熟练掌握 Python 基础语法、各类内置数据结构、面向对象编程、装饰器、生成器、异常捕获、日志记录、文件 IO 与 pathlib 路径管理，具备良好的模块化代码编写思维；
能够运用 Pandas、NumPy 开展数据读取、清洗、缺失值填充、数据筛选、统计运算，支持 CSV、Excel、JSON 等多种格式文件处理；
熟练使用 Requests、BeautifulSoup 完成静态网页请求、页面解析，掌握基础爬虫策略与文本提取方法；
熟悉 asyncio 异步协程开发，了解多线程、多进程并发机制，可编写高效并发任务脚本；
依托 Streamlit 快速搭建交互式网页应用，实现功能界面展示、结果可视化；
可对接各类大模型 API 进行二次开发，熟练使用 CrewAI 搭建多智能体 Agent，完成任务拆解与流程编排；
掌握正则表达式进行文本清洗、信息提取，擅长编写自动化脚本，批量处理重复工作；
了解虚拟环境、requirements 依赖管理、Git 基础版本控制，熟悉 WSL 环境配置，具备基础 Docker 项目打包部署能力。

基于 CrewAI 多智能体工作流系统：使用 Python 搭建分工式 Agent 集群，划分信息检索、内容整理、文案生成智能体，实现任务自动拆解、链式执行，封装大模型接口调用逻辑，搭配 Prompt 优化自动化信息处理流程，完成整套智能任务编排方案。
Streamlit 交互式数据可视化平台：结合 Pandas 完成 CSV、Excel 数据清洗、异常值过滤与统计分析，搭建网页端可视化程序，开发数据筛选、图表展示功能，脱离本地控制台，快速产出可交互数据分析工具。
并发自动化数据采集脚本：运用 asyncio 实现异步爬虫，借助 Requests 与 BeautifulSoup 抓取网页结构化数据，利用正则表达式完成文本信息提取，编写模块化程序批量采集、存储数据，大幅提升采集效率。
项目全程规范管理依赖清单，熟悉虚拟环境调试，了解 WSL、Docker 基础部署方式，具备独立开发、调试 Python 自动化与 AI 应用项目的能力。