安徽医科大学 · 生物医学工程
在本科期间,我的主要工作分为两个部分:第一是电子设计,从物联网切入,之后开始做纯软件。(梁振老师)
02 / 个人简介
在本科期间,我的主要工作分为两个部分:第一是电子设计,从物联网切入,之后开始做纯软件。(梁振老师)
主要做在线脑科学实验函数库和脑科学实验工具,通过降低心理学或脑科学相关科研人员的实验设计难度,帮助他们更高效地开展研究。(梁振老师)
担任 AiTmed(爱特美德)安徽技术总监,主要面向美国中小诊所,提供全平台医疗服务。
2026 年 4 月,响应 AI 时代浪潮,创立 OPC 企业。主要做两部分:一是在线工具研发;二是提供软件开发服务。
03 / PLATFORM · AITMED
以电子病历为核心,把患者、医生和诊所的诊疗数据沉淀在同一套系统中。
基于系统长期沉淀的医疗数据,开发面向医疗资源的搜索平台,让信息能够被检索、组织和使用。
从患者进入系统到完成诊后服务,统一承接诊所的核心工作。
04 / ADVANTAGE · AI × MEDICAL
这是生物医学工程学院学生独有的交叉优势。
医疗需求真实,但准入门槛高。我们既能理解技术,也更接近真实的医疗问题,因此天然拥有进入场景、定义问题和持续验证的起点。
05 / PLATFORM · MIXTOOLSHUB
06 / PRODUCT · MIXTOOLSHUB
医院里有一些年纪稍大的医生,并不特别会使用电脑,却经常要处理文件。我们从这些真实、具体、反复出现的小麻烦开始。
打印机一次只能扫描一页
不同批次页面自动整理为一个文件
不会签、签错位置、签得乱
把复杂操作变成几步明确动作
OFD无法打开、格式转换错乱
高精度本地转换,无需安装客户端
他们需要的是简单、直接、打开就能用的轻量工具,而非繁重复杂的软件体系与审批安装流程。
零学习成本,浏览器开箱即用
纯前端沙箱计算,文件不上传
去参数化设计,3 步之内完成核心任务
26—60 岁核心职场人群主流职场工作者占比近 85%
当前工具用户已覆盖全球 60 多个国家和地区,积累稳定海外口碑。
07 / IDEA TO REALITY
真正有价值的创意,往往来自对产品、场景和人的持续关注。
它解决了什么,又留下了什么麻烦
谁在什么时刻被反复卡住
保留反常、笨拙和重复出现的细节
把零散现象逐渐变成自己的判断
08 / KNOWLEDGE FOUNDATION
前端、后端的岗位边界逐渐变薄,理解完整链路的全栈型角色更加重要。
全栈不等于每一项都做到专家,而是知道模块之间如何连接,能够规划全局并审查 AI 的输出。
09 / SOFTWARE DEVELOPMENT
AI 压缩了重复编码的时间,医疗知识、产品判断和系统规划必须更早进入流程。
10 / ONE PERSON COMPANY
OpenAI 萨姆·奥特曼预言:全球即将诞生首家仅由 1 人独立运营的 10 亿美元独角兽企业。
重人力薪酬、层级汇报内耗,70% 时间消耗在内部协同。
零协作内耗、24h 极速落地验证、极高人均产值与敏捷度。
代码与云原生服务构建一次,即可向全球无限分发,边际交付成本几乎为零。
如 MixToolsHub 40+ 款工具Cursor / Claude 辅助编程、智能客服全天候响应、CI/CD 自动发布,AI 承担执行层。
单人管理几十个虚拟智能体依托全球搜索引擎、开源生态与社媒传播,一人直接触达全球 60+ 国家和地区用户。
沉淀可持续的产品品牌与信任不用等找齐合伙人或拿到融资。一台电脑 + 互联网 + AI,今天下午就能上线第一个 Demo。
医学生深谙真实诊疗与科研痛点,结合全栈 AI 工具,更容易在小切口做出精品。
把解题思路固化为软件工具或数字资产,从单纯劳动力升级为商业系统的主人。
未来创业者最先关心的不再是‘需要招多少人’,而是‘能调用多少算力与智能体’。
— 萨姆·奥特曼(Sam Altman)/ OpenAI CEO11 / SUMMARY
优先关注诊疗流程、医学科研、医院管理和医疗服务中的具体需求。
小方向更容易识别目标用户、验证需求和控制试错成本,成功概率通常高于追逐宽泛的大风口。
AI 可以加速原型和开发,但问题的发现、选择和定义依赖长期积累。
编程、系统、架构和业务知识用于规划项目、判断 AI 输出并发现遗漏。
重复编码占比下降,场景调研、产品定义、系统架构与 AI Agent 调度能力成为超级个体的核心竞争力。
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