我是 Harvey Xia，現居香港，以產品思維推動 AI 應用落地。
我透過 AI 輔助開發，將業務需求轉化為實用工具。我關注完整的交付過程：做甚麼、怎樣運作，以及如何驗證結果。
三個重點項目，以及三個聚焦業務規則、系統整合與個人規劃的案例。
從供應商發票，到小型團隊可以信賴的庫存記錄。
庫存與採購平台串連發票審核、庫存、有效期和供應商往來款項。優先在本機運行的助手回答營運問題，也可選配大型語言模型。
小型零售團隊如何將收到的發票轉成可靠的庫存記錄，同時避免直接信任自動擷取的文字？
擷取發票欄位、逐項審核，再確認交易。將庫存不足、臨期批次和應付款匯入同一營運畫面。即使沒有設定大型語言模型，規則型助手仍可使用。
公開示範採用瀏覽器內的模擬後端和預設記錄。圖片與 PDF 的 OCR 由瀏覽器內的 Tesseract 執行；助手透過本機規則查詢示範資料。這是可供檢查的工作流程，並非客戶正式部署的證明。
在登入頁選擇示範帳戶。記錄儲存在瀏覽器內，可隨時重設範例資料。
完整案例與證據從大量相片中，有依據地篩選出值得保留的一組。
將相片分組、可解釋評分與編輯整合到優先本機運行的工作台。助手在執行變更前先展示計劃。
攝影師如何審核建議，同時保留對原始檔案的控制？
將選取與刪除分開。讓評分可檢查、相似相片可分組，並在助手執行操作前加入審核步驟。
項目尚未正式發佈。截圖展示的是實際後端處理合成圖片的結果，不能證明真實相機相片上的準確率；更廣泛的評分測試與端到端模型評估尚未完成。
截圖於 2026 年 10 月 30 日，來自目前的 WebUI 和 Rust 後端，圖庫含 1,000 張 Qwen 生成圖片。
探索 imagePicker 完整案例與證據將自然語言請求，連接到能夠執行操作的應用程式。
Python MCP 服務與 Blender 外掛透過本機指令橋，將相容的 AI 用戶端連接到 Blender 操作。
助手如何從描述一個 3D 任務，轉向呼叫 Blender 內可檢查的操作？
MCP 用戶端與 FastMCP 服務通訊，本機 TCP 橋將指令傳給使用 Blender Python API 的外掛。儲存庫展示了架構與操作定義。
工具成功執行不等於創作結果優秀。輸出仍需人工檢查；此處的算圖是範例產物，並非客戶交付的證明。
透過聚焦的小型研究，讓業務規則與系統行為可被檢查。
版本化報價、分離的申請人與審批人角色、幣種規則及交易式審計記錄。這個業務分析案例圍繞一個問題展開：實際獲批的是哪個版本？
拒絕對過期報價版本的審批、防止自我審批、以十進制定點運算處理金額，並在審計記錄寫入失敗時回滾業務寫入。
儲存庫記錄了本機 PostgreSQL 測試與備份還原檢查。資料和角色均為模擬；正式環境的身份驗證、監控和部署不在本次驗證範圍內。
使用合成的承運商事件流程，結合持久化收件箱與 PostgreSQL 交易，研究重複傳遞、亂序更新及工作程序故障。
驗證事件簽章、按事件 ID 去重、隔離衝突內容、拒絕過期版本，並限制重試次數後交由人工檢查。
已記錄本機測試與復原快照。首次負載測試未達到延遲目標，資料庫連線逾時促成了重新連線退避修復。持續運行與真實故障注入仍未驗證；這並非正式交付案例。
讓日期、記錄和規劃假設更容易檢查。
優先本機運行的居留與申請規劃應用程式，包含時間線、旅遊記錄及裝置端規則型助手。
規劃工具如何說明估算依據，同時將個人記錄留在使用者裝置上？
區分使用者輸入的事實、計算結果與估算。匯入前可審核，備份經過加密。助手採用規則，不將其描述為大型語言模型。
尚待應用程式商店發佈與獨立審核。估算僅供規劃，應對照官方來源核實。
有用的自動化，為人的判斷留出空間。
體驗一個受 imagePicker 啟發的相片篩選流程：調整條件、檢查計劃，再決定是否套用。
說明性示範，使用範例記錄與確定性規則。不呼叫 AI 模型，不上傳檔案，也不傳送伺服器請求。
分數為範例值。「保留」只新增選取標記，絕不會刪除檔案。
示意圖塊：產生的插圖，不是相片。每個圖塊對應六條合成記錄之一。
我關注如何把業務問題，變成人們真正用得上的工具。
我的經歷涵蓋業務、商業工作與實際技術項目。我關注 AI 應用、業務分析和產品交付：理解問題與選擇技術同樣重要。
這些是借助 AI 完成的個人項目。我負責釐清需求、指導實作、審核行為、測試結果並作出針對性修改。AI 工具協助產生程式碼；作品集則展示我的決策和項目的限制。
貼上一份職位描述。看看哪些要求在本站有證據、哪些本站沒有展示，以及哪些不是作品集能判斷的。
在瀏覽器中運行，使用固定的關鍵詞表。你的文字不會上傳或儲存。它呈現的是證據，不是招聘結論。
此工具需要 JavaScript，並完全在瀏覽器中運行。沒有 JavaScript 時，請直接瀏覽本頁的項目，或透過 GitHub 聯絡 Harvey。
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