谢键禧
AI 应用开发 · 大模型 Agent 方向
大数据技术专业在读，但近两年的主要精力在大模型应用工程上， 集中在 Agent 运行时与 Skill 工程两条线。 我习惯用可验证的方式做项目——跑起来、做对照实验、把难看的数字也写清楚。
核心能力
大模型 / Agent 工程
OpenAI-compatible 协议tool-calling 循环Agent 运行时MCP ServerSkill 编译与蒸馏多 Agent 协作编排
数据 / 机器学习
特征工程与泄漏排查scikit-learnXGBoost / LightGBMPyTorchKafka + Flink
工程基础
Python · FastAPITypeScript · Node.jsPostgreSQL · RedisDocker ComposeVue · React · Tailwind
亮点项目
完整 9 个项目见作品集
AgentOS
Agent 运行时
任务只有在验证命令通过 + 独立评审 PASS 后才算完成，模型无法自证。我做了对照实验证明这道闸门真的拦得住。
skillc
Skill 编译器
一份 Skill 源码编译到 4 个 Agent 底盘。产物哈希各不相同，证明是按目标定制而非复制；手工改动会被拒绝覆盖。
RailMind
数据 + 机器学习
321 万条数据的全链路 ML Pipeline。识别出 R²=1.0 是数据泄漏的假象，定位 3 个泄漏特征并修复。
关于这个站点
作品集里的每个项目都标注了验证状态：哪些我实机跑过并留下了运行记录， 哪些是项目自带的真实截图，哪些只做了代码审计，哪些是二次开发。 我没有为任何项目伪造运行截图。
本站基于 Fuwari 模板构建。