核心竞争力: AI 驱动开发 (AI-Driven Development)、大模型应用集成、Prompt 调优。
编程语言: Python (主攻 AI 逻辑、脚本自动化)、TypeScript (前端交互)。
框架与工具: FastAPI/Flask、Claude Code、Cursor、PyTorch、向量数据库 (Chroma/Pinecone)。
软实力: 具备 软件工程 专业背景,能快速理解业务需求并转化为技术实现。
项目背景: 针对考研、考公学子在面对海量院校数据时的信息差问题,开发一款模拟资深规划专家风格的智能咨询系统。
核心职责: 担任主开发,负责从底层逻辑设计到前端交互的完整实现。
技术实现:
人格模拟: 通过对大量专家言论数据的结构化分析,利用 Claude API 编写了深度定制的系统提示词,使模型能够具备犀利、务实的咨询风格。
数据集成: 利用 Python 编写脚本清洗全国高校及专业报录比数据,并尝试通过 RAG 架构让模型在回答时能引用最新的官方数据,减少幻觉。
高效开发: 全程使用 Claude Code 进行协作,通过自然语言指令快速生成业务代码与单元测试,将原本需要两周的开发周期缩短至 3 天。
项目成果: 成功实现了针对不同专业背景用户的个性化推荐逻辑,模型回复的专业度与趣味性得到了初期测试用户的高度评价,展现了极高的商业化潜力。