南洋理工大学网络安全硕士在读，专注于 AI、安全与产品设计的交叉领域。我擅长把技术能力转化为可落地的用户解决方案 —— 涵盖 LLM 应用、RAG 架构与后端系统，强调在敏感领域中的可靠性、可扩展性与数据隐私。
关于
工作经历
工作经历
AI 产品助理（实习）
将实时语音 AI 产品能力从概念推进至生产——包括基于 20,000+ 条保险通话记录验证的 Behavioural CRM 原型、为 Logicalis AI Showcase 打造的语音交互签到应用，以及面向医疗 voicebot 可靠性的黑盒 QA 取证系统。
研究员（兼职）
搭建面向内部员工的 RAG 智能问答系统，覆盖政策与流程文档；在长文档语料上设计 KNN 检索方案，构建场景化评估框架，达到 96% Recall@N 与 4.4/5 答案相关度。
研究员（兼职）
围绕大规模微服务调度问题展开基于 A2C 的多智能体强化学习研究，在字节跳动与阿里巴巴真实数据集上验证有效性，合著论文已发表于 Expert Systems with Applications。
项目经理实习生
协调电商产品管理系统的全栈交付（SpringBoot + Vue），通过飞书定义与跟踪里程碑，撰写 20+ 项目文档。
教育经历
南洋理工大学
新加坡
西安交通大学
中国西安
出版作品
Ma, N., Tang, A., Xiong, Z., & Jiang, F. (2025). A deep multi-agent reinforcement learning approach for the micro-service migration problem with affinity in the cloud. Expert Systems with Applications, 273, 126856.
代表项目
壹
MindGap · Claude Code 插件
一个 Claude Code 插件，把每个 turn 的等待时长拆成三段：模型思考、自动化工具、需用户响应的工具。零依赖 Node.js 钩子将 UserPromptSubmit / PreToolUse / PostToolUse / Stop 四类事件落到 JSONL，配套的 skill 按需聚合并展示每个 turn 的发呆分布。已以 MIT 协议发布到 Claude Code 插件市场。
贰
AI 数据可视化工作流工具
端到端的 LLM 工作流，统一处理 PDF / Excel / CSV 等异构数据的解析、清洗、分析与可视化；将原本数小时的分析压缩至 ~10 分钟，以飞书机器人形态部署，零配置即用。基于 Coze 搭建。
技能索引
- 01 Product Management
- 02 LLM
- 03 RAG
- 04 AI Agent
- 05 Prompt Engineering
- 06 Workflow Design
- 07 Coze · FastGPT
- 08 TypeScript
- 09 Java
- 10 Spring Boot
- 11 PostgreSQL
- 12 MongoDB
- 13 Cybersecurity
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