主要实践方向为 Python 数据处理与 AI 辅助开发,涉及本地数据整理、规则校验、结果汇总和文档输出。采用 AI 辅助方式进行脚本编写与修改,并通过运行结果和专项测试检查功能。已有历史数据研究工具的实践,涉及分阶段运行、结果文件留存及报告整理。希望承接需求明确、范围较小的数据处理、脚本调整和文档交付任务,合作前确认输入材料、交付范围与验收标准。
主要实践方向为 Python 数据处理与 AI 辅助开发,涉及本地数据整理、规则校验、结果汇总和文档输出。采用 AI 辅助方式进行脚本编写与修改,并通过运行结果和专项测试检查功能。已有历史数据研究工具的实践,涉及分阶段运行、结果文件留存及报告整理。希望承接需求明确、范围较小的数据处理、脚本调整和文档交付任务,合作前确认输入材料、交付范围与验收标准。
项目经验
个人数据研究工具项目(AI 辅助开发):围绕历史数据检查和研究流程,借助 AI 推进脚本迭代、数据校验与报告生成。项目使用 2135 条历史记录,完成三个独立时间窗口的研究运行,保留运行配置和结果文件;相关模块的 15 项专项测试通过。最终产出包括本地研究工具、测试记录和阶段报告,目前属于研究原型。