01
Protocol Surface
把模糊业务意图拆成 agent 可调用的工具、状态和动作。我会把模糊的业务意图拆成 agent 真能调用的工具、状态和动作，而不是把 AI 困在一段聊天演示里。
我会定义
Tool SurfaceIntent RoutingState Schema
让 MCP 与业务 API 说同一种语言。这样 MCP、业务 API 和内部操作面才能说同一种语言。
主打 · 新作我目前最得意的作品
Meterplane
欧洲五大联赛的新闻，中英双语，随发随译。
一条流水线读取 40 个新闻源、123 档播客和 41 个 YouTube 频道，自动打标签、翻译、互相关联。可以在 meterplane.com 上看，在 macOS 菜单栏里看，也可以通过 MCP 直接在 Claude、ChatGPT 里问。
5
大联赛
40
个新闻源
123
档播客
中 / EN
每篇都双语
meterplane.com/zh
OPEN SOURCE
开源项目
公开仓库里真实运行的工具。这些是公开仓库里的真实系统。不是 demo，而是正在运行、可以 clone 的 production 级工具。
LIVE
MITBitvoya MCP
开源 · 高奢酒店 AI Agent 协议层
把高奢酒店搜索、比价和报价整理成 agent 可用的 MCP 协议。一个让 AI Agent 进入高奢酒店业务链路的 MCP 服务。不是聊天框演示，而是把搜索、权益比较、报价和 checkout handoff 拆成 agent 可调用的工具，支持 Streamable HTTP 远程部署。
搜索、比价、报价一条 agent 链路
支付留在信任边界内的 checkout handoff
Streamable HTTP 远程托管，即插即用
MCPStreamable HTTPLuxury HotelAgent Workflow
LIVE
MITHotelRate MCP
开源 · 实时酒店比价引擎
实时对比 4 大 OTA 酒店价格，支持会员价爬取。一个让 AI Agent 实时对比 Trip.com、Booking.com、Agoda 和 Google Hotels 酒店价格的 MCP 服务。支持 demo 模式和 Playwright 实时爬取模式，可保存登录态获取会员价，支持最多 10 家酒店并发批量查询。
4 OTA 平台并行查询
会员价爬取与 session 持久化
Demo + Live 双模式
MCPPlaywrightPrice ComparisonPython
ACTIVE
MITClaude Code Proxy
开源 · API 协议翻译层
让 Claude Code 接上任意 OpenAI 兼容网关，协议翻译全自动。公司内部的 Claude 通道走的是 OpenAI chat/completions 协议，但 Claude Code 只认 Anthropic Messages 格式。这个代理卡在中间做实时翻译：请求、响应、工具调用、流式 SSE 全部覆盖，不改客户端，不动上游，加一层就跑。
Anthropic ↔ OpenAI 双向协议翻译
流式 SSE 逐 chunk 实时转换
MIT 开源，零依赖，clone 即用
Open SourceFastAPIProtocol TranslationPython
Shipped Systems
每个系统都在证明我的 AI 做法
不是作品截图，而是已经进入真实业务的 AI 系统。这些不是作品集截图，而是已经进入真实世界的系统。有的证明协议设计，有的证明判断生成，有的证明业务语义和混合控制。
Protocol
把协议接成业务接口。把 MCP、API 和 agent route 接成业务接口。
Workflow
让 AI 真正进入流程。让 AI 进入真实操作链路，而不只停在聊天框里。
Judgment
把判断力沉淀成系统。把情报、内容和业务语义沉淀成可执行系统。
关于我
AI Product Engineer
“我不写 AI 方案，我把 AI 做出来。”
我擅长把模型、流程、数据和人的动作编排成一套真正能进入业务的系统接口。
