用。
Python MCP 服务与 Blender 插件通过本地命令桥，将兼容的 AI 客户端连接到 Blender 操作。
助手如何从描述一个 3D 任务，转向调用 Blender 内可检查的操作？
MCP 客户端与 FastMCP 服务通信，本地 TCP 桥将命令传给使用 Blender Python API 的插件。仓库展示了架构与操作定义。
工具成功执行不等于创作结果优秀。输出仍需人工检查；此处的渲染图是示例产物，并非客户交付的证明。
通过聚焦的小型研究，让业务规则与系统行为可被检查。
版本化报价、分离的申请人与审批人角色、币种规则及事务性审计记录。这个业务分析案例围绕一个问题展开：实际获批的是哪个版本？
拒绝对过期报价版本的审批、防止自我审批、以十进制定点运算处理金额，并在审计记录写入失败时回滚业务写入。
仓库记录了本地 PostgreSQL 测试与备份恢复检查。数据和角色均为模拟；生产身份认证、监控和部署不在本次验证范围内。
使用合成的承运商事件流程，结合持久化收件箱与 PostgreSQL 事务，研究重复投递、乱序更新及工作进程故障。
验证事件签名、按事件 ID 去重、隔离冲突载荷、拒绝过期版本，并限制重试次数后交由人工检查。
已记录本地测试与恢复快照。首次负载测试未达到延迟目标，数据库连接超时促成了重连退避修复。持续运行与真实故障注入仍未验证；这并非生产交付案例。
让日期、记录和规划假设更容易检查。
优先本地运行的居留与申请规划应用，包含时间线、旅行记录及设备端规则型助手。
规划工具如何说明估算依据，同时将个人记录留在用户设备上？
区分用户输入的事实、计算结果与估算。导入前可审核，备份经过加密。助手采用规则，不将其描述为大语言模型。
尚待应用商店发布与独立审核。估算仅供规划，应对照官方来源核实。
有用的自动化，为人的判断留出空间。
体验一个受 imagePicker 启发的照片筛选流程：调整条件、检查计划，再决定是否应用。
说明性演示，使用示例记录与确定性规则。不调用 AI 模型，不上传文件，也不发送服务器请求。
分数为示例值。“保留”只添加选择标记，绝不会删除文件。
示意图块：生成的插图，不是照片。每个图块对应六条合成记录之一。
我关注如何把业务问题，变成人们真正用得上的工具。
我的经历涵盖业务、商业工作与实际技术项目。我关注 AI 应用、业务分析和产品交付：理解问题与选择技术同样重要。
这些是借助 AI 完成的个人项目。我负责明确需求、指导实现、审核行为、测试结果并作出针对性修改。AI 工具协助生成代码；作品集则展示我的决策和项目的限制。
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