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。