刘希元职业与AI相关经历

个人基本信息

本名与别名

• 刘希元（希望的希、元旦的元，本名）
  • Zero（通用称呼，因中文名拼音难发音）
    • 中文名含x、n、y，外籍人士难以发音

职业背景

• 从业时长
  • 十余年互联网行业经验，深耕Web方向
• 职业身份
  • IC（Individual Contributor，独立贡献者技术岗）
  • Software Engineer（软件工程师，Web方向）

职业发展路径

第一阶段：游戏行业从业

• 任职公司：GREE（游戏公司）
  • 工作内容：Social Game（社交游戏）开发
• 个人项目：独立游戏开发
  • Indie Game（独立游戏）自主研发
    • 曾在iOS平台发布自研游戏
• 行业认知转变
  • 认为社交游戏产业不够健康
    • 不希望自己的孩子接触所开发的社交游戏
    • 对社交游戏行业产生负面偏见，决定转行

第二阶段：Google任职

• 职业方向转变：正式成为Web Developer
  • 首项工作：电视端YouTube产品开发
  • 后续岗位：Web Infrastructure（Web基础架构）组
    • 负责团队Web公共库开发维护
• 职业观念觉醒
  • 对大厂晋升、加薪路径无兴趣
  • 长期目标：自主创业，做感兴趣的项目
  • 能力gap认知：从大厂直接创业经验不足

第三阶段：初创公司任职

• 入职原因：积累创业相关经验，了解初创公司运作
• 第一家公司：Firework
  • 岗位：前端技术负责人
    • 负责前端团队搭建、人员招聘
    • 主导前端基础设施建设
• 第二家公司：Lumos（当前任职，即将离职）
  • 初期工作：前端技术负责人，延续Firework相关职责
  • 职业转型：7个月前转岗为PM（产品经理）
    • 转型原因1：AI浪潮下技术壁垒降低，前端价值下降
    • 转型原因2：初创公司瓶颈多在产品端，PM更容易产生更大影响
    • 转型原因3：为未来创业积累经验，可接触销售、市场推广环节
    • 转型收获：大量客户接触机会，与大厂PM职责差异明显
• 离职计划：1个月后正式离职，开启全职创业

创业筹备与方向

方向一：Obsidian Copilot 项目合作

• 合作方：Logan（Obsidian Copilot创始人，社区结识）
  • 项目背景：Logan用爱发电多年，当前团队5-6人
  • 个人参与节点：项目收费模式上线前加入
  • 前期工作：优化用户体验，共同设计收费服务
    • 已签订收益分成协议，负责项目维护
  • 未来规划：离职后投入更多精力，开发智能代理（Agent）相关功能
• 项目思路
  • 底层技术：结合ACP连接Obsidian与CLI工具，调用Claude Code能力
  • 产品定位：打造用户友好的智能代理入口，降低用户使用门槛
  • 目标用户：个人工作室、高管等有个人知识管理需求的小B群体
    • 依托现有社区付费用户，无需从零获客
    • 针对用户实际需求开发定制化工具，提升付费意愿

方向二：儿童AI编程教育平台

• 起源：带自家孩子用AI做游戏的正向体验
  • 核心理念：引导孩子通过做游戏接触AI，锻炼创造力
• 模式设想
  • 面向家长：引导家长带孩子用AI制作游戏
  • 面向开发者：搭建平台让更多人参与儿童游戏教学
  • 技术底座：基于Text-to-Game能力，降低游戏制作门槛
• 合作意向：与腾讯游戏企业培训项目探索合作可能性

