黄业凡

GPA 3.97/4，专业前 5%，CET-6，研究生二等奖学金。

连续四年专业第一，一等奖学金、三好学生、优秀学生干部与优秀毕业生。

围绕跨业务线商品与活动调整，设计方案协作与双 Agent 能力，推进 AI Coding 平台交付。

• 设计商品池、方案配置、共同预览与审核发布流程
• 设计诉求整理、诊断建议两个独立 Agent 与业务 Skill

把赛事信息、智能问答和赛报连接为赛前—赛中—赛后的观赛闭环，并以统一评测口径驱动模型与产品共同迭代。

• 设计主动消息、赛中推荐问、自由问答、智能赛报四类能力
• 搭建 8 大领域、20+ 细分意图基础评测集

在医药安全与用户体验约束下，参与关键词安全扩召回与分层经营，负责设计并实现 Skill 审核机制。

• 参与安全扩召回策略与三段式商品匹配审核
• 参与分层扩量，配套流量来源解释与问题停用机制

把历史研发数据转为可检索、可复用的工程资产，并用规则与 AI 组合降低复杂模型出图错误。

• 梳理 102 项核心参数并推进 1,000+ 历史数据清洗
• 将全局匹配改为孔位与关键参数的特征相似度规则

从一线检测流程出发，规划四类核心检测系统并统一数据口径、判定规则和自动出报链路。

• 从 0 到 1 规划钢筋、燃烧、灌浆料、混凝土检测系统
• 把业务规范转为跨系统数据流转与结果判定规则

岗位信息分散，通用 Agent 缺少完整求职工作流。

• 统一 AgentAdapter 兼容 Codex、Claude 与自定义 CLI
• 用权限确认、结构化输出和故障切换控制 Agent 边界
• 以跨 Agent 评测和 Badcase 迭代替代单次 Demo 判断

热点调研、素材筛选与图文制作跨工具割裂。

• 把搜索与 RAG 证据保留在可编辑工作流中
• 统一接入 Codex、Kimi、Claude 与云端模型
• 每个关键生成节点提供人工确认、异常保留与回退

FCATC: High-resolution text-to-image diffusion via frequency-constrained adaptive tiling consistency

FID 改善 +0.78%；KID 改善 +10.26%；推理效率 +13.10%。