AI-NativeProduct Builder

问题当 AI Agent 与自动化还停留在抽象能力时，用户很难判断它能不能解决自己的业务问题。

推进先用交互 Demo 验证“表格驱动自动化任务与项目管理”的场景和路径，再把可理解的 AI Agent 模板推进到 Template Center。

留下场景验证不止停在提案里，而是变成用户可以直接开始使用的模板入口。

问题变量、图标和主题一旦只停留在设计文件里，产品迭代越快，设计和实现就越容易慢慢走散。

推进从 0 建立设计系统，并和研发共建设计变量与图标 SVG 的 API、数据库同步机制，让 Token 和资源能在产品迭代中持续更新。

留下这套系统既服务百人团队的日常协作，也发布到 Figma Community，成为可以被团队外复用的资源。

问题真实产品的体验和样式问题常常出现在实现之后，只靠设计稿很难完整验证，也难以快速修正。

推进在 AI Agent、海外发布和 Web 产品迭代中，用 Vibe Coding 直接处理界面、状态、响应式与多语言问题，提交 PR，并参与合入与上线。

留下重复出现的交付问题会继续整理成可复用的 Skills、检查清单和内容生产流程。

问题一次性 Prompt 会丢失项目约束、资产位置、完成状态和人工确认点；同类任务每次都要重新解释。

推进从 Buda 的真实视频生产与产品表达任务中提取稳定部分，为每个 Skill 写清触发条件、输入、输出、执行步骤和不可跳过的人工边界。

留下形成一个 Video Studio 与四个产品表达 Skill；它们不是万能提示词，而是可以被调用、检查和持续维护的工作接口。