项目经历

依托 Dify 与 Dify-on-WeChat 的实践积累，曾以技术顾问身份参与企业 AI 转型，完成数字员工、关税查询与物流等场景的落地交付。

• 在合作周期内参与多家企业的 AI 转型规划、AI 数字员工系统设计与场景选型，将开源能力与 Dify 应用编排结合为可交付方案。
• AI 数字员工（2B）：参考微秘书、LinkAI 等产品形态，基于 Wechaty、Flask、Dify 完成 2B 产品设计与团队落地，将企业微信接入 AI 客服，支持客户群聊自动应答，上线后多家公司采购。
• 关税 AI（2C）：用 Dify 搭建出口商品关税查询——支持商品图或名称输入，输出税率、资质认证、反垄断审查等信息，作为 2C 产品发布并提升外贸人员效率。
• 物流场景：在 Dify 中搭建订单轨迹、运价查询等应用，经数字员工系统接入企业微信，在群内自动答疑，显著降低内部客服工作量。

从 0 到 1 搭建 Agent 与 Workflow 能力，扩展数十个业务节点，并提供运行期可观测的实时调试体验。

• Agent：调研 LangChain、Dify、Qwen 等 ReAct 模板并做工程化优化，在上下文中整合用户指令、历史对话、上传文件、知识库召回、可用工具与引用溯源；支持解析文件、工具调用、知识检索与流式输出。Agent 可拆解为多个 Workflow 节点，复用 Workflow 能力。
• Workflow：在 Kapacitor 框架上实现编排引擎，将用户搭建的流程映射为可执行节点；扩展问题分类、工具参数提取、安全审查、代码执行等数十类节点，支撑复杂应用组装。
• Debug：设计运行态观测——实时记录并推送各节点状态、耗时、输入与输出，降低排障成本。
• 引用溯源（RAG）：两套方案——（一）提示词嵌入知识与角标生成规则；（二）用 Rerank 度量输出与片段相关度，在保持流式生成的同时动态插入引用角标，减少格式错误。
• Agent 工具服务：从 0 搭建工具侧能力，预置搜索引擎、代码解释器、PPT 生成等十余类工具。

从产品设计到全栈交付的智能客服平台：多模态知识库、聊天助手与多渠道接入，并配合 CI/CD 与数据迁移规范落地。

• 聊天助手：可配置提示词、知识库、开场白与示例问题；支持网页分享、品牌素材（Logo/背景）、iframe 嵌入第三方站点，以及小程序、WhatsApp、微信公众号等渠道。
• 多模态知识库：支持网址抓取与文本、图片、音频、视频入库；助手可引用图片、视频等形式作答。
• 工程侧：使用 Figma 做原型，技术栈以 Next.js、Flask 为主，参与语音、应用市场、Stripe 支付等模块；完善 CI/CD（GitHub Actions），构建结果同步微信群，优化触发策略以降低频率与耗时。
• 数据层：制定表结构变更规范，使用 SQLAlchemy + Alembic 生成迁移脚本，测试环境可自动同步结构。
• 提效实践：团队内 Spec 驱动 AI 编程（Cursor 等）、命令化规范提交、CodeRabbit 自动 PR Review 等。

参与公司内部 TestX、MDevOps 等系统的前端开发（Vue），完成多项需求迭代与展示优化并上线。

• 参与 TestX、MDevOps 相关功能迭代，承担新增组件、页面版本更新与展示效果优化等工作。
• 完成十余个需求交付并上线，熟悉团队开发流程、规范与内部基础设施。
• 通过新人培训计划与实习生大作业完成能力夯实与代码评审流程实践。