Sseafoninseafon.hashnode.dev·14h ago · 2 min read从检测到人脸，到反复校准：我们为证件照检测做了哪些努力证件照 App 如何判断一张照片是否合适？检测显示通过，是否就一定能通过政府或受理机构审核？ 明确答案是：不能保证。IDPhoto Pro 的检测是一组拍摄前检查，用来发现人脸、构图、光线和文件规格中的明显风险。最终是否被接受，仍取决于具体机构、申请类型、提交渠道和人工审核。 我们做这套检测的目标，不是给照片盖一个“官方合格”印章，而是让用户在导出前知道哪里可能有问题，以及下一步可以怎样调整。 最00
Sseafoninseafon.hashnode.dev·1d ago · 1 min read从 OCR 规则到质量门：收据总金额在发布前如何验收OCR 最危险的错误，不是“什么都没识别出来”，而是把一个看起来合理、实际上错误的金额自动填进收据记录。 这是我们在开发 收据保险箱 Receipt Vault 时遇到的真实问题。产品在 iPhone 本地完成 OCR，用户可以在保存前复核商户、日期、税额、币种和总金额。 我们没有继续追求一个模糊的“识别率更高”，而是把目标缩小成一条可以验收的质量门：证据一致时自动给出交易总额，证据冲突时明确要求00
Sseafoninseafon.hashnode.dev·1d ago · 6 min readFrom OCR Heuristics to Quality Gates: Testing Receipt Totals Before ReleaseOCR does not fail in one neat, predictable way. A receipt may contain a subtotal, a rounded cash amount, a payment amount, a zero-change line, an order balance, and a marketing or account-status total00
Sseafoninseafon.hashnode.dev·1d ago · 1 min read有了 3 位付费用户后，我们为什么还不急着放大证件照 App有了 3 位付费用户后，我们为什么还不急着放大证件照 App 证件照 App 已经有 3 位用户完成付费。这是值得重视的早期信号：至少有人愿意为这个问题付钱。 但它还不能证明我们已经找到稳定增长。三次付费无法告诉我们用户从哪里来、为什么选择我们、是否成功完成了导出、是否会推荐，也无法告诉我们扩大流量后成本和转化会发生什么。 所以接下来的目标不是“尽快做更多下载”，而是先建立一个可重复验证的增长闭环00
Sseafoninseafon.hashnode.dev·1d ago · 2 min readAI 员工培训不能停在书单：我们如何把学习变成两款产品的交付能力AI 员工培训不能停在书单：我们如何把学习变成两款产品的交付能力 一人公司会遇到一个很现实的问题：事情太多，学习也太多。产品、工程、设计、测试和增长每个方向都有一长串值得读的书，但读完一份书单并不会让产品更可靠，也不会带来收入。 所以我们给 AI 团队定了一条简单规则：训练必须绑定一个正在发生的业务决策。不能改变决策、不能产生证据、不能写进交付物的学习，不算完成。 最近，这套规则同时用在了两款产品00
