SELECTED WORK
精选项目
把模型、检索和工作流编排落到可运行的产品里。
GitHub Repository
WeKnora 二次开发
围绕开源 WeKnora 进行 RAG 与 Agent 能力扩展，关注知识解析、检索诊断、引用链路和端到端交付。
- RAG
- ReAct Agent
- Go
- Vue
GitHub Repository
AI Interview Studio
将简历理解、面试规划、问题生成、修复与回答评价建模为显式 LangGraph 工作流。
- LangGraph
- FastAPI
- Next.js
- PostgreSQL
GitHub Repository
Agentic GraphRAG
面向代码仓库的图检索系统，融合 Tree-sitter、KuzuDB、BM25、向量检索与自验证循环。
- GraphRAG
- LangGraph
- KuzuDB
- React
从“答错了”到“错在哪”：RAG 检索诊断接口设计
面向考试题库场景，记录如何让缺失材料、召回过程、重排结果和关键短语覆盖变得可检查。
WeKnora 二次开发笔记：把 RAG 拆成可观察的工程链路
从文档解析、索引、召回、重排到引用与生成，记录我在 WeKnora 二次开发中形成的 RAG 排障方法。
从 Prompt 到 Context Compiler：智能编码 Harness 的上下文工程笔记
记录我在个人 Harness 实践中对上下文分层、证据检索、状态压缩和工具反馈闭环的理解。
Agent 上线前的安全边界：权限、确认与可追溯执行
整理生产级 Agent 在工具权限、提示注入、人工确认、审计日志和失败恢复方面需要建立的基础边界。
具身智能学习笔记：智能体需要怎样的记忆系统
从世界状态、情景记忆、语义记忆和技能记忆出发，思考具身智能体如何在持续交互中保留有效经验。
MCP 工具设计笔记：从“能调用”到“可安全执行”
总结 MCP 工具的输入契约、读写边界、幂等性、错误返回和权限设计，避免把普通接口直接包装成工具。
RAG 评估笔记：把召回质量与回答质量分开检查
从评测集、召回证据、引用正确性和失败归因出发，整理一套适合迭代 RAG 系统的检查方法。
用 LangGraph 设计可修复的 AI 面试工作流
从简历解析、面试规划到问题生成和回答评价，记录显式状态机比单次 Prompt 更适合产品化的原因。
从混合检索到 Agentic GraphRAG：代码仓库问答的设计笔记
记录我如何把 Tree-sitter、BM25、向量检索、符号图和 LangGraph 工作流组合成可追踪的代码仓库问答系统。