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专业技能

全栈 AI 应用开发经验,覆盖从智能体设计到前后端实现再到部署上线的完整链路

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AI 应用开发

  • LangGraph & LangChain 架构
  • DeepAgent 多智能体协同
  • 自研 Agent Harness 实践
  • Harness / Loop / Graph Engineering 分层
  • MCP/Skill 工具编排
  • 记忆、观测与状态编排构建 Agent
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RAG 与检索增强

  • RAG 全链路设计与优化
  • Prompt / Embedding / 混合召回
  • RRF 融合 + Cross-Encoder 重排
  • 引用校验与异常兜底机制
  • OpenSearch BM25 + BGE-M3 混合召回
  • LiteLLM Model Gateway 统一调度
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全栈开发

  • Python / FastAPI / Pydantic 后端开发
  • Vue 3 / Nuxt 4 / TypeScript 前端开发
  • Pinia 状态管理 + 前后端联调
  • SSE / WebSocket 实时通信
  • RESTful API 设计与参数校验
  • MySQL / PostgreSQL / Redis 数据存储
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工程实践

  • Claude Code / Codex Agent 编码工具
  • SDD + TDD 规格驱动与测试驱动开发
  • Elasticsearch / Milvus 向量检索
  • Celery 异步任务处理
  • Docker Compose 服务部署
  • Nginx 反向代理 + Git 版本管理

项目经历

从需求分析到架构设计再到落地部署的完整实战经验

对簿 CounterClause

AI 合同风险审查平台

2026.07 - 2026.08 个人项目 / 独立开发
Nuxt 4Vue 3TypeScript FastAPISSELangGraph RAGBGE-M3OpenSearch PostgreSQLRedisCelery
  • 面向合同审查场景,实现合同上传→文本解析→风险条款定位→在线修订和审查进展跟踪的全业务闭环;实现超 14 个 Nuxi 页面及 54 个 REST/SSE 接口
  • 基于 LangGraph 构建有状态审查 Agent,按合同类别编排检索策略、风险研判与引用校验节点;设计 Pro/Con/Judge 多智能体协作机制,对敏感风险进行正反论证与裁决共识,并基于证据链不匹配时触发 ReAct 检核补证
  • 构建端到端 RAG 链路:OpenSearch BM25 + BGE-M3 混合召回 → RRF 融合 + Cross-Encoder 重排 → 来源溯源佐证一致性校验降低幻觉风险
  • 通过 LiteLLM Model Gateway 统一模型调度边界,实现 Prompt 最小化封装、字段脱敏、模型与策略版本记录及异常降级;完成 20 个并发审查任务与 200 个 SSE 客户端的本地负载验证

客留 Keliu

AI 客户留存 SaaS 平台

2026.06 - 2026.07 个人项目 / 独立开发
Vue 3TypeScriptFastAPI WebSocketLangGraphMySQL ElasticsearchRedisCelery Docker Compose
  • 面向门店经营场景开发 AI 客户留存 SaaS,打通商户/门店管理、客户档案、到店消费、营销活动和客群分析等业务流程
  • 基于 LangGraph 编排客户留存智能体:客户特征提取→规则评分→风险研判→回访文案生成→结果检验,通过条件路由生成干预建议
  • 基于 Pydantic Depends 和 store_id 实现门店级权限校验与数据隔离,使用 Elasticsearch 支持客户检索并保留 MySQL 回退
  • 设计 11 张核心业务表,完成 18 个业务域及 71 个 API/WebSocket 路由;通过 Docker Compose 与 Nginx 组织前后端及依赖服务部署

技术博客

在 CSDN 持续分享 AI 应用开发的学习笔记与实践经验

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何杰的技术博客

分享 AI 应用开发、LangGraph / RAG 实践、Vue 3 / FastAPI 全栈开发等领域的 技术文章与学习心得。涵盖从理论到落地的完整技术栈经验。

AI AgentLangGraph RAGVue 3 FastAPIPython 大模型应用工程实践

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自我评价

有全栈 AI 应用开发经验,能够围绕实际业务完成需求分析、智能体与 RAG 流程设计、后端接口、前端交互和工程部署。 注重重构优化输出,结果可追溯,数据隔离等异常兜底。保持对行业前沿技术与知识的学习关注, 具备主动站桩和持续学习意识。做事踏实,责任心强,具备良好的沟通与团队协作意识。 希望在实习中持续提升 AI 应用开发与工程化落地能力。