{"username":"mercutio","header":{"name":"高宇辰","tagline":"AI 应用研发 · 全栈 · 智能体与 RAG"},"personalInfo":{"email":"yuchen.gao.00@foxmail.com","phone":"(+86) 150-6612-9083","location":"上海"},"experience":[{"company":"上海叠纸互娱网络科技有限公司","role":"AI 应用研发实习生","startDate":"2025-05","endDate":"至今","bullets":["负责公司内部 ComfyUI 的定制化开发与维护、AIGC Web 中台的前后端开发和维护，通过 Docker、Kubernetes (k8s) 部署和管理 ComfyUI 工具实例及相关服务；","负责公司内部 AIGC Web 中台的前后端开发和维护，实现权限控制、自定义工作流调用及相关服务；","参与内部大语言模型项目的调研、前后端系统开发和 RAG 服务集成，支持模型管理与调度；","PaperHub（11月 -- 至今）：负责模型 API 中转计费系统的开发（FastAPI、Python、SQLAlchemy、Redis、Docker、Milvus、React、TypeScript），实现上游提供商渠道管理配置和分配、模型计费和用量审计，采用 TDD 驱动开发；","AI 招聘 Agent Demo（11月 -- 至今）：封装 DeepSeek、豆包、通义千问等多家大模型 API，实现统一的 LLMService 抽象层，支持 SSE 流式输出，实现 Function Calling 工具调用，采用 Vercel AI SDK Streaming Protocol 协议；","AI 招聘 Agent Demo：基于 Milvus 向量数据库构建完整 RAG pipeline，对比评估阿里云 text-embedding-v4 与本地 MiniLM 模型性能，集成 Rerank 重排序算法提升检索准确率，实现语义搜索 Top-K 召回与相似度阈值过滤；","AI 招聘 Agent Demo：开发 Function Calling 工具注册机制，将 RAG 检索能力封装为 LLM 可调用工具，实现主动知识库查询、文档添加等 Agent 功能，通过 JSON Schema 约束工具参数和返回格式；","叠纸 AI 小助手（5月 -- 至今）：负责聊天界面、侧边栏、历史会话、收藏、知识库等核心模块开发，构建 30+ 可复用组件库，实现完整的暗黑/明亮主题系统；","叠纸 AI 小助手：基于 markdown-it 开发深度思考过程可视化插件、公式转换插件、参考来源上下文渲染插件；","叠纸 AI 小助手：参与知识库模块重构，开发用户/部门权限管理界面，支持白名单、管理员批量操作功能；","叠纸 AI 小助手：实现对话分享图片生成、收藏管理等功能；","PaperArt（7-10月）：开发模型管理和案例管理完整功能模块，设计并实现 ManagerPage、ManagerDetailForm 等通用组件体系，代码复用率提升 40%；","PaperArt：实现分页+查询状态保留机制，开发默认排序系统；","PaperArt：开发 ModelUploader 和 CoverUploader 组件，统一图片上传格式限制；"],"tags":["AI","Agent","RAG","LLM","FastAPI","Next.js","ComfyUI","Milvus","Function Calling"]},{"company":"飞利浦健康科技（中国）有限公司","role":"R&D Intern, 软件研究与开发实习生","startDate":"2025-01","endDate":"2025-05","bullets":["开发实验室管理系统 SmartLab，实现苏州、班加罗尔、阿姆斯特丹三地实验室资源的统一管理与自动化调度；","采用 Python + FastAPI 构建后端服务，使用 Docker 实现容器化部署；","基于 Vite + React + Valtio + Tailwind 技术栈开发前端，实现高效组件化开发；","实现多语言、多时区支持，集成 SAML SSO2 企业级单点登录，提升系统安全性；","整合 Power BI 数据可视化和 Power Automate 工作流自动化，优化资源管理效率；","系统成功上线后显著提升实验室资源利用率，减少人工审批时间，实现管理流程数字化转型。"],"tags":["Python","FastAPI","React","Docker","SAML SSO2","Power BI"]},{"company":"昆山中创软件工程股份有限公司","role":"软件开发工程师、技术经理助理","startDate":"2022-07","endDate":"2024-04","bullets":["工程工具包：开发了各种开发环境和工具的 