LYX / PERSONAL SPACEGUANGZHOU · 2026
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A FIELD OF QUESTIONS, PRODUCTS AND POSSIBILITIES

在人与智能之间,
创造新的答案。

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进入蔺昱夏的工作现场

SCROLLING WON'T BEGIN UNTIL YOU ENTER

蔺昱夏 / 用户洞察 · AI产品 · 业务增长

在人与智能之间,创造新的答案。

我研究人的选择,也把经验与业务判断做成能够运行的 AI 产品。

过去几年,我持续工作在用户研究、内容经营、知识服务与 AI 实践的交叉处。现在,我更关注 AI 怎样理解任务、进入业务并交付结果。

蔺昱夏个人职业照
LIN YUXIA把对人的理解,变成产品与行动。
1000+用户与项目交付
1套真实 AI 业务系统
7个业务工作台
120条公开研究语料

WHAT I BRING / 核心能力

三个领域,汇成同一条能力链。

理解人,定义问题,再把判断变成可被使用的产品与增长动作。

01 / INSIGHT

用户洞察

把模糊的业务问题,拆成可验证的研究问题;从访谈、行为、数据和公开语料里识别真正的决策线索。

访谈 · 问卷 · VOC · 定量与定性研究

02 / PRODUCT

AI 产品

把专家经验、判断条件和例外边界写进工作流,让模型能力可以运行、复用并持续迭代。

产品定义 · AI工作流 · Skill治理 · 项目推进

03 / GROWTH

业务增长

让洞察进入内容、产品、营销与转化链路,找到最值得优先解决的断点,并把结论变成下一步行动。

内容增长 · 私域经营 · 营销转化 · 商业验证

SELECTED PROJECTS / 精选项目

三个项目,回答我如何理解人、设计产品、推动落地。

建议按下面的顺序阅读:先看一套真实运行的AI业务系统,再看它背后的研究能力,以及我如何把研究方法做成产品。
先看AI业务系统产品架构与完整落地
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再看AI任务选择研究用户洞察与研究设计
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最后看VOC洞察工作台研究产品化与交互设计
AI业务系统真实首页
真实系统界面 / HOME

HOW I WORK / 工作方法

从一个模糊问题,走到可以交付的结果。

01

看见问题

先看人正在完成什么任务、在哪一步停住,再判断真正需要解决的问题。

02

建立判断

把业务困境拆成阶段、假设、证据缺口和需要优先验证的风险。

03

做成产品

把洞察写进流程、规则、界面和协作机制,让能力不只停在报告里。

04

验证迭代

用真实行为、反例和反馈修正产品,同时保留结论的边界。

“研究要推动决策,产品要承接行动。真正的工作,是让正确的判断继续向前。”
FROM PROJECTS TO PRINCIPLES / 项目沉淀继续看我怎样做判断

这两份内容来自真实 AI 产品研发,记录了我在反复试错后留下的决策方法。

研发现场复盘AI产品实战手记打开 →可迁移判断标准七条AI产品原则打开 →

ABOUT ME / 关于我

我的优势,来自长期站在研究、业务与产品的交叉处。

我是蔺昱夏。比起用一个职位定义自己,我更愿意用正在解决的问题介绍自己:我研究人怎样做选择,也把从真实业务里长出的判断,做成能够被使用、被验证、被迭代的 AI 产品。
MY FIELD / 我的工作现场

我既做过组织内的用户研究,也亲自做过内容、私域、营销、产品与交付。前者让我对证据保持敏感,后者让我知道:一个看似正确的答案,要穿过多少真实限制,才能变成结果。

ONE SENTENCE“我想做让好判断更容易发生的 AI 产品。”
蔺昱夏进行AI主题公开分享
把复杂方法讲清楚 / AI主题分享
蔺昱夏开展用户访谈
在现场理解真实问题 / 用户访谈
蔺昱夏带领AI工作坊
让知识进入行动 / AI工作坊
蔺昱夏在创作者公园开展AI工作坊
现场共创与交流 / AI工作坊
蔺昱夏带领AI业务圆桌共创
把方法带进真实协作 / AI业务共创
蔺昱夏在活动现场进行主题表达
从表达开始建立连接 / 主题分享
蔺昱夏与现场参与者交流
在真实反馈中校准表达 / 现场交流
MY LONG GAME / 我的人生观保持好奇 · 创造价值 · 把事做成

把人生过成一场无限游戏。

我不愿只用一次输赢、一个职位或某个阶段定义自己。我更愿意保持好奇,持续进化;认真理解真实的人,解决真实的问题,并让事情因为我的参与而变得更好。

“让事情因为我的参与而变得更好,让人因为我的工作多一种可能。”

WHAT I BELIEVE / 我相信的事

方法会变化,判断标准应该留下。

01

先理解人,再定义产品

我习惯先看真实任务、犹豫和失败路径,再决定该研究什么、该做什么。

02

结论必须回到证据

洞察要经得起复核。重要判断要能回到原话、行为、数据或可检查的产品痕迹。

03

让 AI 放大人的判断

模型可以加速,但产品仍要回答边界、异常、成本、信任与责任。

04

把复杂问题继续往前推一步

研究要进入决策,方法要进入流程,经验要变成别人可以使用的系统。

HOW I GOT HERE / 职业轨迹

从研究现场到 AI 产品,我如何走到今天。

这里保留的,是与当前能力直接相关的关键节点。
  1. 分析基础中山大学 · 哲学(逻辑学)学士

    从逻辑学开始,训练拆解复杂问题的能力

    建立逻辑推理、概念辨析与结构化表达的底座,也形成了我后来做研究、产品与商业判断时一贯的思考方式。

  2. 人的理解香港中文大学 · 社会服务管理硕士

    把分析放回真实的人与组织

    进一步理解人的处境、组织协作与服务设计,让我在分析数据之外,也会追问行为背后的动机与限制。

  3. 业务协作大型通信运营商 · 管理培训生

    第一次在大型组织里推动跨部门项目

    参与线上营销、效果评估与服务流程优化,开始理解一个方案如何穿过组织流程、协作关系与现实约束。

  4. 研究管理高校经济与社会研究机构 · 项目主管

    从执行研究,到搭建团队与研究体系

    负责大规模社会调查全流程,管理研究团队与外部协作;十万级样本经历,让研究严谨性与项目推进能力同时成为基本功。

  5. 洞察决策金融科技公司 · 用户研究经理

    让用户洞察进入产品与经营决策

    把访谈、问卷、行业研究与行为数据连接起来,持续支持产品设计、增长策略与商业模式判断。

  6. 端到端经营知识服务与 AI 应用实践 · 项目发起人 / 产品负责人

    亲自负责从洞察到交付的完整业务链

    持续负责定位、产品、内容、获客、成交与交付,累计服务 1000+ 用户;近年进一步把这些经验转化为可运行、可迭代的 AI 工作流与产品系统。

研究从人的行为与选择中发现问题
经营亲自经历内容、产品、营销与交付
构建用AI把经验变成可持续运行的系统
CONTINUOUS LEARNING / 持续学习
AI 工程与应用能力进阶

真实项目是主要证据;以下 7 项课程与能力测评,记录我持续补齐技术理解与实践能力的路径。

7 项学习记录

LET'S TALK / 联系我

如果你也在思考,怎样让 AI 真正进入业务。

欢迎聊用户洞察、AI产品、增长问题,或者一个还没被定义清楚的复杂挑战。
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