你好,我是 WJH。

把 AI 能力做成 可验证的工程系统。

专注 Agent 工程、RAG 检索增强生成,以及可观测、可评测、可安全落地的后端实现。

SELECTED WORK

两个项目,两条 AI 工程主线。

代码和版本均可公开检查。每个项目都围绕真实工程问题设计,而不只是模型调用演示。

Agent Engineering · CLI Coding Agent

Release v0.2.1

MiniCode

一个受控的本地 CLI Coding Agent MVP。围绕工具调用、安全边界、上下文压缩与可追踪执行链,验证 Agent 从“会回答”到“能可靠行动”的工程路径。

  • Skill 路由与只读工具调用
  • 工作区隔离及敏感路径保护
  • 上下文压缩、执行轨迹与记忆
  • OpenAI-compatible API 与 Mock fallback
PythonAgentTool CallingCLISafety

RAG Engineering · Knowledge Base

Release v0.1.2

Personal RAG

一个面向个人文档的本地混合检索知识库。支持多格式摄取、向量与 BM25 融合、可定位引用和离线评测,把 RAG 的效果变成可检查的工程指标。

  • Markdown / TXT / PDF 文档摄取
  • Chroma + Jieba BM25 混合检索
  • RRF 融合、引用定位与增量索引
  • Hit@K / MRR 离线评测与 CI
PythonRAGChromaBM25Evaluation

ENGINEERING CAPABILITIES

不止接通 API,更关注系统是否可靠。

01 / AGENT

受控行动

Tool Calling · Skill Routing · Safety Boundary · Context

02 / RAG

可证检索

Hybrid Search · RRF · Citation · Evaluation · Indexing

03 / BACKEND

工程交付

Python · API Integration · Testing · CI · Docker · Linux

ABOUT / CONTACT

希望参与真正进入业务流程的 AI 应用。

我更在意模型之外的部分:数据怎样进入系统、工具怎样被安全调用、结果怎样引用证据,以及效果怎样被持续评测。 目前寻找 AI 应用开发或后端开发方向的机会。

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