拆解复杂度
把一个目标拆成可追踪的角色、任务与决策。
PORTFOLIO / STUDENT DEVELOPER / 2025—2026
你好,我是随便。一名关注 AI Agent、LLM、MCP 与桌面应用开发的学生开发者。
01 / WHY IT MATTERS
好的系统会理解上下文,分配注意力,也会在不确定时诚实地停下来。
把一个目标拆成可追踪的角色、任务与决策。
让浏览器、终端和模型共享同一条工作流。
每一步都有上下文,让下一个人或 Agent 可以继续。
PROFILE.SYS
我关注 AI Agent、LLM 应用链路、MCP、前端开发和桌面应用开发。我喜欢把一个想法从需求、原型到实际运行完整实现。
相比只展示技术名称,我更希望用可以体验、可以复现、可以继续迭代的作品记录自己的成长。
CONTROL_PANEL.EXE
SELECTED WORK / PROJECTS
从命令行长到可视化界面,
为未来作品留出位置。
AI 驱动的修仙文字模拟器;内置 NoName 受控 Agent,以可追踪、可审核的方式辅助剧情推进。
把自然语言仿真需求转化为可校验、可观察、可恢复的 COMSOL 建模工作流。一个项目,两个技术阶段。
新的程序正在开发中。
ACTIVITY.LOG / DEVELOPMENT RECORD
SYSTEM ACCOUNT CREATED
进入上海应用技术大学的计算机科学与技术专业学习,逐步探索软件开发与智能应用。
NOBODY.EXE INITIALIZED
完成基础桌面应用、剧情选择、脚本系统与存档机制。
COMSOL AGENT PROTOTYPE
开发可验证的建模 Agent,将自然语言需求转化为受控仿真计划,并探索在 COMSOL 原生 Model Builder 中进行可观察、可追踪的节点级执行。
AGENT MODULE INSTALLED
继续学习 MCP、Python、Java 与 Agent 工作流,并为 Nobody 添加新的智能能力。
CONNECTION AVAILABLE