GEOGRAPHY · TECHNOLOGY · PEOPLE
我把自己叫作“杂学家”。地理是观察世界的起点，技术是理解并改变问题的工具，而人始终是我判断一件事是否值得做的尺度。
我本科和硕士都学习地理空间信息工程。地理让我关注人、城市、空间与关系；编程让我能把判断做成工具、系统和可以验证的原型。
从 WebGIS、空间分析到 NL2SQL 与 Agent，我既做研究，也写代码、搭服务、做产品。我不想做远离真实人的技术，也不满足于只讨论概念。 好奇心打开问题，人文视角决定方向，技术能力让我把想法真正做出来。
这三段经历里，我做研究、写代码，也和真实用户一起把产品往前推。
互联网中心
AI 研发实习生
围绕课程内容生产，先处理基本单元“卡片”的反馈迭代，再在此基础上开发组课 Agent，并接入真实课程制作平台。
产品部
AI 产品经理实习生
参与 AI 教育机讲题模块的质量评测，把专家判断拆成可执行、可回归的自动化评测流程。
R&D Division
AI 产品与研发实习生
从自然语言访问地理数据库出发，继续探索地理空间分析 Agent，最终将能力接入办公入口，形成数字员工原型。
地理空间信息工程 · 211 院校
专业排名前 5%，保研；参与国家级大学生创新创业训练计划，获软件著作权与地大英才奖学金。
三个项目都从地理问题出发：先理解数据，再调用工具，最后走进真实的工作入口。
让不熟悉 SQL 的用户直接询问地理数据库。系统通过动态 Schema Mapping 处理长模式，通过人在环路澄清空间语义。
KaggleDBQA 56.2%，较当时最佳水平提升 13.8%。让 Agent 根据目标选择空间分析工具、处理执行错误，并把地图、图表与分析结果交还给用户。
原型评测通过率 73.3%，为后续数字员工探索提供能力底座。把地理分析能力从命令行带进办公入口，让用户通过对话提交任务，并在同一处获得结果。
109 个真实任务上，准确率由 73% 提升至 95%。一些工作之外的工具、方法和长期维护。
自动收集 Claude Code 会话增量，形成每日回顾与 Morning Review，让高强度的人机协作留下可追溯的上下文。
查看项目 ↗02把多个 Coding Agent 的协作问题重新理解为管理问题：独立工作区、文档通信、审查门禁和结构化交付。
GitHub ↗03为实验室搭建并维护 AI-Chat、官网、协作文档、私有存储、计算平台、论坛等 8+ 项服务。
访问 UrbanComp ↗04把刷题从一次性完成改成按记忆状态安排复习，并用独立写对、磕绊写出和不会三种状态驱动计划。
在线使用 ↗International Journal of Geographical Information Science
↗International Journal of Geographical Information Science
↗International Journal of Geographical Information Science
↗International Journal of Digital Earth
↗记录理解发生的过程，而不只保存最后的答案。
让多个 AI Coding Agent 并行开发一个项目，失败 4 次后总结出一套基于文档和 Git worktree 的协作方法论 ADD，把软件工程的管理实践搬到 AI Agent 身上。
阅读全文 ↗从 Persona Generators 和石头剪刀布行为建模两篇研究出发，理解 AlphaEvolve 为什么正在从算法优化工具变成一种可复用的科研工作流，以及这套范式的边界。
阅读全文 ↗从 OpenClaw 的起源、Gateway 架构、SOUL.md、养虾热、安全事故、OpenAI 介入，到 Hermes Agent 的自进化运行时，重新理解个人 AI 助理的机会和代价。
阅读全文 ↗从大模型发展史问起，把 Transformer 家谱、模型内部数据流、FFN、MoE、DeepSeek、CLIP、SAM、多模态、训练对齐和工程工具链放进同一张知识地图。
阅读全文 ↗好奇心不会直接给出答案，
但它会不断打开新的入口。