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听风347
Full-Stack Developer & LLM Applications Explorer

关于我

你好,我是听风(tingfeng347),一名 全栈开发者 & 大模型应用探索者,目前是河北工业大学计算机技术专业研一在读。我正在探索 Coding Agent、RAG、知识图谱与多智能体协作,也在持续构建开源开发工具,把学习和日常需求落地为可运行、可复用的项目。

身份:学生 / 研一(硕士在读)
本科:河南农业大学 · 数据科学与大数据技术
研究生:河北工业大学 · 计算机技术
生辰:2003.11.25
GitHub:tingfeng347

我在关注什么

  • Coding Agent 与智能体编排:围绕真实代码仓库探索工具调用、上下文管理、会话恢复与多智能体协作,让 Agent 参与完整的开发流程。
  • RAG 与知识图谱:关注知识库问答、检索增强生成,以及知识图谱与 Agent 在真实业务中的结合。
  • 全栈工程化:用 Python、FastAPI、Vue 3、React 等技术栈,把想法做成完整、可交付的应用。
  • 模型推理与本地部署:关注 vLLM、Ollama 等推理框架,以及工具调用、上下文管理和安全可靠的开发工作流。
  • 开源工具与创意实验:持续学习数据分析与 Linux 工具链,将日常需求打磨成实用工具,也通过 WindPlay 探索粒子动画、交互艺术与小游戏。

日常开发环境

日常使用 Arch Linux + Niri 进行开发,主力语言 Python,搭配 Bash 与 VS Code / Codex CLI。偏好命令行驱动的高效工作流,追求简洁、可复用的工具链。

技术栈

Python Java TypeScript Node.js Shell FastAPI Vue.js React LangGraph LangChain PyTorch vLLM Docker Neo4j MySQL Linux Git

代表项目

zst_agent

基于 FastAPI + Vue 3 构建的智能客服系统,集成 RAG 与 AI Agent 能力,支持知识库问答与多轮对话。

Vue · Intelligent Customer Service

Windcode

面向真实代码仓库的终端编程智能体,可理解项目、修改文件、执行命令与运行测试,支持多模型、多智能体协作、MCP/Skills/Plugins 扩展、会话恢复与长期记忆。

Python · Terminal Coding Agent

windagent

可组合的 Agent 编排框架,通过声明式 YAML DSL 与可视化编辑器组合 Agent 范式,支持 CLI、Web API、Python SDK 与 TypeScript SDK,基于 LangGraph / LangChain / FastMCP / A2A 生态构建。

Python · Agent Orchestration Framework

dsh-vscode-workbench

VS Code 风格的 DeepSeek Harness 本地开发工作台,集文件管理、Monaco 编辑、文档预览、搜索、Git、分屏终端与 DSH 对话于一体。

TypeScript · Local Dev Workbench

repo2career

分析 GitHub 仓库、本地项目目录或 PDF,还原业务流程、技术选型、架构与调用链,生成适合简历、STAR 讲述与技术面试的可追溯报告。

Python · Repo-to-Resume Analyzer

WindPlay

网页创意实验场,收录点云人像、粒子动画、交互艺术与小游戏,每个作品都可以独立开发、构建与扩展。

HTML · Interactive Creative Lab

体验作品

archtools

统一 Pacman、AUR 与 Flatpak 的 Arch Linux 包管理 TUI 工具集,让包管理更高效、更直观。

Shell · Arch Linux Package TUI

writing_agent

基于 FastAPI + Vue 3 + LangGraph 的多智能体研究与写作助手,具备规划/研究/写作 Agent、SSE 流式输出与多会话管理。

Python · Multi-Agent Research Assistant

Yuxi

多租户 Agent Harness 平台,集成 LightRAG 知识库与知识图谱,基于 LangChain + Vue + FastAPI,支持 Neo4j、MCP 与 MinerU PDF 解析。

Python · Agent Harness Platform

更多开源项目

关于这个博客

这里记录学习过程、项目实践和踩坑复盘,内容涵盖 AI、大模型、Python、数据分析、Linux、Docker 与开发工具。希望每一次整理都能让知识更清晰,也能为路过的你提供一点参考。


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