个人定位 // HX-01
把模型、Agent 与硬件做成真实可用的产品
从模型选型和 Agent 运行机制，到 macOS 工具、文档工作流与嵌入式交互，我关注能力怎样进入用户路径、怎样被验证，以及失败时怎样恢复。
核心工具栈
当前关注
代表项目
项目从 macOS 本地便签、个人 IP 内容创作、划词工具与 PDF 内容 Agent，延伸到树莓派距离感知装置和 ESP32 Agent 实体审批台。共同方法是先找到真实任务，再判断模型边界，把交互、工作流与硬件做成可运行的闭环。
Call Home · 给父母的一通电话
用距离感知与电话听筒，把“想起父母”变成一次真实的联系。
不是播放一段公益动画，而是设计从靠近到行动的体验路径
以树莓派 5 为主控，联动超声波测距、STM32 与听筒微动开关，完成三态画面切换，并通过二维码唤起预填短信。
Claude Signal · 实体审批台
把多个 Claude Code 会话的运行状态，映射成看得见、按得下的硬件信号。
不是再开一个监控窗口，而是让 Agent 状态离开屏幕
ESP32-S3 汇总后台会话，红黄绿灯与 OLED 提示执行、报错、待审批和完成；需要授权时，街机键可直接完成审批。
IdeaFlash · 灵感胶囊
用最快路径捕捉转瞬即逝灵感，交给 AI 自动转写、提炼、生成卡片。
不做复杂笔记，而做灵感捕捉器
核心不是让用户写得更完整，而是在想法最脆弱的一瞬间把它接住，整理与结构化交给 AI 在后面完成。
v1.03 · Android APK · 约 6.7 MB
FocusMeow · 专注喵
用猫咪陪伴、成长奖励与 AI 反馈，驱动长期专注习惯形成的情感化 app。
不把它做成「又一个番茄钟」
四层叠加的产品骨架——专注工具层、游戏养成层、情感陪伴层、智能解释层，让效率与情绪同时成立。
工作流蓝图
AI 产品的关键
不止是模型接入
更在于流程如何被设计
AI 产品的关键，不止是模型接入
更在于流程如何被设计
A
A
发问
问题定义
找到真正的问题，而不是追逐表面的 AI 热点。先明确用户任务与场景边界，再决定 AI 应该承担什么角色。
I
I
构想
工作流设计
把模型能力转译为用户能理解的场景和体验。将模型、Agent 与规则机制编排成可理解、可迭代的中间流程。
P
P
原型
快速验证
快速构建可感知、可测试、可传播的产品原型。结合 Vibe Coding 进行低成本试错与迭代。
M
M
度量
指标与迭代
围绕核心指标做上线前的质量测试与上线后的数据追踪，基于反馈持续迭代优化产品体验。
研究归档
AI 工具栈
日常高频使用的 AI 工具，每款在工作和创作中承担不同角色。
关于
在模型能力与真实世界之间。
我是黄锡源 (HXY)，一名聚焦模型应用、Agent 系统与软硬件原型的 AI 产品经理。我持续使用 GPT、Claude 与 Gemini 完成研究、规划、编码和长文档任务，也部署 Hermes Agent，理解 loop、runtime、记忆、状态与工具调用如何共同支撑长期运行。
我的项目从 macOS 划词工具、PDF 内容 Agent 和移动端产品，延伸到树莓派距离感知装置与 ESP32-S3 Agent 实体审批台。目标不是堆砌技术名词，而是把模型能力、软件工作流和物理交互收敛成可理解、可验证、能持续迭代的产品系统。
01
模型与产品判断
选型、边界与人机分工
基于 GPT、Claude、Gemini 的实际使用经验，先判断任务需要推理、长上下文、编码还是多模态，再设计交互、成本、人工确认点与失败兜底。
02
Agent 系统设计
Loop、Runtime、Memory 与 Tools
围绕 agent loop 与 runtime 组织任务推进，用记忆、状态和工具调用承接长周期执行，并把重试、回滚、人工审批与恢复机制落进真实工作流。
03
软硬件快速验证
从界面工作流到实体交互
用 Vibe Coding、skills、MCP 与 Harness Engineering 快速构建软件原型，也能用 Raspberry Pi、STM32、ESP32-S3、传感器和实体按键验证真实交互闭环。