AI应用工程 · 技术随笔
王硕硕的博客
AI应用工程师 · 专注 AI 应用工程落地
专注 AI 应用工程落地,探索 LLMs、Agent、MCP、RAG 等技术在真实业务中的应用。 分享工程实践、量化投资与技术思考。
精选项目
查看全部项目 →电商数据 RPA 与接口自动化采集
面向抖音、快手、淘宝等电商平台,实现后台数据采集、清洗、入库与日报生成的全自动化流程。使用 Playwright RPA + 接口复用解决平台反自动化难点,Python ETL 脚本支持断点续跑,通过 OpenClaw 定时任务实现日报多通道推送。
基于 OpenClaw 的个人 AI Agent 自动化系统
搭建基于 OpenClaw、MCP Server 与多模型接口的 AI Agent 工作台,支持自然语言驱动服务器命令执行、代码修改、日志排查与自动化任务处理。接入 MiniMax / OpenAI / Anthropic 模型服务,完成自定义 Base URL 代理与模型热切换。基于 Docker、systemd、Nginx、FRP 完成多节点部署。
A 股量化选股实验系统
围绕 A 股「蓄势突破」场景,构建从数据采集、特征工程、模型训练到每日选股推送的完整量化系统。基于 AKShare 采集全市场 K 线数据,使用 XGBoost 训练 10 日突破概率预测模型,搭建 L0 / L1 / L2 三层实验框架,通过 OpenClaw 定时任务将选股结果推送至微信。
Ghost 博客自动发布与 AI 内容生产系统
基于 Ghost CMS、Nginx、FRP 与 HTTPS 证书配置完成个人博客站点部署。通过 Hermes Agent 调用 Ghost Admin API 实现 AI 生成文章的自动发布,解决 Lexical 编辑器对自定义 HTML 内容的兼容问题,优化主题样式与响应式布局。
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Python
我把 MiniMax Music 封装成了一个 Agent Skill:一句话生成歌曲、纯音乐和翻唱
开源一个 MiniMax Music Agent Skill,支持一句话生成歌曲、自动写词、纯音乐和参考音频翻唱,API Key 全程通过环境变量管理。
AI
灵瞳GEO:一个 AI 搜索引用追踪系统的设计与实现
灵瞳GEO:一个 AI 搜索引用追踪系统的设计与实现 这是什么 AI 搜索正在吃掉一部分传统搜索的份额,但企业几乎没有办法回答一个基础问题:当用户问豆包"上海电商财务外包哪家好"时,AI 的回答里到底引用了谁? 灵瞳GEO 是我为解决这个问题做的引用追踪系统。它定时向豆包、元宝、通义千问、Kimi、DeepSeek 五个平台发起真实提问,解析每次回答背后的引用来源,按「话题 × 平台 × 日期」聚合出引用次数、引用源域名分布,以及自有站点的引用占比。 技术栈是 FastAPI + LangGraph + React + MySQL。采集层不是单一方案——三个平台走官方 API 的结构化 citation 字段,两个平台走 RPA,选型依据是哪种方式能拿到最接近用户真实所见的引用,而不是哪种技术更"干净"。这个取舍是整个系统里我认为最值得写的部分。
把生意参谋做成 AI 能调用的 Skill,我踩过的坑
把淘宝生意参谋里的数据封装成 7 个 AI 可调用的 skill。看似是写 skill,其实难点全在数据通道:登录态会过期、滑块验证、接口签名、原始数据清洗——这些才是真正花时间的地方。