01
先讲清场景，再讲技术
任何项目都应该先回答业务问题、使用对象和交付边界，而不是先堆模型名词
About the builder
把 AI 项目从想法推进到真正可运行的落地成果
从 Agent 系统到自动化工作流，从智能应用到部署上线——不做 Demo，只交付可运行的项目成果
Positioning
Role
AI engineer + delivery builder
Focus
Agent systems, automation workflows, real deployment
02
产品体验和工程质量一起做
界面、信息结构、系统架构和自动化流程是一体的，分开处理最后一定显得拼凑
03
交付要能长期演进
不做一次性 Demo，代码结构、内容组织和系统设计都应该允许后续继续生长
Capability matrix
技术栈只是基础，关键是如何把它变成可交付的项目成果
这些技术每天都在项目中使用，每一项都有对应的落地案例
AI / Agent
LangGraphLangChainRAGPrompt EngineeringMulti-Agent
Product build
Next.jsReactTypeScriptInformation ArchitectureDesign Systems
Backend
PythonFastAPINode.jsPostgreSQLRedis
Delivery
GitHub ActionsVercelAutomationCI/CDDeployable workflows
Timeline
从项目实践到方法论沉淀，持续提升 AI 落地的交付质量
2024
开始系统化构建 Agent 项目
从原型验证进入真实业务场景，开始把 Agent 当作可落地的产品能力来设计
2025
深入多 Agent 与工作流编排
围绕增长、销售、内容生产等场景完成多套可运行系统
2026
以 DevFox AI 统一对外表达
把技术交付、案例叙事和项目能力整合成一个更专业的对外品牌