赖佳慧

Psychology × AI — building products that care.

目标岗位 AI 应用产品助理 / 经理 / 运营

意向地点 深圳 / 广州

心理学硕士 | 4 款 AI 应用从 0 到 1 独立孵化(覆盖教学设计、错题管理、求职工具、经营模拟),全流程经历用户需求分析、PRD 撰写、原型测试与 Vibe Coding 快速迭代。曾参与 28 万+ 用户规模的中小学心理测评工具研发与数据分析,擅长将用户行为数据转化为产品决策。兼具用户同理心与产品落地力,致力于用 AI 解决真实场景中的痛点。

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01 — About

个人介绍hello, it's me

Side A

我是赖佳慧,西南大学心理学硕士,本科毕业于井冈山大学应用心理学专业。 扎实的学术背景让我具备用户洞察的视角——能识别需求、预判行为路径,这是我作为产品经理的底层能力。

虽然尚无正式职场经验,但以产品经理的角色完整跑通多个 AI 应用的 0→1 孵化

  • AI 生成 Steam 跨学科项目:从市场调研、用户画像到 PRD 撰写,独立完成产品定义,并协调开发资源推动落地;
  • 简历优化与生成器:开发并上线,通过真实用户反馈快速迭代,验证了「工具类 AI 产品」的增长逻辑;
  • AI 产品经理经营模拟游戏:以虚拟经营还原产品决策场景,在玩法中学习 AI 产品经理知识;目前已产出知识框架较完整的 Demo 版本;
  • 错题收集小程序:帮助学生把错题沉淀为可复习、可追踪的学习资产;目前已产出交互原型。

同时,我深度参与过四川省中小学心理健康测评工具的产品化落地(覆盖 20 万+ 用户), 从指标设计、PRD 撰写到系统验收全流程跟进;并主导撰写多份区域性心理数据报告, 擅长将复杂统计结果(SPSS / Mplus / Python)提炼为可执行的产品策略。

A1
教育经历
西南大学 · 心理学(硕士)
方向:发展与教育心理学
GPA 4.11/5.00 2023 — 2026
井冈山大学 · 应用心理学(学士)
GPA 3.81/5.00 2019 — 2023
核心课程统计 / 测量 / 教育 / 实验 / 发展 / 学校心理学
EDUCATION
A2
荣誉与奖励
2023 届优秀毕业生 · 学业奖学金 ×多次 · 杰克奖学金 · 五好研究生
HONORS
A3
证书
高中心理健康教师资格证 · 英语六级 · 国家计算机二级(MS Office)
CERTS

我相信,好的 AI 产品经理是用户洞察与技术实现之间的翻译官—— 我能用心理学拆解用户动机,用数据分析验证假设,用产品思维定义边界,用 Vibe Coding 快速验证原型。 我期待用这份复合能力,在真实的业务场景中创造价值。

技能

产品设计熟练使用 Figma、Xmind、ProcessOn 等工具,可独立完成从用户调研、竞品分析、PRD 撰写到交互设计的全链路产品工作。

AI 开发与原型验证熟悉 Coze、Dify、Cursor、Workbuddy、Codex 等开发平台,具备 Prompt 工程、工作流编排与模型选型能力,能独立完成 MVP 原型开发与快速迭代。

数据分析与效果评估精通 SPSS 和 Mplus,熟悉 SQL 和 Python(持续精进中),善于从数据中提炼洞察,支撑需求验证与产品效果评估。

大模型应用认知深度使用 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、豆包等主流大模型,理解其在教育陪伴、智能答疑、个性化出题等场景中的能力边界与适用策略。

4AI 应用 0→1 独立孵化
28万+心理测评覆盖用户
10+区域调研报告
50+认知实验与家庭访谈
02 — Selected Work

项目介绍things I built from 0 → 1

4 Tracks
01

PARK LAB · AI 生成 STEAM 跨学科项目

2026.07
  • 从教师跨学科备课痛点出发,独立完成用户洞察与产品定义,将 STEAM 教学设计做成可在线使用的 AI 工作台
  • 结合教育心理学背景,把年级认知约束写入生成流程,保证内容适龄、可用,而不是只追求「能生成」
  • 独立完成开发并上线,覆盖流式生成、文档导出与配置管理,跑通从洞察到交付的闭环
教学设计流式生成认知约束开发
在线体验 spark.laijiahui.top ↗
PARK LAB · AI 创意灵感工坊
02

拾错 · 错题记录本

2026.08
  • 面向学生错题管理,支持录入、分类检索与分阶段复习,把错题沉淀为可追踪的学习资产
  • 接入文档解析,支持图片 / PDF / DOC / DOCX 智能识别并自动回填题干,降低录入成本
  • 设计理科公式输入、随机变式与文科挖空,把订正延伸为再练;目前已完成交互原型
微信小程序OCR 文档解析间隔重复AI 变式出题
交互原型 ↗
拾错 · 错题本界面 交互原型 ↗
03

教育破局者 · AI 产品经理经营模拟游戏

2026.07
  • 将 AI 产品经理的核心能力拆进经营玩法,覆盖需求判断、资源分配与增长决策,形成可练习的知识框架
  • 用资金、用户、口碑、团队等动态指标和 Buff / Debuff,让每一次选择都有可见代价与即时反馈
  • 已产出知识框架较完整的可试玩 Demo 并完成上线,可直接体验从立项到增长的完整决策闭环
模拟经营指标体系游戏化Vercel 部署
在线试玩 game.qingtu.top ↗
教育破局者 · 游戏开始界面
04