CLI 模板及插件，如 eslint、stylelint、prettier、husky、lint-staged、commitlint 等；构建了 B 端应用的公共 UI 组件和工具库，包括表单编辑器、签名组件、报表生成器等；","低代码编辑和渲染器：开发了基于 Web 的 B 端低代码编辑渲染器，使用 Vue.js 和 JSON Schema 设计动态表单生成系统，集成 ECharts 进行数据可视化，并支持模板导入/导出功能以便复用；","DevOps 流水线：使用 Docker、Jenkins 和 GitLab 构建了容器化的 DevOps 流水线，优化了部门的构建、部署和测试流程；集成 Nexus 用于私有包分发，提升了 CI/CD 流程的效率；","数据大屏编辑渲染器：参与开发了数据可视化编辑渲染器，支持拖拽、动态缩放等交互功能，并与外部数据源进行了集成，优化了大规模数据展示的体验；","框架与工具优化：主导从 Vue 2 到 Vue 3 的迁移，优化了内部组件库，管理 Monorepo 项目，简化了依赖关系和版本控制。"],"tags":["Vue.js","Element Plus","低代码","DevOps","Monorepo","Docker","Jenkins"]}],"education":[{"school":"西交利物浦大学","major":"人机交互","degree":"硕士","startDate":"2024-09","endDate":"2026-04"},{"school":"聊城大学","major":"软件工程","degree":"学士（季羡林学院荣誉学士）","startDate":"2018-09","endDate":"2022-06"}],"projectsRecent":[{"title":"AI 招聘 Agent (叠纸互娱)","description":"多模型 LLM 集成（DeepSeek / 豆包 / 通义千问）、Milvus RAG pipeline、Function Calling、飞书招聘数据同步。FastAPI + React + TypeScript。","url":"","tags":["Agent","RAG","Milvus","Function Calling","FastAPI"]},{"title":"叠纸 AI 小助手 (通用 LLM 对话平台)","description":"30+ 可复用组件、Markdown 渲染引擎、知识库权限管理、分享与收藏。Next.js 14 + Zustand + Ant Design。","url":"","tags":["Next.js","LLM","TypeScript","Ant Design"]},{"title":"PaperArt — ComfyUI Web 工作流管理出图平台","description":"模型/案例管理、分页+状态保留、ModelUploader/CoverUploader、代码复用率提升 40%。React + Redux + Node.js。","url":"","tags":["ComfyUI","AIGC","React","Redux"]},{"title":"What Web Can Do (transcribe.mercutio.club)","description":"WebGPU + WebLLM 在浏览器端离线运行 Llama 3.2，Whisper 实时转录，15-30 tokens/秒，PWA via Service Worker。","url":"https://transcribe.mercutio.club","tags":["WebGPU","WebLLM","Whisper","PWA","React 19"]}],"projectsDetailed":[{"title":"AI 招聘 Agent Demo (叠纸互娱)","type":"work","startDate":"2025-11","endDate":"至今","url":"","bullets":["多模型 LLM 集成：封装 DeepSeek、豆包、通义千问等多家大模型 API，实现统一的 LLMService 抽象层，支持 SSE 流式输出，实现 Function Calling 工具调用，采用 Vercel AI SDK Streaming Protocol 协议，设计灵活的系统提示词工程和模块化工具框架；","RAG 检索增强生成：基于 Milvus 向量数据库构建完整 RAG pipeline，对比评估阿里云 text-embedding-v4 与本地 MiniLM 模型性能，集成 Rerank 重排序算法提升检索准确率，实现语义搜索 Top-K 召回与相似度阈值过滤；","AI 工具链与 Agent：开发 Function Calling 