"Building bridges between human intent and AI execution."
我是一名拥有产品思维的 AI 开发者。专注于 LLM 应用落地、Prompt Engineering 以及数据可视化。 我不只写代码，我构建解决实际商业问题的 MVP。
这里展示我如何利用 AI 技术栈解决具体场景下的痛点：
这里展示我如何利用技术栈解决具体场景下的痛点，从文档处理到开发效率工具：
- Problem: 传统翻译工具（如谷歌翻译）常破坏 PDF 排版，且对专业术语缺乏上下文理解。
- Solution:
- 解析：利用 PDF 解析库精准提取文本与坐标。
- 翻译：接入 LLM API 进行段落级上下文翻译，保持语义连贯。
- 重构：基于原始坐标回填中文，完美保留原文档格式与图表布局。
- Stack: Python, PyMuPDF, OpenAI API/DeepL, Streamlit
- Value: 解决了外贸文档/学术论文阅读中的“格式崩溃”痛点。
- View Code | Live Demo
- Problem: 分享代码片段或 Demo 时，接收方通常需要下载文件并在本地环境配置后才能查看效果，流程繁琐。
- Solution: 构建一个基于 Web 的沙箱环境，支持多语言语法高亮，通过 URL 即可实现“所见即所得”的代码渲染与分享。
- Stack: React/Vue, Monaco Editor (VS Code 内核), Sandbox API
- Value: 缩短了技术交流的路径，提升了协作效率 (Developer Experience)。
- View Code | Live Demo
- Problem: 普通用户难以写出结构化、高质量的 Prompt，导致模型输出不稳定。
- Solution: 基于元提示词（Meta-Prompting）策略，自动将自然语言转化为结构化的专家级 Prompt。
- Stack: Python, OpenAI API, Streamlit
- View Code | Live Demo
- Problem: 传统 PDF 简历难以展示动态项目与实时数据。
- Solution: 响应式 Web 简历，集成 AI Chatbot 自动回答关于我的背景问题。
- Stack: HTML/CSS, Vercel
- View Code | Live Demo
- AI/LLM: Prompt Engineering (CoT, ReAct), OpenAI API, Claude, LangChain
- Development: Python, JavaScript, HTML/CSS, Git
- Product Tools: Figma, XMind, PRD Writing, Agile Management
- Data: SQL, Data Visualization
- Email: graceen2331@gmail.com