Resume.

预计 2027 年 6 月毕业。本科毕业直接工作，不考虑读研，维护过一个校内开源课程资料仓库 OpenWHU。

我目前在机器学习中台 Data-AML 团队，参与公司级大模型统一接入平台建设。

• 负责模型供应商账号凭据的加密改造，从密文结构、加解密边界，到灰度、回滚与密钥轮换，在不中断存量服务的前提下推进凭据安全能力升级。
• 参与意图识别与治理能力建设，分析请求语义，设计标签体系与标注方案，并探索 LLM、Embedding 与分类模型在不同阶段的适用方式。
• 尝试让代码仓库和研发基础设施对 Agent 更友好：组织业务知识、任务状态、代码基线与验收标准，让 Agent 能在跨会话开发中延续项目上下文，而不是每次从头理解。

花生是一款视频创作 Agent：用户说想做什么，Agent 负责把想法一步步变成视频。

• 草稿结构与交互预研：搭建 Demo 并调研社区方案，提出以 HTML 替代 JSON 作为统一草稿结构，让人工可视化编辑与 Agent 代码编辑作用于同一份产物，同时改善扩展性；方案被团队采纳并作为新版技术方向上线。
• 成本治理：围绕积分消耗与异常使用开展成本治理，识别 Agent 对话高成本问题并推动切换至低成本模型；发现并治理新用户赠送积分套利行为，基于账号等级、大会员状态、投稿记录等特征制定策略，推动业务毛利由负转正。
• 数据分析与监控：将上述成本与积分消耗分析沉淀为团队使用的 T+1 BI 报表，按用户类型、原子能力等维度持续跟踪积分消耗与异常变化。

一套给产运团队使用的内部 AI 音乐生成系统，约 20 人日常使用，每天有数百次生成请求。现在回头看规模并不大，但这是我进入 AI 应用开发这个方向的起点。

• 重构 AI 写词工作流。在数据库结构不方便变更的约束下，用 JSON 扩展字段实现多维度动态分流，让新类型不需要改表或迁移历史数据就能上线。
• 独立开发并验证了唱法迁移功能，在验证中发现“必须提供歌词”这个模型边界，进而影响了交互设计。
• 处理过特殊字符、异常 JSON、SQL 拼接等问题。也是从这些问题开始，我第一次真正意识到“能跑”和“能稳定地在线上跑”是两回事，并逐渐建立起边界条件与防御性编程的意识。

多源采集 → 统一投递 → 后端处理 → 前端展示

一个持续采集和整理个人活动的系统：从不同设备和数据源收集活动，经统一后端处理后，在网页中还原一段时间里的活动轨迹。现在它已经成为我自己长期运行和使用的系统，也一直在被真实环境里的各种问题教育。随着使用时间变长，原有的存储与观测模型暴露出局限，目前正在重构底层模型，也开始尝试把服务可观测性中的一些思想借鉴到“观测人”这件事。

• 第一次尝试将 Matt Pocock 的 SKILL 用于一个长期项目，通过结构化项目上下文与协作方式，让 Agent 能在长期项目认知与当前任务之间持续衔接。
• 遇到并处理时间戳可信性、观测缺失、重复事件、跨设备数据关联等问题，尝试把面向服务的可观测模型迁移到个人活动建模中。
• 最近在做面向 Agent 的自动化验证与仓库健康检查工具，按变更范围执行分层回归，拦截重复度与复杂度退化，并保留可追溯的验证证据。

源码 · 项目链接

• 在 3 台低配 Linux 服务器上运行十余个服务，全部通过 Docker 运行，通过 GitHub Actions 自动构建和发布。
• 用 Prometheus、Grafana 和 Uptime Kuma 做指标、探活与告警（虽然只有一个人用，但弄个看板还是很好玩吧……）。
• 自建认证服务，为其他项目提供 OAuth2、Refresh Token 轮换和 API Key 兑换。

服务状态 · 服务器监控

做了一年部长，之后接任社长。两年里，从做具体事务，到开始考虑：怎样让一个学生社团不因为换届就把经验全部丢掉。

• 部长：负责社团文艺活动与 B 站官号运营。优化账号投稿方式，任期内账号新增 1500+ 粉丝与 50 万+ 播放。
• 社长：发起并维护社团网站，撰写各部门工作文档，并补充面向 Agent 的使用说明，让下一任社干能够借助 AI 快速理解已有经验与工作方式。

我的一些思考

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