苦果
无 · 1年经验 · 无
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技术能力
熟悉 Python 基础语法与常用库（Pandas / NumPy / Requests / OpenPyXL 等），能独立调用 OpenAI、HuggingFace 等主流大模型 API 完成文本生成、摘要、分类任务；掌握 LangChain 基础链路（PromptTemplate+LLMChain+OutputParser），可将自然语言需求拆解为 Python 可执行脚本；了解 Streamlit，能快速把脚本包装成交互式 Web Demo；熟悉 Git 版本控制流程，可在 Linux 云服务器上部署定时任务；遇到未接触过的技术栈，可在 1-2 天内通过官方文档 + 动手实验完成最小可行产品（MVP）。
项目经验
“零经验”AI 助手｜个人练手项目
目标：让完全不会 Python 的用户也能一句话生成可运行的 .py 文件。
实现：1. 前端用 Streamlit 提供文本输入框；2. 后端调用 gpt-3.5-turbo，把自然语言需求转成带注释的 Python 代码；3. 通过 Docker 部署到阿里云轻量服务器，日均调用 200+ 次；4. 针对常见报错（如缺库、路径问题），在 prompt 中嵌入自动修复逻辑，使脚本一次运行成功率从 40% 提升到 78%。
结果：项目代码 100% 由本人编写，过程中系统学习了 LangChain、Docker 与 Linux 定时任务，现已迭代 5 个版本，仍在持续优化。
目标：让完全不会 Python 的用户也能一句话生成可运行的 .py 文件。
实现：1. 前端用 Streamlit 提供文本输入框；2. 后端调用 gpt-3.5-turbo，把自然语言需求转成带注释的 Python 代码；3. 通过 Docker 部署到阿里云轻量服务器，日均调用 200+ 次；4. 针对常见报错（如缺库、路径问题），在 prompt 中嵌入自动修复逻辑，使脚本一次运行成功率从 40% 提升到 78%。
结果：项目代码 100% 由本人编写，过程中系统学习了 LangChain、Docker 与 Linux 定时任务，现已迭代 5 个版本，仍在持续优化。
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