持执业医师专业资质，多年行业沉淀。不流于表层需求跟风，凡事先探肌理、再定方向，形成独有的产品判断逻辑。
主导多条核心产品线从0到1落地。以价值结果为标尺，拒绝概念堆砌，只做能沉淀、可复用、可量化的AI产品。
跳过排期等待，快速验证产品构想与路径。擅长把复杂场景拆解为输入—约束—推理—审核—迭代标准化模型，让AI落地有章法、可复用。
七条产品线，横跨平安健康险与泰盟软件两段履历。前者将临床判断工程化为可评测的 AI 健康与决策系统；后者以虚实融合与具身交互，重构医学教育的训练与评价。每一项均呈现其背后的关键决策、技术取舍与可量化结果。
不止于「问得准」的通用问诊——借用户就医的高意图时刻，把保单权益织进就医决策。主导将规则匹配式辅助导诊升级为多 Agent 协作的对话式系统，由主诉直达科室与医院，并融合权益触达。
跳出单点 AI 能力各自为战，将分散能力整合为「采集 → 识别 → 分层 → 方案 → 触达 → 追踪」的健康管理闭环。体检报告解读作为数据入口，慢病规则集与 L1–L4 分级约束 AI 输出边界。
不盲目追求全场景泛化，收敛病种边界、叠加 CSCO 指南约束，把临床共识工程化为可评测的决策标准。六环节链路覆盖关键期识别到方案生成，挂载在重疾理赔专案上服务高价值客户。
针对优质教学高度依赖名师个人、难以规模化复制的问题，构建风格与知识解耦的防幻觉架构——医学事实强制走授权知识库检索，名师人格只影响表达与教学路径，将教师的语言风格、教学逻辑与知识立场沉淀为可确认的 Persona Spec，使优质教学得以低成本复制到多院校。
区别于 LLM 直接打分的黑盒模式，自建多维度规则引擎定义评价标准——AI 可判项与人工占位项显性分离，保证教学评价可复现、可申诉。完成院校项目交付，并独立复刻完整对话评分 MVP 链路。
不止屏幕里的虚拟病例——把 AI 离线问诊与可触摸的实体模拟人生命体征联动：瞳孔对光反射、唇色变化、脉搏搏动、肺部听诊、注射反馈随病情实时演变，做「虚实合一」的具身实训。
以产品矩阵视角统筹 AR/VR/MR 教学产品线，把分散的虚拟仿真资源收敛为分层次、可组合的教学产品体系——从沉浸式第一人称手术训练到虚拟人体解剖、混合现实老年医学仿真。
以观析肌理的本心，做AI产品的前置试验场。所有Demo均为自主构思、搭建、可交互验证，不问浮华概念，只落地真实场景解法。
收录AI产品方法论、工程实践复盘、行业场景思辨随笔。已发布为实战沉淀，待规划为持续探索，以文字记录每一次拆解、决策与落地思考。