工具注册机制，将 RAG 检索能力封装为 LLM 可调用工具，实现主动知识库查询、文档添加等 Agent 功能，通过 JSON Schema 约束工具参数和返回格式；","全栈工程化：前端采用 TypeScript、React 18+ Hooks & Context 现代架构，Vite 构建优化，后端使用 uv 包管理器，Docker Compose 编排 Milvus/MinIO/etcd 服务栈，建立完整的 AI 应用开发工程体系；","后端架构设计：设计模块化 Service 服务层架构，使用 FastAPI 构建 12+ 路由模块，SQLAlchemy ORM 设计多表关联模型；实现高并发异步带进度回调的批量数据处理，实现飞书招聘数据同步。"],"tags":["Agent","RAG","Milvus","Function Calling","FastAPI","Vercel AI SDK","DeepSeek","豆包","通义千问"]},{"title":"PaperHub — 模型 API 中转计费系统 (叠纸互娱)","type":"work","startDate":"2025-11","endDate":"至今","url":"","bullets":["上游提供商渠道管理配置和分配；","模型计费和用量审计；","TDD 驱动开发。"],"tags":["FastAPI","SQLAlchemy","Redis","Docker","Milvus"]},{"title":"叠纸 AI 小助手 (通用 LLM 对话平台)","type":"work","startDate":"2025-05","endDate":"至今","url":"","bullets":["UI/UX 架构设计：负责聊天界面、侧边栏、历史会话、收藏、知识库等核心模块开发，构建 30+ 可复用组件库，实现完整的暗黑/明亮主题系统；","Markdown 渲染引擎：基于 markdown-it 开发深度思考过程可视化插件、公式转换插件、参考来源上下文渲染插件，提升内容展示的专业性和交互体验；","知识库权限管理：参与知识库模块重构，开发用户/部门权限管理界面，支持白名单、管理员批量操作功能；","分享与收藏系统：实现对话分享图片生成、收藏管理等功能，通过组件化设计提升代码复用率和维护效率。"],"tags":["Next.js 14","React","TypeScript","Zustand","Ant Design","markdown-it"]},{"title":"PaperArt — ComfyUI Web 工作流管理出图平台","type":"work","startDate":"2025-07","endDate":"2025-10","url":"","bullets":["管理后台重构：开发模型管理和案例管理完整功能模块，设计并实现 ManagerPage、ManagerDetailForm 等通用组件体系，代码复用率提升 40%；","分页与状态管理：实现分页+查询状态保留机制，开发默认排序系统，通过前端状态持久化提升用户体验；","文件上传系统：开发 ModelUploader 和 CoverUploader 组件，统一图片上传格式限制，增强系统安全性。"],"tags":["React","Ant Design","Redux","Node.js","ComfyUI"]},{"title":"What Web Can Do (transcribe.mercutio.club)","type":"personal","startDate":"2024-09","endDate":"2025-01","url":"https://transcribe.mercutio.club","bullets":["浏览器 AI：为验证 WebGPU 能力，开发基于 Web Worker 实现的完全离线 AI 对话和语音转录功能，在浏览器端直接运行大语言模型（Llama 3.2）、Whisper 实时转录模型；","语音处理：集成 OpenAI Whisper 模型进行实时语音识别，支持多语言转录，通过 WebAssembly 和 Web Audio API 优化性能；","性能优化：模块化架构设计，通过 React.lazy 实现按需加载，优化首屏性能，通过 WebGPU 加速实现 15-30 tokens/秒的推理速度；","用户体验：支持 Service Worker 实现的 PWA 安装，提供原生应用的 headless 体验。"],"tags":["WebGPU","WebLLM","Whisper","WebAssembly","React 19","Vite","TailwindCSS 4","PWA"]},{"title":"Quote/0 Push (quote.mercutio.club)","type":"personal","startDate":"2025-08","endDate":"2025-09","url":"https://quote.mercutio.club","bullets":["全栈开发：开发完整的 