周昌炬 / LEO ZHOU
同花顺 AI 部门 · 数据可视化技术负责人
让 AI 把数据讲对
15 年金融可视化，HiVis 核心架构设计者。现在做可被验证的可视化 Agent，和让 Agent 做对事的 Harness 工程。
WRITING AS DATA
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872025写作Skill的去AI味改造如何给不同类型的软件制定 AI Workflow为什么不同的人对AI能力的体感完全不一样？从模块化走到生成式构建 AI 数字分身构建远程AI工作流Jev 与可视化如何选择模型与推理强度AI 是养出来的：从 Eval First 谈领域经验如何最大化利用你的Token如何正确使用 GPT 模型的推理强度AI时代，产品经理和开发人员的职责区别AI时代，真正拉开差距的是领域知识Skill和Agent的区别从审美评分到垂直领域专家：AI 视觉评价该怎么做演讲的技巧从 Demo 到生产：AI Agent 工程真正难在哪里Skill、Agent、AI Client 与 Multica：AI 工作流的四层边界沟通的重要性与构建 Agent 的正确思路AI 时代到底应该学什么Lieflat Charts 技术拆解：惊艳的可视化是怎么被工程化出来的AI时代的数据可视化生成方式本地 Whisper 引擎选型OpenAI、Anthropic、Google 与 DeepSeek，到底有什么不同蒸馏投资分析SkillSkill工程架构组织就是在设计自己的 RLHFMac 客户端安装包发布流程：签名、Apple 检查与自动更新AI Coding的Token到底花在哪里OPC 时代的分工方式读《WorkBuddy如何把Agent做成可用产品》：拿着它对照了一遍我们自己的项目OpenCode调用CodeX实现文生图功能如何构建一套面向真实业务的模型能力评测框架AI协作生成PPT的难点-需求澄清Vibe Coding近期经验总结AI协作开发中最容易反复犯的七类错误读《State of Open Source AI 2026》：模型会越来越便宜，真正应该掌握的是Harness基于OpenCode做客户端：选型、边界与升级如何把公司文档里的经验，变成自己项目里的工程约束我们到底在做什么：AI视频客户端其实是一套Harness让AI自主开发跑起来：先写验收，再拆任务基于开源客户端二次开发，UI组件库应该怎么选如何对项目进行开源审查AI开发流程复盘AI 提效之后，如何持续找到值得做的需求从会用 AI 到建设自己的 AI 基建转正与晋升答辩的Storytelling框架提取博客知识为SkillOpenCode学习笔记Rollup升级Rolldown-范式组件库实战评测驱动的刻意练习解读 Codex-maxxing for long-running workLoop Engineering如何设计项目AI改造SkillPI学习笔记如何实现长程自动化任务Adversarial Quality GateSkill自进化调研英语学习方法论TTS工具开发笔记如何蒸馏我自己的写作风格Whisper提取文本和切分音频Pretext深度解析如何沉淀SkillAI趋势追踪-我们的岗位还能活多久OpenClaw背后的哲学Agent技术选型分析从harness看未来软件工程师的工作职责OpenClaw学习笔记从AniClipart学习梯度下降程序环境下代理不生效的问题weekly-summary-20260125浏览器渲染性能优化Prompt-ScrollTellingweekly-summary-20260111技术拆解-ChatCut技术拆解-Simply-Wall-St技术拆解-remotionAG-UI
792026- 15年
- 金融可视化实战
- JoV 2026
- Journal of Visualization ↗
- Winner 2025
- PacificVis · 团队获奖 ↗
01 / 主张
看得见，
才信得过
03 / 写作
项目与工程笔记
01 / 2026-09-30
从模块化走到生成式
公司最近在做 Widget，也就是一些小的功能控件。看完之后我的第一反应是，这其实就是模块化、组件化思路的又一次形态变化。这个理念从软件开发早期就有，只是每过一个阶段，名字和形态会变一变，回到第一性原理上看，讲的还是同一件事。
3 分钟阅读02 / 2026-09-13
AI 是养出来的：从 Eval First 谈领域经验
前段时间我一直在折腾创意可视化。试过不同模型，也写过一些 Skill，效果总差点意思。模型不是做不出来，而是做出来的东西经常“没毛病，但也没什么意思”：页面能跑，图也完整，细节处理得挺认真，可你看完还是会觉得，这不就是换了一种画法吗？
7 分钟阅读03 / 2026-06-27
评测驱动的刻意练习
最近在复盘 AI Coding 的 Prompt 质量，过程中发现一个问题：我一开始很容易把结论推得太满。
7 分钟阅读STAY IN THE LOOP
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