我是林鸿鹏，AI 产品经理。专注于把大模型能力转化为可落地的产品——从场景拆解、PRD、Prompt 工程到独立全栈交付 MVP，以极低研发成本快速验证商业假设。
深知 AI 应用的核心在场景匹配，而非单纯技术实现。坚持"数据诚实，结果可追溯"——不讲故事，用真实数据和可演示的 MVP 说话。随时到岗。
查看项目作品 ↓把脑暴、爆款仿写、风格校准三个最耗时的环节系统化。单条脚本耗时 ↓70%（90min→25min），爆款采纳率 35% → 65%，覆盖编导岗 80% 日常工作。
View Case →让不懂分镜术语的编导，几分钟内把脚本转化为可执行的分镜表。独立完成 PRD 到 MVP 全链路，单次修改撬动 13 个镜头的数据飞轮（1×13 杠杆）。
View Case →针对装修销售"毛坯到效果图要 1 周"的痛点。多模型协同 + 结构化 Prompt 约束，独立完成产品定义、AI 编排、UI 与前后端开发部署的全栈交付。
View Case →用"爆款数据驱动 + Prompt 工程"轻量路线替代经验式仿写。单篇标题+文案产出时间从约 2 小时压缩至 3 分钟，让批量化爆款生产成为可能。
View Case →主导编导端 AI 工具与 0→1 分镜脚本产品。建立 PRD 体系、数据飞轮机制与 Prompt 工程体系，独立全栈交付多个 MVP 并在真实业务中跑通验证。
负责内容运营与爆款规律沉淀，深度参与编导工作流，为后续转型 AI 产品经理积累了行业 Sense 与对真实业务痛点的一线洞察。
不盲从原始需求，找准高价值切入点。深知 AI 应用核心在场景匹配，而非单纯技术实现。
熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor，独立完成需求→设计→AI 编排→前后端→部署全链路。
理解大模型幻觉边界，善用多模型协同与工作流约束输出质量，把不稳定的 LLM 收敛为可用产品。
坚持数据口径清晰、结果可追溯。不讲故事，用真实数据和可演示的 MVP 产品说话。