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Prompt + Response Writing (SFT)
Data Collection即我Jotmo「安排」AI功能原型｜React / TypeScript / Tailwind CSS. Brings 2+ years of professional experience across complex professional workflows, research, and quality-focused execution. Core strengths include Codex and Other. Education includes Bachelor of Science, University of Jinan (2022) and Master of Science, University of Jinan (2026). AI-training focus includes data types such as Computer Code, Programming, and Text and labeling workflows including Computer Programming, Coding, and Prompt + Response Writing (SFT).
在“安排”AI功能原型项目中，使用自然语言输入来识别并结构化生成日程/待办信息，形成可供聊天上下文调用的安排能力。通过将消息旁的识别标记与聊天维度的安排管理结合，完善从记录到识别再到管理的交互与状态流程。对创建、编辑、完成、置顶、总览、批量管理、搜索排序、左滑操作、长按预览及优先级展示等行为进行端侧实现以支撑训练/标注效果的落地。 • 利用React/TypeScript/Tailwind完成聊天式记录到安排识别的产品级实现。 • 设计AI设置模块以支持多模型供应商、Base URL、API Key与连接测试。 • 采用Codex高频迭代，完成需求分析与交互重构、状态管理修复、构建验证。 • 覆盖从创建到批量管理的完整交互链路，便于后续用于数据生成与验证。
Data Collection在“QQ群机器人Chatbot”项目中，基于Python实现具备LLM对话与知识库问答能力的群机器人。通过关键词自动回复、命令解析、权限校验与Cron定时任务等机制，支撑群内与模型交互的持续运行。引入多主流大模型并支持自由切换、上下文记忆与知识库问答，以便持续收集对话与问答样本用于后续改进。 • 使用OneBot兼容接口完成多root与跨群/多群统一配置。 • 接入DeepSeek、Qwen、Doubao并支持模型切换与智能对话。 • 部署到个人服务器，长期服务约200名用户以获得稳定交互数据。 • 迁移AstrBot框架并开发自定义插件扩展回复与知识库能力。
TextPrompt + Response Writing (SFT)在“AI电商模特图生成 Skill”项目中，围绕电商商品视觉生成构建可复用工作流与质量检查规则。通过对产品图解析、参考图风格抽取以及图像生成Prompt策略的封装，实现从一次性调参到半自动化生产流程的转变。重点改进生成中的结构漂移、尺寸比例错误、参考风格弱与手部交互异常等问题。 • 基于Codex Skill封装图解析、风格抽取、Prompt策略、归档与质检流程。 • 针对常见失败模式制定策略以提升生成稳定性与可复用性。 • 将结果归档与质量检查规则纳入生产链路，便于后续数据评估。 • 强化从手动调试到可迭代半自动化的工程化能力。
Master of Science, Logistics Engineering and Management
Bachelor of Science, Electronic Commerce
Retail Store Intern
