软件工程本科应届生，主攻 Python 后端与 AI 应用开发。具备数据采集、API 集成、基础 RAG、Agent 编排及 Linux 部署的项目实践，熟悉 Flask、Python 自动化开发与大模型 API 集成，能独立完成小型 AI 应用从开发、上线到问题排查的完整闭环。
背景人工跨平台寻找市场需求耗时数天，需要自动化方案替代重复检索。
架构把「需求发现 / 信息验证 / 结果整理」拆成独立 Agent，用 CrewAI 编排任务流，降低单 Agent 复杂度；Agent 间传递中间结果，串起 采集 → 需求列表 → 验证 → 机会输出 的完整链路。
实现Playwright 针对公开页面做采集实验；TF-IDF 计算词项权重，提取高频讨论词与需求特征；Agent 调 Serper API 做外部搜索验证，补充结果并降低模型编造风险。
成果将数天的人工检索压缩到数小时级自动执行；Flask 展示 Top 机会列表，定时任务自动跑。
说明独立开发并部署的知识问答机器人，作为个人网站的 AI 问答入口。
实现TF-IDF 构建本地检索（22 条知识文档），召回 Top-5 注入 Prompt，再调用 DeepSeek API 生成回答，完成 检索 → 上下文构造 → 生成 的 RAG 闭环。
前端建议按钮、打字指示器、Markdown 渲染；后端 systemd + Nginx 部署，长期稳定运行。
背景多项目靠 SSH 逐个管理太繁琐，需要一个统一的 Web 面板。
实现统一管理服务器上 10+ 项目（systemd 服务、静态页面、docker 容器、端口服务）；端口活性检测 + 周期性自愈重启；一键启停；Nginx 子路径代理在线访问。
其他实践：Python 网页数据采集工具、12306 自动查询助手、Web 自动化竞赛项目（Requests / Pandas / Selenium / 浏览器自动化）。