LanKnight

GitHub开源：https://github.com/LanKnight/lankhub.git 独立开发并上线部署于 Linux 云服务器的个人博客系统，含文章/合集/评论/照片/在线简历模块及后台 CMS，PM2 + Nginx + HTTPS 生产运维，编写自动化部署与备份脚本。 基于 App Router 服务端组件 + 动态元数据 + 动态 sitemap 优化 SEO；Prisma 7 driver adapter + 复合索引 + 分页优化数据层。 实现 JWT 登录与角色权限，服务端 layout 与 API 双层鉴权；自研滑动窗口限流器对登录/上传/评论分级限流。 构建上传安全链路：magic bytes 校验、UUID 重命名、路径遍历防护、Zod 校验与 URL 白名单，抵御常见 Web 攻击。 集成 TipTap 3 富文本、浏览量 24h 去重计数、上传进度条等交互优化。

Next.js 16 · React 19 · TypeScript · Prisma 7 · SQLite · Auth.js v5 · TipTap 3

GitHub开源：https://github.com/LanKnight/lank.git ReAct Agent 框架：自研 Plan→Act→Review 三阶段状态机，计划前置验收标准、逐步紧凑上下文执行、审核不达标自动迭代重跑，实现复杂任务的自主规划与闭环交付 四层记忆系统：会话滚动摘要（LLM 增量压缩）+ 用户画像自动抽取 + 相关性×新鲜度×重要性加权检索，实现跨会话个性化记忆 工具调用体系：23 个工具的注册表式调度（自动生成 function calling schema），流式+工具循环混合模式，危险操作 fail-closed + 白名单防 shell 逃逸的多级安全机制 工程实现：全屏 TUI（prompt_toolkit）、流式解析、指数退避重试、配置缓存、原子写持久化，约 5200 行 Python 代码 + 22 个单元测试 多级安全防护：危险操作 fail-closed 默认拒绝、命令黑名单 + 白名单防 shell 链式逃逸（git status && rm -rf /）、输出截断、API Key 错误信息脱敏

rich

基于 Dify 低代码平台，设计并实现了面向移动端的个人知识管理 RAG 应用。 搭建支持多源数据接 入的个人专属知识库，完成移动端适配优化； 集成大模型检索增强能力，实现自然语言智能查询、知识关联分析 功能，解决了碎片化知识管理中 “归集难、检索慢、复用率低” 的问题，提升知识管理效率。

Fultter · Dify · OCR · RAG

合入提交：https://github.com/hi-godot/godot-ai/commit/e90b32f 开源贡献：hi-godot/godot-ai（1.9k+ Star 的 Godot MCP 服务器开源项目） 利用DSH设计并实现 DeepSeek Harness MCP 客户端接入支持（项目第 23 个受支持客户端）：包括客户端描述符、YAML 补丁文件读写策略（McpDshStrategy，含容错校验、行级保真重写）、编辑器对接分发、文档与完整 GDScript 测试套件。代码经 AI 代码审查工具 CodeRabbit 两轮审查（Critical 修复 + 加固）后由上游维护者合入 main 分支，获得维护者署名致谢。 工作量：+1,435 行 / 16 个文件。

Godot · MCP · python

标注员需从多条英文trajectory指令中选一条与图片场景相符的指令并打标，标注平台为itag； 选合理指令，标准是涉及物体或区域在画面存在，避开墙面等大区域，每张图尽量30秒内标完，可适当放宽要求； 标注行动轨迹，轨迹点4-8个，顺序与行动路线一致，尽量绕过物体； 放宽要求仍无合理指令或遇特定指令表述则废弃样本，废弃需点击并选理由。

搭建化工 PDF 批量转 Markdown 处理流水线。选用阿里云百炼文档解析 API 完成双栏化工 PDF 识别；开发转换、质量校验、批量修复脚本，处理表格、复杂 LaTeX、化学式；完成 24 份化工文档以及 541 页大型化工产品手册的解析清洗，统一 955 处化学方程式为 mhchem 标准格式，修正大量 OCR 识别错字，输出标准化 Markdown 文档，供后续知识库使用。 针对公司文件共享系统内存放的化工资料格式混杂、目录混乱问题，对 PDF、表格等各类存量业务资料进行拆分、归类整理；完成文档格式甄别、章节拆分，梳理资料目录，规范文件命名，提升团队资料查阅与复用效率。 开展管道管件数据集整理工作，解析大量 CSV 原始文件，汇集 GB、HG、ASME/B16.5 等国内外管道、法兰、阀门行业标准；使用 Pandas 完成多源数据清洗、公称尺寸换算，执行多维度交叉校验，区分业务误差与浮点圆整差异；交付多 Sheet 的 Excel 汇总数据集，每条数据标注来源，留存处理脚本与原始标准文件。 提出并论证 “向量知识库 + 关系型数据库”并行存储体系，针对化工设计场景中非结构化文档与结构化管道参数并存的特点，按数据类型分流存储——语义检索走向量库，精确条件查询走索引库，兼顾召回质量与查询速度，为AI辅助设计的底层数据架构提供了可落地的优化思路。

面向 PyQt 桌面软件开发场景，设计、编写结构化 Skill 任务规则，定义多阶段流水线，约束模型按流程输出界面、核心代码、操作手册、软著申请表全套产物，规范界面、代码、文档一致性约束。 完成两款计算机视觉方向软件著作权申报材料编制：《基于卷积神经网络的图像特征提取与目标识别系统》、《基于视觉 Transformer 算法的图像理解与分类软件》，梳理软件功能说明、技术特点、源程序说明、操作文档，保障软著申报材料合规完整。 对齐软著申请要求，校验软件功能描述、技术特点、源程序量、功能模块的一致性，输出可直接用于提交的申报文档。