技能

按实际使用程度列出，不做夸大。每一条都对应做过的东西。

深度学习与数据

方向	程度	具体工作
PyTorch 训练与评估	熟练	分类与分割模型的训练、外部验证与指标计算；数据划分、随机种子与评估脚本固定
医学影像数据处理	熟练	超声与 CT 影像的预处理、增强与 ROI 处理；多数据集统一评估协议
可解释性分析	熟练	Grad-CAM 关注区域可视化，用于支撑模型判断的可读性
模型对比与选型	熟练	七种分类模型在同一数据集与评估协议下的横向对比；医学分割模型选型
遥感影像实验	一般	RGB-T 自适应图像融合与预算受限语义分割的实验设计与消融
轻量化与端侧部署	一般	模型导出、推理封装与 CPU 降级路径的尝试
自然语言处理 / 小型语言模型	入门	小模型推理与微调实验

智能体系统

多智能体编排：按角色（探索、实现、审查）拆分任务并并行执行；长周期任务采用进度落盘与中断续跑
自研编码智能体：以开源实现为底座做增量改造，加入持久记忆、面向中小型模型的多智能体工作流与目标驱动执行；发布到 npm 并配独立文档站
客户端协议设计：为移动端设计 agent-bridge 协议（21 个请求、18 个事件），覆盖流式输出、长任务进度与会话恢复
MCP 服务开发：把论文知识库做成向量检索 + MCP 服务并部署在边缘平台上，供任意客户端接入
插件与运行时改造：推理模式路由（注入器预置）、跨设备记忆同步、会话主循环切换并保留内置兜底、把已有工作流套件封装为插件
技能模块设计：科研工作流套件 13 个模块 + 约 20 个确定性脚本 + 90 余项测试；硬件设计流水线 9 个模块
设备互联：星型拓扑 + 自研设备互联协议，支持能力声明、任务分发与断线恢复（三平台，176 项测试通过）
流程治理：以纯 Markdown 规范约束项目的身份、目标与任务执行

工程与部署

Linux 服务：服务器与用户级 systemd 服务托管、开机自启、日志排查
网络与服务暴露：反向代理、内网组网、隧道与自定义域名、HTTPS 与安全响应头
Cloudflare 平台：Workers、向量库与键值存储、Pages、隧道与 DNS 记录管理
持续集成：GitHub Actions 双路发布（静态托管 + 边缘平台）、构建缓存、无头浏览器生成交付物
模型服务：vLLM 的 out-of-tree 插件（模型实现、配置与工具调用解析器）、llama.cpp CUDA 本地推理服务
跨设备同步：以私有 Git 仓库同步记忆与经验
前端与客户端：Vue3 + Three.js + Electron 桌面应用；Flutter 安卓应用
测试与交付：界面全量自动化回归（13 个页面、265 个按钮、192 次实际点击）、发行包与离线交付、跨机器验证
检索与知识库：向量检索、文档切片、证据链与待审队列
字体与前端工程：字体子集化、按设备匹配字体、构建后产物清理
Python 工程：uv / venv 环境管理、脚本与命令行工具开发
Git：分支与变基、历史清理、仓库镜像同步

硬件与嵌入式

PCB 设计：嘉立创 EDA 完成 STM32F407 最小系统板原理图与 PCB，配套可下单 BOM
烧录与调试：Keil 环境、烧录端口与编译缓存问题排查
嵌入式平台：BearPi-Pico H3863（WS63）等开发资料整理与实践
国产 AI 芯片算子：CANN 算子实现与性能优化（卷积、激活、量化 GEMM）
数字设计：Verilog 与 RISC-V 处理器设计学习（RTL 仿真阶段）

研究方法

实验记录：判定标准前置；失败实验与成功实验采用同一记录模板；配置与结论登记成表
可复现性：数据划分、随机种子与评估脚本入库，保证换机可复现
评价指标：熟悉医学影像常用评价体系（AUC、敏感度、特异度、精确率、F1）及其在临床场景中的含义与局限
外部验证：优先寻找独立测试集，而不是在同源数据上比较

语言

Python：主要工作语言，熟练
C 语言：基础水平，具备课程与嵌入式练习经验
鸿蒙 ArkTS：持华为鸿蒙应用开发者认证
Verilog：学习阶段，完成 RTL 仿真练习
中文：母语
日语：已通过大学日语四级（CJT4），备考 JLPT N2

文档与写作

维护中英双语站点，具备完整技术文档撰写经验（架构说明、接口文档、部署步骤）
为开源项目撰写多语言 README（含 10 种语言版本的项目）
项目答辩材料：技术方案、实验记录、演示文稿与讲稿

工作方式

工具链：Linux 环境开发，Python 环境使用 uv 管理，代码托管于 Git 与 GitHub，服务部署在自建服务器
与智能体协作：按角色拆分并并行执行；每个项目维护规则文件与记忆文件；把重复出现的问题升级为流程约束，详见笔记
实验：判定标准先于实验确定，失败结果与成功结果同等记录
交付：可自动校验的部分交由脚本，需要人工判断的部分由人确认后再交付