Tilda Pan 1011934252@qq.com · 18258169339 · China GitHub: https://github.com/Guuumiho Agent Code Learning: https://guuumiho.github.io/agent-code-learning Stroop Brain Train: https://guuumiho.github.io/Stroop-Brain-Train EXPERIENCE ========== 待补充（财务 AI 项目） — RAG 工程师 (2025.07 - 2025.11) - 参与财务智能体系统技术验证，围绕合同、报表、凭证等财务文档场景探索 RAG 检索问答、文档解析、结构化转换和语音交互能力。 - 参与模型选型与测试，对比 Qwen-VL、MinerU 等方案在文档解析精度、响应速度、多格式适配上的效果，并完成 Qwen3-VL-30B 私有化部署验证。 - 实现多格式文件向 JSON 的结构化转换，并同步开发重复文件检测功能，支持后续检索、审核和知识库处理链路。 - 定义实体与关系提取规则，完成多模态内容的实体识别、关系提取与结构化存储。 - 结合财务文档特性优化 Chunk 切分策略，设计关键词检索、语义检索、多条件组合检索等检索方式。 - 负责实时语音交互系统核心开发，实现流式语音转文字、声纹注册、说话人识别、回复打断和记忆系统管理等功能。 - 沉淀出对财务 RAG 适用边界的判断：严格固定流程更适合 RPA，而 AI/Agent 更适合自上而下的流程重构与复杂协作场景。 待补充（腾讯云 / FastGPT 项目） — 商务经理 / 云产品解决方案沟通 (2025.01 - 2025.06) - 主动拓展游戏、社交、医疗、传统行业等泛互行业云计算资源客户，了解行业动态、客户痛点和潜在商机。 - 负责 TAPD / FastGPT 用户接触、拜访、产品演讲、月度线下活动邀约和需求跟进。 - 通过上门拜访和线上沟通梳理企业客户业务场景、现有痛点与发展需求，协助确定需求优先级。 - 基于客户业务特性提供云产品选型建议和解决方案说明，用通俗语言讲解产品功能、技术优势和服务价值。 - 负责腾讯云、火山云、FastGPT 等产品的技术答疑，跟进客户试用和 POC 测试过程。 - 跟进客户使用情况，收集并反馈产品建议，处理试用和使用过程中的风险、纠纷和问题反馈。 - 月度完成指标多次超过老员工，成为组内 Top 1；积累客户拜访、需求理解、产品讲解、试用跟进和技术答疑经验。 待补充（上汽大众项目） — 数据运维工程师 (2024.06 - 2024.09) - 负责上汽大众移动渠道端数据运维，校对多方车辆参数数据，维护车型版本、年款升级、价格、车型亮点、内饰、配置参数、选装包等数据展示。 - 使用 SQL 更新数据并校验各表关联，保障前端数据展示准确。 - 维护不同环境下的阿里云数据库、OSS、CDN 等资源。 - 与多个数据提供商协同工作，及时反馈错误数据并对齐字段颗粒度。 - 保障多源车辆参数、价格、配置、选装包等数据展示准确性，积累数据维护、环境资源和多方协同的问题定位经验。 待补充（上汽大众项目） — 测试工程师 (2024.06 - 2024.09) - 负责上汽大众推广传播程序的 Web 端、C 端与爬虫端功能测试、UI 测试、系统测试、Bug 提交和回归测试。 - 参与需求评审，主导编写并执行 1000+ 测试用例。 - 与产品经理、开发和用户沟通需求及预期效果，参与测试用例评审和问题确认。 - 建立从需求评审、测试用例、Bug 提交到回归测试的质量验证经验，形成较强的验证和复盘意识。 - 沉淀需求澄清、验证边界和 MVP 最小功能点判断能力，可支持 FDE 场景下的 demo 需求验证。 待补充（宝格丽等零售品牌项目） — 品牌技术支持工程师 (2023.05 - 2024.06) - 以宝格丽项目为主提供二线技术支持，对接中国大陆及港澳台门店，并支持宝格丽、雅诗兰黛、LV、泸溪河等多个零售品牌。 - 支持 Beanstore、SAP、CRM、AD、OA 等多个核心业务系统，保障系统稳定运行。 - 日常监控 Cisco Meraki 等网络设备，配置出入栈规则，通过设备管理层实现企业网络流量管理与运维。 - 维护全国门店设备运行情况，为上门工程师提供二线支持，保障设备迭代、安装、拆卸顺利进行。 - 负责路由器、AP、交换机、打印机、销售仪器等软硬件设备管理与正常运转，并维护内部软硬件资产。 - 累计支持过万人次，涉及跨国团队，部分沟通语言为英语；多次获得集团月度奖金、集团 AI 应用大赛奖项，并带领团队赢得年度优秀团队奖项。 - 沉淀客户现场沟通、故障排查、跨团队协作和复杂问题拆解能力。 PROJECTS ======== 本地 AI 问答与记忆实验工具 — Personal AI Tool (2025 - Present) https://github.com/Guuumiho - 通过系统 Prompt 设计强制简洁回复风格，迭代多个版本提示词，稳定输出高密度重点信息。 - 自动整理问题与答案，将重要信息以笔记形式本地沉淀，降低连续问答后的信息流失。 - 支持不同 AI 模型选择与调用，减少在多个平台之间手动切换的成本。 - 设计短期上下文 + 中期记忆提取机制，通过触发机制和摘要提取器模板提升连续问答体验。 - 针对临时问题设计隔离式单问模式，避免无关内容污染主线任务上下文。 - 针对网络和模型波动导致的调用失败，设计原模型重试、降级模型重试、备用 API 重试、失败提示和重新发送按钮。 Agent 项目源码辅助研读工具 — Learning Tool (2025 - Present) https://guuumiho.github.io/agent-code-learning - 面向 Agent 初学者“不知道先从哪里开始看源码、不知道某个文件作用、找不到主流程”等问题设计源码辅助研读工具。 - 将源码研读流程拆解为目录树理解、核心入口定位、执行流程追踪、模块职责总结。 - 帮助用户熟悉 Agent Loop、Context、Provider、Memory、Tool Calling 等 Agent 项目核心概念。 - 使用 nanobot 项目作为测试样例，完成前端部署体验入口。 专注力训练小工具 — Frontend Tool (2025 - Present) https://guuumiho.github.io/Stroop-Brain-Train - 使用文字-颜色冲突的 Stroop 法设计专注训练工具。 - 完成前端页面与部署，通过文字与颜色冲突交互，引导用户进行注意力和反应训练。 任务引导工具 — AI Assistant Prototype (2025 - Present) https://github.com/Guuumiho - 面向多任务同时推进导致的思维混乱问题，设计轻度任务引导工具。 - 探索 OS 级应用形态，让 AI 感知从对话框延伸到用户正在进行的任务上下文。 - 设计自动捕捉用户应用内容的能力，减少用户反复说明遇到困难时背景信息的成本。 - 针对提前过度优化、任务走向偏离、反复卡住的难题等场景设计轻度提醒和方案提供机制。 本地 AI 问答与记忆实验工具 (https://github.com/Guuumiho) 面向高频 AI 使用者，探索高密度回复、关键信息本地沉淀、多模型切换、短期上下文和中期记忆提取机制。 Agent 项目源码辅助研读工具 (https://guuumiho.github.io/agent-code-learning) 将源码研读拆解为目录树理解、核心入口定位、执行流程追踪和模块职责总结，帮助初学者理解 Agent 项目主流程。 专注力训练小工具 (https://guuumiho.github.io/Stroop-Brain-Train) 基于 Stroop 文字-颜色冲突法设计的专注训练工具，完成前端页面与部署。 任务引导工具 (https://github.com/Guuumiho) 面向多任务推进中的思维混乱问题，探索 OS 级任务感知、上下文捕捉、偏离提醒和及时方案提供。 SKILLS ====== AI / LLM: Model API 调用, Prompt 调优, 多模型切换, 上下文记忆, 失败兜底策略, Agent Loop, Context, Provider, Memory, Tool Calling RAG / Knowledge Base: 多格式文档解析, 结构化转换, Chunk 切分, 关键词检索, 语义检索, 多条件组合检索, 实体与关系抽取, 多模态内容处理 Engineering: SQL 基础, 数据维护, 表关联校验, 阿里云数据库, OSS, CDN, React, Tauri, Demo / Prototype Development Business / Field: ToB 客户沟通, 产品讲解, 需求梳理, 客户拜访, POC 跟进, 技术答疑, 客户现场支持, 跨团队协作 Quality / Operations: 系统性问题排查, 测试用例设计, 回归测试, Bug 提交, 企业系统支持, 网络与硬件支持, 资产与账号管理 cv.ha7ch.com/guuumiho