10年软件QA与研发质量管理背景，近几年专注 AI Agent 质量保障方向。擅长：① Agent 评测体系搭建——评测基准设计、评分标准、回归测试，量化版本间的好坏变化；② AI 自动化测试——对 AI 生成的代码、文档、用例做系统性质量验证；③ 多 Agent 质量巡检/审核体系——需求、设计、测试、进度全链路质量管控，每天自动产出决策清单；④ Agent 调试排障——定位产出跑偏、流程卡死等问题，给出可验证的优化方案。最能解决的问题：AI 产出速度超过人工审核能力、质量没人兑底；Agent 产品效果不稳定，改动后不知道是变好还是变差。

① 研发全流程质量巡检体系：针对项目多、文档多、人工审核跟不上的问题，搭建覆盖需求、设计、测试、进度四类检查的多 Agent 巡检系统，每天自动产出决策清单，负责人每天只看一张纸。系统已稳定运行数月，覆盖多个项目，问题在产生当天即被发现。② 通用智能体评测体系：主导设计从评测维度、评分标准到问题定位的全链路评测规范，已用于实际 Agent 系统的迭代验证；每次变更后自动重跑评测集，用版本对比报告量化进退，问题定位从凭感觉变成按证据链排查。