• 🎓 河南大学 · 网络工程 2028 届本科（GPA 3.5/4.0，专业前 10%）
• 🔭 方向：AI 应用开发（Agent / RAG / MCP）· 全栈开发
• 💼 2026 夏完成一段 AI 智能体后端开发实习（企业智能体协同中台方向）
• 🌱 正在做：对话式数据分析智能体（NL2SQL），见下方
• 📫 邮箱：2410251355@henu.edu.cn
• ✍️ 博客：掘金

X-Agent AI MCP Hackathon 2026 参赛作品。针对 AI 生成代码"无人把关"的问题：

• 三引擎交叉验证：规则引擎（40 条跨语言规则 / 9 种语言，含 AI Hallucination 模式规则）+ AST 结构分析 + LLM 语义审查，双引擎命中自动加权置信度
• 10 个 MCP Tools + REST API 双形态，支持 GitHub PR URL 直接审查
• 输出 SARIF 2.1.0，可直接接入 GitHub Code Scanning；93 个 Unit Test 覆盖
• 在线 Demo：https://code-review-agent-ashy-six.vercel.app

面向制造业售后与客服的文档知识问答系统：

• 混合检索：BGE-M3 稠密 + jieba BM25 稀疏 → RRF 融合 → BGE Reranker 精排
• 评测驱动：基于 Ragas 构建 200+ 问答对回归基线，Context Relevancy 0.72 → 0.89
• 多格式解析（PDF / Word / PPT / TXT）+ 答案溯源（页码 / 章节 / 检索得分）

文档站｜7 大场景「指令 + 变量 + 示例」三段式模板；递归扫描自动生成侧边栏 + Pagefind 中文搜索 + GitHub Actions push 即部署

配套 CLI，在终端和 coding agent 中直接调用提示词模板。

对话式数据分析智能体（NL2SQL）：自然语言进、SQL 与图表出。Schema 语义层检索解决多表选错问题，sqlglot 校验 + 报错回灌重试做自愈闭环，只读沙箱保证执行安全。完成后开源。

AI / LLM： LangChain · LangGraph · MCP · A2A · Milvus · Ragas · RAG · Prompt Engineering 后端： Python · FastAPI · Java · Spring Boot · Spring Cloud Alibaba 数据与基础设施： MySQL · PostgreSQL · Redis · RabbitMQ · Docker · Nginx 前端与工具： Vue 3 · VitePress · Git · GitHub Actions

• Hugging Face Agents Course

持续把「学过」变成「做过」。