Quote/0 墨水屏设备 API 演示平台，实现设备管理和图像 API 功能的完整展示；","图像处理：实现多种抖动算法（Floyd-Steinberg、有序抖动等），支持实时图像发送到墨水屏设备；","系统架构：采用现代化全栈架构，前端使用 React 组件化开发，后端集成 Cloudflare KV 数据存储，实现完整的 RESTful API 设计；","功能特性：包含设备注册、配置管理、错误处理机制、用户权限验证和响应式设计，为开发者提供完整的 Quote/0 设备 API 集成参考。"],"tags":["Next.js 15","React","TypeScript","Tailwind","Shadcn/ui","Cloudflare KV"]},{"title":"tRPC + Prisma 全栈应用脚手架","type":"personal","startDate":"2024-11","endDate":"2025-09","url":"","bullets":["类型安全：构建现代化全栈 TypeScript 应用脚手架，采用 tRPC 提供端到端类型安全的数据通信，结合 Prisma ORM 进行数据库操作；","核心功能：支持用户管理、LLM 多轮对话、点数充值系统等核心功能模块，通过 context-hook、use-hook、component 三层封装简化逻辑；","开发工具链：包含完善的开发工具链，支持 E2E 测试（Playwright）、单元测试（Vitest）、代码规范检查等；","生产级别：支持 CI/CD 流程，为快速构建生产级应用提供可靠的技术基础架构。"],"tags":["tRPC","Prisma","Next.js","TypeScript","Playwright","Vitest"]},{"title":"SmartLab (飞利浦 R&D 实习)","type":"work","startDate":"2025-01","endDate":"2025-05","url":"","bullets":["开发实验室管理系统 SmartLab，实现苏州、班加罗尔、阿姆斯特丹三地实验室资源的统一管理与自动化调度；","采用 Python + FastAPI 构建后端服务，使用 Docker 实现容器化部署；","基于 Vite + React + Valtio + Tailwind 技术栈开发前端，实现高效组件化开发；","实现多语言、多时区支持，集成 SAML SSO2 企业级单点登录，提升系统安全性；","整合 Power BI 数据可视化和 Power Automate 工作流自动化，优化资源管理效率；","系统成功上线后显著提升实验室资源利用率，减少人工审批时间，实现管理流程数字化转型。"],"tags":["Python","FastAPI","React","Docker","SAML SSO2","Power BI","i18n"]},{"title":"ai-paper (AI 写作帮) — AI 文章大纲内容生成助理","type":"freelance","startDate":"2024-04","endDate":"2024-08","url":"https://app.lunwenbang.cc","bullets":["全栈开发：负责开发前端样式与用户界面，设计用户交互流程，包括步骤导航与大纲编辑、改写、上下文续写、扩充等模块化功能；后端实现任务排队处理与数据管理；","流式输出：实现 OpenAI 兼容接口的流式 / 非流式输出 API 解析，JSON 格式化输出；","大纲编辑器：扩展基于 BlockNote / ProseMirror 的 Markdown 在线大纲和文本内容 WYSIWYG 编辑器，允许用户轻松创建、修改和管理文章大纲，支持层级拖拽。"],"tags":["TypeScript","tRPC","React Native","ProseMirror","OpenAI","RAG"]},{"title":"shuangta-ar — 双塔 AR 场景还原和互动遗址展示系统 (XJTLU HER Lab)","type":"academic","startDate":"2024-10","endDate":"2025-01","url":"https://47.99.52.9","bullets":["西交利物浦大学 Heritage, Entertaiment, and Reality (HER) Lab 项目；","通过增强现实 (AR) 技术展示文化遗产，使用 Unity 和 Three.js 开发 3D 场景；","负责将大语言模型 (LLM) 对话体验整合到 AR 场景中，实现对话互动；","研究并优化 AR 环境中的多模态交互，确保信息传达和交互的合理性和直观性；","成果：基于 