项目索引
产品、基础设施、工具与实验项目。
AI Agent / MCP 是主轴，同时保留系统工程、情报产品、Web Analytics、数据工具与长期 Python 工程实践。项目生命周期状态与公开可访问性分开表达。
TurbineQ · AI 人机协作生产工程。
工程过程本身就是作品：通过架构重构、Benchmark、Regression、Observability 与 AI 人机协作，推动长期 QUIC / Network Data Plane 工程持续收敛。
TurbineQ
不是 QUIC 性能排行榜，而是一份生产工程案例：展示 AI 辅助提出的假设如何被测量、证伪、重构并最终收敛。
Active / Stable / Paused 项目。
保留项目真实生命周期，不把 Paused 等同于失败：项目已经具备运行形态，只是暂缓扩张并优先进入深度迭代。
ArkGate Python
面向个人情报引擎的快速启动版本，自动采集、整理与筛选求职、学校、行业、市场和个人项目相关信息，把分散搜索转成可执行清单。
FMCG Brief
面向消费品牌、渠道观察和市场进入判断的行业情报雷达，持续把新闻线索整理成品牌动作、渠道信号、市场机会与经营启示。
Pylab Brief
面向日常判断和轻量研究的多主题情报看板，把天气、食品安全、湾区资讯、汽车市场、农业、招标和选址线索整理成可快速浏览的数据简报。
JobHunter
面向岗位机会发现、职位数据清洗、岗位分析和简历表达优化的求职情报工具，逐步自动化采集、分析、展示与发布流程。
Prompt Skill Hub
面向个人与团队的 AI 工作资产系统，把 Prompt、Skill、项目上下文、工具说明、失败条件和版本记录组织为 Agent 可检索、可调用、可复用、可版本化和可授权访问的结构化资源。
Web Content Extraction
确定性、非 LLM 的 Python 正文提取工具；在目标网站集合中约 98% 可实现完整正文提取，并作为 Agent / LLM Web 工作流的数据入口。
TurbineQ
QUIC 代理与传输工程项目，关注连接调度、拥塞表现、链路恢复、转发稳定性与高压网络环境下的可控运行；当前重点进入协议边界、调度、Benchmark 与 Observability 的深度迭代。
SignalArk
面向轻量统计、活动模板与分析的多租户数据产品，问题域接近 Web Analytics；当前重点打磨数据结构、指标口径、租户边界、内容源接入与可解释复盘。
FlowArk
围绕域名规则、网关分流、流量决策与恢复场景设计的网络运行时；当前重点补齐规则观测、决策轨迹、异常恢复、配置收敛与跨平台运行细节。
Site Scout
面向开店老板、门店拓展、运营和区域负责人的选址分析助手，在实地看铺前完成点位体检、生活圈画像、竞品密度、交通便利度与时段观察建议。
Agent、LLM Infrastructure 与应用交付。
KDD Agent
Agent Runtime、MCP / Tool 集成、任务状态与执行边界。
Codex-Shim
面向 Codex CLI 的 Rust Responses-to-Chat 协议适配层。
AI Web Chat SDK
安全的嵌入式 AI 对话基础设施，同时用于本 Portfolio。
Web Content Extraction
确定性、非 LLM 的网页正文提取层，为 Agent / LLM 的 Web Research、检索与上下文构建提供干净输入。
文档解析、ETL 与数据治理。
这些项目强调不依赖 LLM 的传统 Python 数据工程能力：结构化、清洗、校验、任务编排与生产数据链路。
TableX
围绕审计与业务取证，将 DOCX / PDF 合同表格结构化，并处理表头检测、近似表头合并、字段映射与复杂多表格场景；历史材料记录表头识别准确度约 95%。
DataX-Python
Python 数据清洗与治理工程方向，覆盖任务编排、分块处理、主键去重、脏数据旁路、质量校验、入库审计与失败恢复，并延续 Airflow / DataX 的生产数据工程实践。