AI Engineer & Builder

深入思考，快速构建。

我设计并交付生产级 AI 系统——LLM 驱动的应用、RAG 管道、多智能体架构、定制的 MCP 集成、评估框架。目前为一家美国生物科技客户担任 Senior AI Engineer;二十年构建软件与创业的经验支撑着工程判断。

我的工作方式

生产级 AI 架构
围绕模型设计系统:检索、工具使用、编排、状态与记忆、安全边界、性能权衡。从单一 LLM 嵌入循环的应用,到多智能体系统——将二十年的工程经验应用到这一新基底之上。
规约驱动的开发
一份写好的规约可以快速且可复现地转化为可运行的 AI 系统。产物是规约——不是提示词,也不是代码。压缩从想法到交付行为之间的距离,并给团队提供可被评审的具体载体。
评估框架
公开基准加上定制化的内部场景套件——系统在开发期间从未见过的留出集合。提升靠测量,而不是靠声明。合适的测试单元取决于所在层级;回归与探索性评估都要进入流水线。
AI 原生交付
我将编程智能体(运行在 Opus 上的 Claude Code)作为实现层来调度,同时保留对架构与质量的掌控权。智能体工程的 4–5 级:智能体编写代码,规约由我撰写与评审。

AI 架构计分卡（AI Architecture Scorecard）

完成 AI 架构记分卡——一份简短而有主见的自我评估，覆盖六个维度，并给出优先修复项的解读。约三分钟，无需注册。

我设计并交付的生产级 AI 系统。详细案例研究将在下一轮迭代中呈现。

如果你正在把 AI 推向生产系统——LLM 驱动的功能、RAG 管道、智能体——需要第二双眼睛,或者正在招聘资深 AI 工程师、开发者或 AI 架构师,欢迎联系我。