AI 这个东西，会调模型的人太多了，但能把它做成真正能用的人太少。
我的做法很直接：产品想清楚要解决什么问题，工程想清楚怎么实现，系统想清楚能做到哪一步。
从 SiftGate 的开源网关，到 Bitvoya 的酒店协议层，再到 Morrow 的 macOS 应用——每一个都是我自己从 0 做到 1 的，不是 PPT 上的概念。
我做的事，就是把复杂的技术变成业务能理解、工程能落地、用户敢信任的产品。
AI 这个东西，会调模型的人太多了，但能把它做成真正能用的人太少。
我的做法很直接：产品想清楚要解决什么问题，工程想清楚怎么实现，系统想清楚能做到哪一步。
从 SiftGate 的开源网关，到 Bitvoya 的酒店协议层，再到 Morrow 的 macOS 应用——每一个都是我自己从 0 做到 1 的，不是 PPT 上的概念。
我做的事，就是把复杂的技术变成业务能理解、工程能落地、用户敢信任的产品。
MOD_01
判断力
先判断什么不该交给 AI，再决定 AI 该负责什么。
MOD_02
系统感
把模型、工作流、数据和人的动作编排成一个真正闭环。
MOD_03
边界感
知道 AI 该停在哪一层，产品才配得上长期信任。
Operating Principles
这是我做 AI 的四条底层规则
不是口号，而是我做产品和协议时真正执行的规则。这些不是口号，而是我在设计产品、协议和工作流时真正执行的底层规则。
01
Workflow First
先定流程，再放模型。先把流程、角色和责任线定义清楚，再决定模型放在哪一步。没有流程，AI 只是热闹。
不是
先选模型先选模型，再回头找场景
而是
流程先行先把流程搭好，再把模型放进去
02
Structure Before Magic
先搭结构，再谈魔法。能结构化的问题，就不要留在模糊描述里。语义越清楚，系统越稳定，协作成本越低。
不是
只靠 prompt靠一句聪明 prompt 硬撑整个系统
而是
先把结构搭好把语义、状态和接口定义清楚
03
Trust Has A Boundary
信任一定有边界。AI 可以生成、建议和比较，但不该跨过信任红线。真正成熟的产品，往往赢在它知道自己该停在哪里。
不是
高风险全自动为了自动化把高风险动作全交给 AI
而是
关键节点留边界在关键节点保留可信的人或系统接管
04
Ship Into Reality
价值要在真实使用里兑现。真正的价值不在测试分数，而在能否进入业务、产生结果，并被持续使用。
不是
停在 demo停在实验室、海报和 demo 里
而是
进入真实业务把产品送进真实世界，并让它承担结果
How I Build
我如何把 AI 变成可用能力
我更关注四件事：接口、流程、语义和边界。我不把能力写成技能树。我更在意四件事：接口是否清楚，流程是否闭环，语义是否可靠，边界是否值得信任。
Workflow before prompt
Structure before magic
Semantics before scale
Boundary before automation
速度只是入场券，真正稀缺的是判断力和边界设计。速度只是入场券。真正稀缺的，是判断力、结构感和边界设计。
02
Workflow Orchestration
把模型放在对的节点，让代码、规则和人协同工作。我会把模型放在正确的节点，让代码、规则、人工动作和 AI 一起工作，而不是让模型独自扛起整个系统。
我会编排
Agent LoopFallbacksHuman Review
我做的是能持续运行的工作流。我做的是能持续运行的工作流，不是一次性的 prompt 魔术。
03
Business Semantics
把价格、权益和异常条件整理成清晰的业务语义。我会把价格、权益、库存、语言、权限和异常条件结构化，让 agent 真正读懂业务上下文。
我会结构化
Pricing LogicLocalizationQuality Control
尤其适合交易、内容和复杂运营语义。尤其适合涉及交易、内容和复杂运营语义的 AI 系统。
04
Trust Boundary
让 AI 负责生成和准备，把高风险动作留在可信界面。我会让 AI 负责生成、建议、准备和比较，把高风险提交留在可信界面和确定性系统里。
