汪汪碎冰冰
AI 应用开发 / 全栈开发
个人开发者 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
广州
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
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技术能力
Python 后端开发，熟悉 FastAPI / Streamlit / SQLite。专注 LLM 应用与 Agent 方向：基于 Anthropic Messages 协议构建多 Agent 调度器，实现任务自动拆解、DAG 依赖解析、并行执行、工具调用（读写文件/HTTP/终端命令）与状态持久化。能处理批量文档（txt/md/csv/docx/xlsx/pdf），提取关键字段并输出 Word 报告。擅长把“一堆资料整理成一份文档”这类重复劳动自动化。
项目经验
项目：个人工作智能体调度器（Multi-Agent Orchestrator）
独立开发。输入一句话目标，系统自动拆解成多个子任务，按 DAG 依赖分批执行：同批并行、跨批串行，前置任务输出自动注入后继任务。每个子 Agent 可调用工具（读写文件、发 HTTP 请求、执行命令、生成 Word 文档）。支持状态持久化与断点恢复、危险动作执行前确认。
产出：可处理批量合同/文档，提取甲方乙方金额等信息，汇总输出 Word 台账。实测并行加速 2.17x，全套离线测试通过。
独立开发。输入一句话目标，系统自动拆解成多个子任务，按 DAG 依赖分批执行：同批并行、跨批串行，前置任务输出自动注入后继任务。每个子 Agent 可调用工具（读写文件、发 HTTP 请求、执行命令、生成 Word 文档）。支持状态持久化与断点恢复、危险动作执行前确认。
产出：可处理批量合同/文档，提取甲方乙方金额等信息，汇总输出 Word 台账。实测并行加速 2.17x，全套离线测试通过。
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汪汪碎冰冰
AI 应用开发 / 全栈开发 · 1年经验 · 个人开发者
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技术能力
Python 后端开发，熟悉 FastAPI / Streamlit / SQLite。专注 LLM 应用与 Agent 方向：基于 Anthropic Messages 协议构建多 Agent 调度器，实现任务自动拆解、DAG 依赖解析、并行执行、工具调用（读写文件/HTTP/终端命令）与状态持久化。能处理批量文档（txt/md/csv/docx/xlsx/pdf），提取关键字段并输出 Word 报告。擅长把“一堆资料整理成一份文档”这类重复劳动自动化。
项目经验
项目：个人工作智能体调度器（Multi-Agent Orchestrator）
独立开发。输入一句话目标，系统自动拆解成多个子任务，按 DAG 依赖分批执行：同批并行、跨批串行，前置任务输出自动注入后继任务。每个子 Agent 可调用工具（读写文件、发 HTTP 请求、执行命令、生成 Word 文档）。支持状态持久化与断点恢复、危险动作执行前确认。
产出：可处理批量合同/文档，提取甲方乙方金额等信息，汇总输出 Word 台账。实测并行加速 2.17x，全套离线测试通过。
独立开发。输入一句话目标，系统自动拆解成多个子任务，按 DAG 依赖分批执行：同批并行、跨批串行，前置任务输出自动注入后继任务。每个子 Agent 可调用工具（读写文件、发 HTTP 请求、执行命令、生成 Word 文档）。支持状态持久化与断点恢复、危险动作执行前确认。
产出：可处理批量合同/文档，提取甲方乙方金额等信息，汇总输出 Word 台账。实测并行加速 2.17x，全套离线测试通过。
案例展示
Agent 调度器
独立开发的多 Agent 任务调度系统。输入一句话目标，系统自动拆解成多个子任务，按 DAG 依赖分批执行：同批并行、跨批串行，前置任务输出自动注入后继任务。每个子 Agent 可调用工具（读写文件、发 HTTP 请求、执行命令、生成 Word 文档），支持断点恢复和危险动作确认
LLM糖尿病个性化管理系统
独立开发一套面向糖尿病患者的个性化健康管理 Web 系统：Python + FastAPI 后端、MySQL 数据库（26 张表 / 90 个接口），前端 40 个移动端页面。核心是 LLM 应用与个性化推荐——用户填写血糖、体重、饮食偏好及运动习惯问卷后，先由规则引擎计算风险等
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