AR 技术的双塔罗汉塔遗址虚拟场景，用户可通过智能对话了解历史背景和文化细节。"],"tags":["AR","Three.js","React Three Fiber","Unity","LLM","HCI"]},{"title":"ARDE — 增强现实对话体验中显示位置对用户交互频率的影响 (XJTLU HER Lab)","type":"academic","startDate":"2024-10","endDate":"2024-12","url":"","bullets":["西交利物浦大学 Heritage, Entertaiment, and Reality (HER) Lab 课程项目；","项目目标：针对苏州双塔正殿遗址开展用户研究，研究在文化遗产环境中，增强现实对话体验 (ARDE) 的显示位置对用户交互频率的影响，假设将对话集成到 AR 场景中会比全屏显示更能提高用户参与度；","设计与实现：设计并采用 React Three Fiber 开发了一个 ARDE 系统，该系统包括 AR 实现部分、对话式 AI 调参组件和一个 RAG 知识库；","系统评估：进行用户研究 (N=8)，比较了两种显示位置（对话全屏和集成到 AR 场景中）下的用户交互频率；结果表明，与全屏显示相比，将对话集成到 AR 场景中会显著增加交互频率和主观体验；","在沉浸式环境中进行情境化交互可以增强用户参与度和任务绩效。"],"tags":["AR","R3F","LangChain","RAG","ChatGLM","用户研究"]},{"title":"SafeStride — 增强现实健身数据显示系统 (XJTLU VIS Lab)","type":"academic","startDate":"2024-09","endDate":"2025-01","url":"","bullets":["西交利物浦大学 VIS Lab 课程项目；","项目目标：为户外健身爱好者设计一个增强现实 (AR) 交互系统，将健身和导航数据整合，通过 AR 界面呈现给用户，提供更安全、更高效的体验，避免因查看传统健身设备而分心；","设计与实现：遵循尼尔森的可用性启发式原则，采用 React Three Fiber 实现系统；AR 场景作为主要数据显示区域，智能手机作为主控制终端；通过物理原型设计和用户定量数据测试以及定性反馈，不断迭代优化系统布局、视觉层次结构和交互流程；","系统评估：可用性研究 (N=10) 表明，AR 系统在可用性和用户满意度方面与传统智能手表相当，并提供了更新颖的体验；但 NASA-TLX 评分显示用户在某些任务中付出了更多努力，未来需进一步优化以减少认知负荷。"],"tags":["AR","R3F","Three.js","TypeScript","HCI","用户研究"]},{"title":"hht-web — 宿舍门禁动态码 PWA","type":"personal","startDate":"2024-09","endDate":"2024-09","url":"https://github.com/mercutiojohn/hht-web","bullets":["原生 JS 开发的 PWA 动态码展示，service-worker 本地缓存，快速通关；","强制触发 HDR 实现 iOS 局部亮度调整，使二维码更清晰。"],"tags":["PWA","Vanilla JS","Service Worker","iOS HDR"]},{"title":"哒哒截屏日历 — 快速创建日程快捷指令","type":"personal","startDate":"2021-12","endDate":"2021-12","url":"https://www.icloud.com/shortcuts/00d79e9b6699482699517ee37e78b3c2","bullets":["调用 gpt-4o-vision，定义返回 JSON Schema，实现截屏后自动识别关键信息后添加到日历。"],"tags":["iOS 快捷指令","GPT-4o Vision","JSON Schema"]},{"title":"xjtlu-link-converter — 链接跳转插件","type":"personal","startDate":"2024-12","endDate":"2024-12","url":"https://github.com/mercutiojohn/xjtlu-link-converter","bullets":["通过 Chrome Extension API 开发，正则表达式替换链接为校园图书馆代理。"],"tags":["Chrome Extension","JavaScript"]}],"skills":[{"name":"智能体 / AI / LLM","items":["智能体 (Agent) 开发：擅长设计与优化提示词 (Prompt Engineering)，有 RAG 知识库构建流程与优化，Function Calling 调优，Dify、Coze 等平台实践经验，了解智能体工作流设计与开发，ComfyUI 等 AI 内容生成工作流工具的开发与定制；","LLM 应用开发：熟悉 LangChain、LlamaIndex 等框架，有 ChatGLM、Llama2 等开源模型部署、训练、调优及应用经验；","RAG 与知识库：熟练掌握 RAG (Retrieval Augmented Generation) 知识库构建流程与优化；","多模型集成：DeepSeek、豆包、通义千问、ChatGLM、Llama 3.2；","RAG 工具链：Milvus、text-embedding-v4、MiniLM、Rerank 重排序；","模型部署与管理：了解 Kubernetes (k8s) 进行服务部署与管理；熟悉 Ollama、LM Studio 本地部署，有 MCP (Model Control Program/Platform) 开发经验。"]},{"name":"前端开发","items":["熟悉 React、Vue.js，探索过 Svelte、Astro 等框架；熟悉 TypeScript 开发，了解微前端 qiankun、Umi.js 等；有跨端开发经验，如 React Native、Taro 和 Electron；","状态管理：Zustand、Redux、Valtio、Pinia、React Hooks/Context；","UI 库：Ant Design、Tailwind CSS 4、Shadcn/ui、Radix UI、Element Plus；","CSS 技能：熟悉 Flexbox、Grid 布局；擅长使用 GSAP 和 framer-motion 设计和实现动态效果与动画；具备丰富的响应式设计经验；","3D / AR：Three.js、React Three Fiber (R3F)、A-Frame、Unity；","跨端：React Native、Electron、Taro。"]},{"name":"后端开发","items":["Python：FastAPI、Flask、SQLAlchemy、Pydantic；","Node.js：tRPC、Express、MongoDB、PostgreSQL；","RESTful API 设计、OpenAI 兼容流式输出。"]},{"name":"数据处理与可视化","items":["熟悉使用 Pandas、NumPy 进行数据处理；","熟悉数据可视化库 Matplotlib、Seaborn；","熟悉 Streamlit、Gradio 等大模型可视化调参工具；","ECharts、DataV 数据大屏集成。"]},{"name":"DevOps 与基础设施","items":["Docker、Docker Compose、Kubernetes (k8s)；","Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions；","Nexus 私有仓库搭建；Cloudflare KV；","Monorepo：Lerna + pnpm workspace。"]},{"name":"构建与测试","items":["熟练使用 Vite、Rollup、Webpack，有插件定制开发经验；","熟练使用 Jest、Vitest 进行单元测试；","熟悉 eslint、stylelint、prettier 等工具进行代码规范约束；","npm、Maven 私有仓库搭建。"]},{"name":"UI/UX 与 HCI 研究","items":["擅长将产品理念转化为直观的用户界面；","熟悉 Figma、Sketch 和 Adobe Illustrator；","掌握 UX 研究方法、可用性测试和用户访谈技巧；","定量用户研究：拉丁方实验设计、NASA-TLX、Cohen's d 效果量分析。"]},{"name":"文档、语言与其他","items":["熟悉 Markdown、Office（计算机二级 - 良好）、LaTeX；","中文/普通话 - 母语；英语 - 可作为交流语言，IELTS 6.5。"]}],"contact":[{"label":"邮箱","url":"mailto:yuchen.gao.00@foxmail.com"},{"label":"个人网站","url":"https://yuchengao.work"},{"label":"GitHub","url":"https://github.com/mercutiojohn"},{"label":"LinkedIn","url":"https://www.linkedin.com/in/yuchen-gao-a548088a"}],"meta":{"updatedAt":"2026-06-02T15:27:17.720Z"}}