我会保留
VerificationSecure HandoffAudit Trail
成熟产品知道什么不该自动化。成熟的产品，往往赢在它知道什么不该自动化。
Operating Background
为什么我能把这件事做成
AI 不是我做过的第一套复杂系统。
在做 AI 之前，我已经长期在旅游、物流和复杂业务系统里对结果负责。在做 AI 之前，我已经在旅游、物流、供应链、商业系统和跨团队协作里待了很多年。那段经历先教会我的，不是技术，而是责任、规模、例外情况和流程复杂度。所以我知道，AI 真正要进入的到底是什么。
组织名称已匿名化，保留的是问题规模、职责深度与结果。组织名称为公开展示做了匿名化处理。保留下来的，是更重要的部分：问题规模、职责深度和实际结果。
10+ Years
复杂业务系统经验
Travel / Logistics
高约束行业背景
0 -> 1 + Scale
既做 0 到 1，也做规模化
Cross-Team
能把人、流程与系统拉通
2017 - Present
高级产品运营经理
全球 OTA / 酒店业务
长期在高约束旅游业务里做系统、增长与跨市场执行。长期负责入境游与酒店业务系统，双牵头集团级项目，覆盖 6+ 重点市场（JP/KR/MY/HK/SG/TH）。
2M+ 酒店库存+30k 间夜/日缺陷率 5% -> 1.5%
供给与转化端到端机制
搭建资源子渠道系统，动态梳理超 200 万酒店库存。整合直采与渠道供给，带动日均间夜量新增 3 万，单日直接经济收益约 2,400 万人民币（获集团项目奖）。
面纱系统：动态定价与竞品情报
主导价控与爬虫策略落地，优化资源优势率。转化率（CR）绝对值提升 2%（12 周 AB 实验均值），显著提升流量承接效率（获集团优秀员工）。
服务与质控闭环重构
将酒店服务缺陷率从 5% 降低至 1.5%。完善订前/中/后全链路，单日为集团挽回直接经济损失约 100 万人民币。
跨文化标准制定
牵头制定逾 100 篇中英文化标准与合作规范，搭建海外酒店数据完善与翻译工具链，大幅提升跨部门协同效率。
2020 - 2021
物流运力专家
大型消费科技 / 本地生活
搭建全国物流基础设施与代理商治理体系，推动业务从 MVP 进入规模化。在本地生活履约中台负责全国物流基础设施规划与代理商生态治理，通过数字化运营体系推动创新业务从 MVP 走向规模化。
全国规划代理商治理MVP -> Scale
2016 - 2017
联合创始人 & 产品负责人
新能源创业项目 / MaaS
做 MaaS 创业项目，从产品架构到商业化全链路推进。MaaS 创新平台。从 POC 到商业落地全程推进，凭借产品架构与商业愿景，撬动顶级资本超千万人民币种子轮投资意向。
0 -> 1MaaS千万级意向
2015 - 2016
供应商管理 & 物流产品运营
即时配送平台
优化即时配送平台的供应商体系与网格化运力调度。即时配送智能网络。构建多维供应商效能评估体系，通过网格化运力调度策略，实现 3,000+ 配送单元的动态最优匹配。
3,000+ 运力网格调度效能评估
2014 - 2015
商业信息系统硕士
澳洲高校 / Business IS
商业信息系统硕士，建立数据挖掘与 BI 的系统化底层能力。获得 Merit 学术卓越奖学金，系统学习数据挖掘与 BI 决策架构，打下技术与商业双向驱动的底层认知。
MeritData MiningBI
Start A Build
如果你也想把 AI 做成能用的产品
如果你想做的不只是聊天框，而是一套能进流程、能接业务的 AI 系统，我们可以聊。如果你也想把 AI 从 demo 变成真正能用的东西——不管是自己的产品、内部工具，还是协议层——我们可以聊。
MCP / Protocol DesignAgent WorkflowAI Native Product
MCP、AI 工作流、AI Native 产品、情报系统、内部工具都可以聊。特别是那些需要想清楚、不只是调模型的项目。
Trust BoundaryInternal ToolsStrategy + Build
© 2026 Sean. 以接口思维构建。