把 AI 从"生成一下"推进到"真的能交付"
Building trustworthy AI delivery systems with editable outputs, review loops, and evidence you can inspect.
| Project | Product idea | Built with |
|---|---|---|
| PPTLint | 为 PPT/PPTX 建立独立、可复现的交付前质量检查 | Python · HTML · GitHub Actions |
| Ultimate PPT Master | 把一句话需求、本地资料和审阅闭环组织成演示文稿生产工作台 | Python · Node.js · Web |
| Wedding Navigator | 从请柬、路线、日程、回执到主人端管理的婚礼全流程小程序 | Vue · uni-app · CloudBase |
| Formula Price Manager | 把散落在表格里的定价公式、月度变更和版本记录变成可维护工具 | TypeScript · Vite · Excel |
| My Blog | 让项目笔记、长期写作和公开构建记录在冲刺结束后仍然可查 | TypeScript |
- Local-first by default — 涉及真实业务资料时，优先让源文件和交付物留在用户可控环境里。
- Editable beats impressive — 不只展示结果；文本、表格、公式和结构都应该能继续修改。
- Evidence before confidence — 用渲染结果、检查报告、测试和发布记录说明"为什么可以交"。
- Small tools, complete loops — 再窄的工具，也应该有清晰入口、错误边界、诊断与交接路径。
Product & UI
Automation
AI Systems
Deliverables
Currently exploring the space between AI generation and trustworthy delivery.
Jinan, China · powered by curiosity, iteration, and way too many AI subscriptions