职引 · 简历优化与面试题生成

2026.08
  • 独立设计并开发 AI 求职工具,实现基于 JD 的简历匹配分析、内容优化及个性化面试题生成
  • 对接大模型 API,完成模型配置、密钥管理、连接测试及服务端安全代理,支持多模型切换
  • 实现岗位截图 OCR、忽略区域框选,以及 Word / PDF 简历解析与扫描件识别,提升多格式导入效率
LLM APIJD 匹配多模型切换OCR
在线体验 career.laijiahui.top ↗
职引 · AI 求职准备工作台
实习 · 四川省中小学心理健康测评工具 与企业合作开发 · 项目主研
2024 — 2025

指标体系设计

参考国际量表及本土政策,构建情绪、人际、学习适应等多维度、20+ 指标的测评框架;编写量表条目,组织多轮专家评审与认知访谈,优化题目表述与作答体验。

数据分析与报告

基于预测试数据(N=20000+)进行项目分析和信效度检验(SPSS / Mplus),输出技术报告及用户手册。

产品化输出

将指标体系转化为线上测评系统需求,配合产品团队完成题目配置、得分逻辑及报告模板设计。

实习 · 中国学龄儿童脑智发育队列 研究专员
2023.09 — 2024.09

用户测试执行

完成 50+ 人次认知实验(E-Prime 编程)及量表测评;每次测试后对家长进行 15-20 分钟 Mini 访谈,收集儿童日常行为反馈,累计访谈 50+ 家庭。

数据质量控制

实时监控质控平台,对反应时(RT)、正确率等指标进行逐项校验,确保数据采集质量;所负责批次质控通过率达 100%。

成果交付

交付的纯净数据集被后续建模团队直接采用,并作为国家级测评常模构建的重要基础。

实习 · 多区域心理评估数据平台化运营与白皮书编研 项目核心成员
2023 — 2025

数据治理与分析

独立完成多批次数据清洗、异常值剔除及常模参照标准构建;运用 Excel 和 SPSS 进行差异检验、风险因子排序,识别不同区域、年级的高发心理问题类型。

报告撰写与交付

主导撰写 10 余份区域性《心理健康状况调研报告》,每份包含数据看板、问题归因及分级干预建议;作为主要执笔人参与《2023-2024 年四川省中小学生心理健康蓝皮书》(分报告)编撰。

成果影响

报告直接提交各区县教育局及学校管理层,实现了从数据到决策的闭环,为区域教育政策制定提供实证依据。

实习 · 心理健康教育实习经历 心理健康教师
2023.03 — 2024.12

教学与课程

先后在多所中小学校担任心理健康教师,独立承担心理健康课程教学与团体辅导活动;协助开展 525 心理健康游园会,借助 OH 卡、心理测验绘画等形式帮助学生认识自我。

心理咨询与辅导

运用 CBT(认知行为疗法)为学生提供一对一心理咨询,覆盖小学至高中各学段;开展情绪主题团体辅导;为心理预警学生进行一对一复诊面谈,累计服务 10+ 名学生。

测评与预警干预

协助学校完成学生心理普测工作,并对筛选出的预警学生进行个体面谈与干预建议;为学校教师提供针对性教育策略,形成「测评 → 预警 → 干预」的闭环支持。

03 — PRD & Prototype

PRD 文档与原型设计paperwork, kept quiet

Side B

以「SPARK LAB」为例的 PRD 结构 —

  • 项目背景与用户痛点(教师 / 学生双视角)B1
  • 用户画像与核心使用场景拆解B2
  • 功能清单与优先级(MoSCoW)B3
  • 核心流程:情境输入 → 创意发散 → 方案收敛 → 编辑导出B4
  • AI 能力边界与异常态兜底设计B5
  • 数据指标:发散完成率 / 收敛转化率 / 认知适配率B6
  • 隐私最小化与密钥安全策略(BYOK / 本机存储)B7
课堂情境输入 · 年级 / 学科 / 主题flow — 01
创意发散 · 10 个骨架流式冒泡flow — 02
方案收敛 · 教师编辑导出flow — 03
04 — AI Product Notes

对 AI 产品的分析field notes

4 Notes

N.01心理陪伴类产品

大模型的共情表达已足够流畅,真正的边界在危机识别与转介机制。陪伴类产品的护城河不是模型能力,而是「安全感设计」——何时倾听、何时引导求助专业资源,需要被写进产品逻辑而非交给模型自觉。

# 心理场景 · 安全兜底

N.02个性化出题

生成题目不难,难的是对齐课标与年级认知水平。在 PARK LAB 的实践中,我把认知约束显式写进 Prompt 与 Workflow,而不是期待模型「自己把握分寸」——教育 AI 的质量,本质上是约束工程的质量。

# 教育场景 · 认知约束

N.03错题与智能答疑

错题的价值不在「收录」,而在变式与复习节奏。AI 负责低成本生成变式题,产品负责基于记忆曲线的间隔重复——一个管「内容供给」,一个管「学习节奏」,两者拼起来才是完整的提分闭环。

# 错题本 · 间隔重复

N.04简历 / 面试工具

通用大模型都会「写简历」,但 JD 匹配度评估需要结构化的评分 rubric。把打分标准产品化、让输出稳定可信,是求职工具从「玩具」走向「工具」的关键一步。

# 求职场景 · 输出稳定性