◇ EXPERIMENT
AI AGENT · EVALUATION · SAFETY
Pace Triage Agent
保险咨询分流与回复起草 Agent,配有固定 golden set、人工复核队列和 2×2 模型 / prompt 评估矩阵。所有受测配置都未达到安全门槛,因此结论不是上线,而是一份有证据的 no-ship 判断。
全部项目与实验
◇ EXPERIMENT
AI AGENT · EVALUATION · SAFETY
保险咨询分流与回复起草 Agent,配有固定 golden set、人工复核队列和 2×2 模型 / prompt 评估矩阵。所有受测配置都未达到安全门槛,因此结论不是上线,而是一份有证据的 no-ship 判断。
◇ EXPERIMENT
AI AGENT · COST & EVALUATION
一个源码学习 Agent 的工程切片。通过 638 个测试与 22 个合并 PR,验证了 Agent 循环成本、双向安全闸与跨进程状态,并把实测结果整理成可复用的工程经验。
◇ EXPERIMENT
RAG · GENERATIVE UI · EVALUATION
把有依据的检索结果转换成受 Schema 约束的交互式知识卡,而不是让模型生成任意 UI 代码。60 道评估题中,dense retrieval 的 Recall@10 达到 63.7%,高于 BM25 的 47.6%。
◇ EXPERIMENT
AI COST · MEASUREMENT
一个专门测 Agent 真实账单的实验室。首轮实验发现,一次上下文压缩需要 18–19 轮才能回本,远慢于测量前预测的 2–4 轮;减少 token 并不自动等于降低成本。
◇ EXPERIMENT
AI AGENT · DESIGN TO CODE
不是「一张截图生成一个页面」。把 AI 生成的设计稿变成可复用、可验证的前端包——保留真实素材与设计语言,产出带 props、variants、tokens 和 manifest 的组件文件,而不是拍平成单个页面组件。中间产物可观察、契约确定、验证廉价,只在仍需视觉判断的地方保留人工评审。
◇ EXPERIMENT
AI DESIGN · RESEARCH
不问「这个工具能生成什么」,问「它怎么思考」。用可复现的行为实验逆向 AI 原生设计工具的推理方式——它向人索取什么信息、把哪些决策留给人、不同输出模式之间如何关联。当前案例是 Claude Design,v0 作对照;结论按 Fact / Interpretation / Hypothesis / Conclusion 四级分层,事实与解释永远分开记录。








◆ HACKATHON ★ TOP 10
UX DESIGN · E-COMMERCE · MOBILE
UXcel × UX Pilot 竞赛 Top 10 获奖作品。以「无感购物」为核心,11 个页面覆盖完整电商链路——极简留白、卡片式信息架构、透明结算流程。用 AI 辅助完成从线框到高保真的全流程。
