汲奕衡

AI 应用工程师 · 让大模型真正落到真实业务
6 年大数据工程功底(数据平台 0→1 / 数仓 / Spark),近两年全面转向 AI 应用落地。交付金融审计、实体服务机器人、个人知识资产、AIGC 内容生产四个领域的 AI/Agent 项目,均已落地运行。
🔍 玻璃盒理念:界面只呈现真实数据,不靠大模型圆场
Agent 编排PythonReact / TypeScript DeepSeek / LLM 应用RAG / 向量检索WebSocketSpark / 大数据 Linux / Nginx 部署
项目作品
四个项目 · 全部可讲到架构与实现细节

财小助 · AI 审计预检助手

2026.04 – 至今 · 已部署上线
面向审计师的强合规 AI 产品:上传科目余额表 / 财务报表,确定性审计引擎自动执行全量检查,输出可追溯的风险信号,5 位审计专家 Agent 协作呈现。金融场景的反幻觉设计——审计结论由引擎计算,大模型只负责编排与表达。
React 前端只渲染真实 JSON
Agent 平台WS 事件流 · DeepSeek 编排
确定性审计引擎纯代码判断 · Python
规则知识库七步蒸馏法 · 闭环工坊
玻璃盒可信架构引擎输出与 LLM 文字严格分离,每个风险信号可回溯到规则原文,不给幻觉留空间。
七步蒸馏知识库把审计专家经验按「道法术势例辩用」结构化为可检索的规则库,并实现"蒸馏 → 审阅 → 入库"的 Web 端闭环工坊。
生产级疑难排障攻克 20 万 token 大文件撑爆上下文、LLM 长路径误写等真实生产问题,全栈部署上线。
ReactTypeScriptTailwindWebSocketPythonDeepSeekNginxsystemd
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OrionClaw · 服务机器人 AI Agent

2026.04 – 2026.05 · 真机部署
基于 OpenClaw 框架的实体服务机器人 Agent 系统,AI 驱动猎户星空豹小秘2 / 小护 / 小艾机器人真实硬件。经反编译 + 日志逆向适配老版 RobotOS,重写 TTS/ASR 链路,实现 44+ 条机器人能力指令:多楼层电梯导航、语音交互、自动充电、自主巡场多模态视觉检测。
AI 大脑OpenClaw Agent · 意图路由 · 多模型调度
WebSocket 网关Node · 心跳重连 · 事件总线
机器人 APKKotlin/Android · SkillApi 适配 · 前台保活
🎬 真机运行演示 · 豹小护(语音交互 / 健康管家)
逆向适配真实硬件上游开源项目不支持老版 RobotOS,经反编译 + 日志逆向定位 SkillApi 调用路径完成适配。
三层架构自研「AI ↔ 网关 ↔ 机器人 APK」三层,自实现 WS 心跳重连、前台服务保活、ASR 事件总线。
44+ 条能力指令覆盖导航、语音、充电、巡场视觉检测,真机部署交付。
Kotlin / AndroidNode.jsWebSocketPythonOpenClawRobotOS
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第二大脑 · 个人知识资产平台

2026.06 – 至今 · 每天在生长
建在 Obsidian 知识库之上的自研 AI 层:把每天与 AI 的对话自动蒸馏成带双链的"原子认知卡片",长成一颗可交互的 3D 知识星球;再通过本地 RAG 用自己的话问它、用自己的文风让它写——把易逝的对话变成可检索、可复用、会增值的个人知识资产。
对话收割硬货筛子 · 四条全中才成卡
Obsidian 卡片库markdown · [[双链]] · 45+ 张
本地 RAGOllama bge-m3 + Chroma
问答 / 文案工厂逐观点标注来源卡片
RAG 全链路自研本地 Embedding(bge-m3/Ollama)+ Chroma 向量库 + 语义检索选材,全程零 API 成本、认知数据不出本机。
玻璃盒式引用溯源回答只准引用检索到的卡片、逐观点标〔来源〕,答不了就明说"知识库里没有"——宁可空着不许编。
降低使用门槛的设计推荐提问/推荐选题全部派生自真实卡片,点了必有好答案;3D 力导向星球可拖转、点节点开卡。
ObsidianRAGOllama / bge-m3ChromaDBNext.js / Reactthree.js 3D 图谱Python
🌐 在线体验(公开 26 张认知卡 · 真实运行中)
完整库 45+ 张(含个人决策卡)在本地私有运行、认知数据不出本机(Ollama);在线版是可公开的方法论子集,部署时改用云端 bge-m3 / DeepSeek,不占服务器内存——数据按敏感度分级,该私有的私有、该展示的展示。
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AIGC 内容生产自动化工作流

2025.05 – 2026.02
针对 AIGC 内容生产人工重复多、效率低的痛点,基于 Claude Code Agent 开发全流程自动化工作流:剧本输入 → 分镜提示词自动生成,替代约 70% 人工操作,单条提示词耗时从 10 分钟降至 30 秒。独立完成多部仿真人短片及漫剧内容的全流程量产落地。
流程自动化剧本 → 分镜 → 提示词全链路 Agent 化,效率提升 20 倍(10 分钟 → 30 秒)。
质量工程化少样本学习 + 思维链提示优化生成质量,沉淀可复用流程模板与提示词模板库。
真实量产多部仿真人短片、漫剧内容全流程量产落地,不是 demo 是产线。
Claude Code AgentPrompt 工程少样本学习思维链工作流编排

🔍 我的工程理念:玻璃盒

AI 产品最大的风险不是「不够聪明」,而是「一本正经地编」。我坚持:业务结论由确定性引擎计算得出,大模型只负责编排调度与自然语言呈现;界面只渲染真实数据,引擎没跑就明说「引擎未执行」,绝不让 LLM 替缺失的数据圆场。每个结论可追溯、可验证——在金融审计这样的强合规场景,可信比流畅更重要

关于我
6 年大数据 → AI 应用,转型不是跳槽,是把地基用在了新楼上

📈 经历时间线

  • 江苏小艾机器人 · AI应用工程师2026.04 – 至今
  • 系统自学 AI 应用开发 + AIGC 实战2024.07 – 2026.03
  • 北京泰豪 · 数据开发工程师2022.08 – 2024.06
  • 北京易华录 · 大数据开发工程师2018.05 – 2022.07
  • 郑州大学 · 计算机科学与技术 本科2013 – 2017

🧰 技术版图

  • AI 应用Agent 编排 · Prompt 工程 · DeepSeek / Claude · LLM 集成
  • 前端React · TypeScript · Vite · Tailwind
  • 后端Python · Node.js · WebSocket · FastAPI
  • 大数据Spark · Flink · Hive · Kafka · ES
  • 工程化Linux · Nginx · systemd · Git · 全栈部署