专注于 AI Agent 与大模型应用开发，正在构建 Agent 工作流、RAG 系统、评测工具与 AI 开发者工具。
AI/LLM application developer building agent workflows, RAG systems, evaluation tools, and developer tools.
- 设计可追踪、可评测的 Agent 工作流，而不止是调用一次模型 API
- 探索 RAG、工具调用、MCP、结构化输出与安全边界
- 把 AI 能力做成可运行、可测试、可部署的应用
- 参与开源 AI 与开发者工具项目，学习真实工程协作
面向 GitHub Pull Request 的多智能体代码审查与安全修复系统，包含证据约束输出、异步工作流、任务追踪、修复补丁和 replay 评测。
研究与演示性质的校园心理支持智能体，探索事件驱动多 Agent、混合 RAG、风险安全策略、MCP 工具和管理员观察台。
参与 Alibaba OpenCodeReview 开源生态，关注 AI 辅助代码审查、CLI 工具、测试覆盖和工程质量。该仓库是上游项目的 Fork，具体贡献以 PR 和提交记录为准。
AI / LLM · Agent workflows · RAG · Embeddings · Tool calling · MCP · Evaluation · Safety
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我重视可复现的实验、清晰的技术文档和对失败案例的记录。欢迎通过 GitHub Issues 或 Pull Requests 交流 AI 应用工程与开发者工具。