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Daming 的 GitHub 头像

Daming · 产品开发者

把复杂工作,做成真正能运行的产品。

我从产品运营出发,独立设计和开发 AI 工作流、本地优先工具与真实业务系统。这里记录每个产品解决的问题、关键判断和验证边界。

任务流水线脱敏界面:音频提取、转写、AI 选段和视频生成保持在同一条可恢复流程里。
01 / SELECTED WORKNiuMa Studio

精选作品 · 03

为真实工作而做。

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工作台脱敏界面:查看任务数量、处理进度和下一处需要人工介入的位置。
产品界面
已实现 · 发布链路待验证

NiuMa Studio

把长视频变成可审核、可发布的短视频生产包。

  • AI 创作
  • 流程自动化
投递工作台脱敏界面:把待确认、已投递和需要补充的信息放在一个清楚的队列里。
产品界面
已实现 · 真实平台待验证

AI JobPilot

在用户确认后,协助完成岗位发现、匹配分析与投递准备。

  • 求职管理
  • AI 助手

我关注的问题

不是为了使用 AI,而是为了把工作做得更可靠。

  1. 01

    复杂流程

    把散落在工具、表格和人工判断里的步骤,整理成看得懂、走得通的产品路径。

  2. 02

    人工决策

    AI 可以缩小范围和准备材料,但关键结果要让人看见依据、确认后再继续。

  3. 03

    真实边界

    代码完成、服务运行和现实结果是不同证据;产品需要诚实说明做到哪里。

工作方式

我怎么把麻烦做成产品。

先找到真正耗时、容易出错或不能自动决定的地方,再设计流程、做出工具,最后分别验证代码、运行状态和现实结果。

  1. 01

    看现场

    先看工作实际怎么发生,找出耗时、易错和不能忽略的限制。

  2. 02

    拆流程

    把零散动作整理成状态、规则、确认点和可以恢复的路径。

  3. 03

    做产品

    用清楚的界面承接这条路径,让人知道当前在哪、接下来做什么。

  4. 04

    验结果

    分别检查代码、构建、运行和现实结果,不让一种证据替代另一种。

关于 Daming

产品运营出身,业余把自己真正想用的工具做出来。

Daming Lab 是这些独立产品的集合。每个案例都说明问题从哪里来、为什么这样设计,以及哪些现实环节仍需要人工确认。

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