课程项目

Ethica

面向 ESG 意识消费者和投资者的企业伦理评分应用。5 人团队，我负责评分指标、商业模式、竞品分析和 Demo 网站开发。

• 团队定下环境、工作环境、社会影响、透明度四个维度后，我独立补了 20 项具体指标——废物管理、原材料采购合规、员工 DEI、高管薪酬披露等——把一个说法变成能真正打分的东西。
• 竞品拆了 Ethical Consumer、Glassdoor、Ethisphere 三家，从覆盖范围、信息形态、目标用户三个角度比，定位收敛为「面向消费者的一站式可视化伦理评分」。
• 目标用户分成注重伦理的消费者、ESG 投资者、求认证的企业三类；订阅价（个人 $5/月，企业认证 $5,000–$20,000/年）是对着 Ethical Consumer、Yahoo Finance 的价格带横向比出来的，不是拍的。
• 用 Figma Site 独立搭出可访问 Demo：注册、搜索、评分展示、维度详情四个页面，Supabase 做后端，Groq API 接一个能解释评分怎么来的助手。
• 课堂上拿 Barilla 做了一次公开数据的试算：各维度在 Ditchcarbon、Glassdoor、企业官网之间交叉核验，得出 8.5/10。这是一次演算，不是对外发布的评级——目的是看模型在真实企业上跑不跑得通，而不是只在纸面成立。

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AI 短片实验

研究课题是「AI 如何影响电影行业」。与其只查资料下结论，我参考 48 小时电影挑战，用 ChatGPT、Runway、Lovo 在约 3 小时内独立做出一部 13 分钟成片，把结论自己跑一遍。

• 行业研究部分梳理了好莱坞编剧罢工、AI 编剧工具现状、个性化推荐对影视商业模式的改变，论据来自学术论文和新闻报道两侧。
• 工具链全程录屏：ChatGPT 出剧本约 6 分钟，Runway 出画面约 2 小时，Lovo 配音约 1 小时，最后剪成 13 分钟。
• 拿效率、内容质量、创意控制三个维度和传统流程对比：效率远高于传统，但内容逻辑和画面连贯性明显不足——所以结论是现阶段 AI 能辅助生产，替不掉创意判断。
• 交付研究文档、实验录屏和短片成品三件。教授的评价是实验过程描述有说服力、研究覆盖面广，44/50。