前端：Next.js、React、TypeScript、Tailwind；后端：Python、FastAPI、REST API 设计；数据：PostgreSQL、pgvector、Qdrant 向量库、SQLAlchemy/Alembic 迁移；AI 应用：大模型 API 集成（Qwen 系列）、RAG 检索增强（LlamaIndex）、嵌入向量检索、OCR 与文档解析（MinerU）、提示词与引用校验设计；视觉算法：OpenCV、SIFT 特征、球面全景 SfM、增量光束平差、IMU 信号处理（毫秒级时间对齐、四元数航向、步频检测）；工程化：Playwright 端到端测试、pytest、Docker、一键部署脚本、服务器同步与运维。全栈开发与算法双线能力，可独立完成从调研、开发、测试到部署交付的完整闭环。

独立完成三个 AI 系统从 0 到交付：① 投标合规平台（Next.js+FastAPI+pgvector）：企业文档经 AI 抽取构建知识图谱，每条事实带原文引述；标书智能生成须通过引用校验才落库；投标版本哈希封存与评分对比，交付 DOCX 报告导出。② 招标文件合规审查流水线（MinerU+LlamaIndex+Qdrant）：条款切分向量化入库，三级匹配（精确/向量/大模型确认）加六维合规检查与质检门禁，把数天人工初审压缩到小时级。③ 全景视频轨迹重建（球面 SfM+IMU 交叉校验）：还原楼层轨迹并自动挂接每张照片的拍摄位置，航向漂移修复使留出残差从 4.4° 降至 1.4°。三项目均含部署脚本与验收审计，坚持 AI 结论可溯源、未验证不交付。