AI学习与实践经历

AI工具使用历程

• 初期阶段：24年初接触基础AI工具
  • ChatGPT：日常通用需求处理
  • GitHub Copilot：代码自动补全，单元测试生成
    • 首次Aha Moment：Copilot大幅提升编码效率，感知生活将改变
• 中期阶段：接触Cursor编辑器
  • 核心价值：代码自动补全能力突出，前端开发效率显著提升
  • 初期认知：认为智能代理（Agent）概念被过度炒作
    • 原因1：早期Agent定义模糊，工作流不确定性高
    • 原因2：Devin等早期Agent产品效果不佳，试用后退订
    • 认可方向：代码补全类Copilot模式落地性更强
• 后期阶段：系统学习Agentic Coding范式
  • 学习渠道：参加社区相关课程
  • 核心认知收获1：GUI面向人类、API面向机器，Agent可降低API使用门槛
    • 解决前端UI无法承载所有API功能的痛点
  • 核心认知收获2：Builder Mindset（创作者思维）
    • 多产出、多实践可提升个人幸福感与自信心
• 工具切换：25年11月转向Claude Code
  • 切换原因1：当时Cursor无规划模式，计费规则不清晰，高配额使用成本高
  • 切换原因2：Claude Code不限量使用，可放开探索工具边界，利于学习

企业内部AI实践案例

• 背景：公司项目管理工具从Asana迁移到Linear
  • 迁移瓶颈：Linear无自定义Bug提交表单功能，官方开发需多个季度
• 解决方案：用Cursor Vibe Code快速开发内部工具
  • 核心功能1：复刻Asana自定义Bug提交流程
  • 核心功能2：新增LLM自动分配Bug所属团队功能
  • 落地价值：解决迁移卡点，全公司顺利切换到Linear
  • 模式意义：解决企业长尾生产力痛点，这类需求无商业SaaS公司会覆盖

个人AI实践项目

• 项目一：HAIr Pulling Detector（抓头发检测App）
  • 需求背景：个人有拉头发的坏习惯，属于极长尾需求
  • 开发模式：用Agentic Coding实现，无需从零钻研机器学习技术
  • 传播效果：LinkedIn最高热度帖子，反差感引发广泛共鸣
    • 反差点1：Web工程师跨领域做出机器学习应用，传递“我上我也行”的感知
    • 反差点2：程序员开发工具防止自己抓秃头，自带话题性
• 项目二：带孩子开发AI游戏（大娃Nathan，9岁）
  • 第一款游戏（25年初）：陀螺打龙小游戏
    • 开发工具：Cursor
    • 参与模式：孩子提出脑洞需求，用语音转文字输入给AI，父亲辅助梳理需求、修复Bug
    • 效果：实现孩子纸上的手绘设计，快速反馈激发孩子兴趣
    • 局限：当时Agent能力不足，项目迭代到一定程度后无法继续修改
  • 第二款游戏（1年后）：校园主题塔防游戏
    • 开发工具：Claude Code + Nano Banana（AI画图） + Suno（AI生成音乐）
    • 前期准备：共同撰写游戏设计文档，用规划模式明确需求，作为全流程上下文
    • 核心设计：塔对应孩子的同学，技能基于同学的优点设计，引导孩子发现他人闪光点
    • 风格确定：共同调研热门小游戏，选定蜡笔风格，匹配校园主题
    • 完成度：多关卡、完整剧情，作为孩子生日礼物分发同学，广受喜爱
  • 教育价值
    • 能力提升：孩子亲身体会AI工具差异，掌握与AI交互的体感，锻炼表达能力
    • 观念转变：从游戏消费者变为创作者，主动用屏幕时间做游戏而非玩游戏
    • 未来规划：暑假组织小朋友夏令营，让孩子自己做游戏，尝试义卖锻炼商业思维

转PM经验与认知

转型前后认知差异

• 预设认知：前端Tech Lead工作与PM有较多重叠，转型无难度
  • 重叠点：需求梳理、跨团队沟通、项目演示、讲故事能力
• 实际痛点：欠缺PM前端工作内容
  • 前端能力：拿到模糊需求后落地实现，偏向战术执行
  • PM核心能力：挖掘需求、对齐客户诉求、确定长期产品方向
    • 核心难点1：与客户沟通需多提开放式问题，而非当场解决问题
    • 核心难点2：需要穿透不确定性，确定6-12个月的产品愿景，有决策信念
    • 核心难点3：平衡产品价值与技术难度，避免受技术经验限制不敢推进创新

核心思维转变

• 接受不确定性：销售可提前推广未落地的功能，用于验证用户付费意愿
  • 避免误区：不要等产品完全开发完成再推向市场，减少闭门造车的错误概率
• 风险承受能力提升：认可80%的产品假设都是错误的，需快速获取市场反馈迭代