实习经历

项目一：企业安全生产智能体能力包开发

用 Go 写 CLI 作为「智能体的手」，用声明式配置（manifest / tools / cards / skills）实现路由、编排、调用与渲染；负责声明层与 CLI 层。

• 南海海缆安全智能体告警分析资源包（核心 / 独立负责）：用 Go + Cobra 实现 6 大数据分析命令族——区域安全总结、近 1 周 TOP、跨区域风险排序、近 N 周趋势、闭环率与责任人、全厂未整改 / 逾期统计，面向一线员工 / 班组长 / 生产经理 / 安环经理输出差异化结论。
• 通过平台元数据驱动路由（配置即代码）+ 动态 SQL 基于告警事件表做条件化统计；封装 Cookie / Token 双认证与 CAS / CASTGC 单点登录，支持递归解析用户权限区域树、双周窗口环比、逾期时长精确计算。
• 智能巡检能力资源包：设计 manifest.json / tools.json / cards.json / skills/*.md 四类声明文件实现意图路由与 AI 工作流编排；开发巡检计划创建与远程巡检任务执行等 CLI 命令，跨平台交叉编译 Windows / Linux 二进制随包分发；编写 Skill 编排实现「多步确认链 + 关键词互斥分流 + 防 AI 臆造」。
• SQL 能力包：补 SQL 安全校验器，仅放行 SELECT，拦截写操作与 UNION / JOIN / 子查询，tokenizer 词法分析 + 关键字 / 函数 / 表 / 列白名单 + 单表单语句 + LIMIT 封顶；用 go:embed 内嵌 schema / caliber 兜底配置，解决平台工作目录非能力包目录导致配置找不到的问题。
• 统一 JSON 信封：{ok, command, data, meta} 无条件输出、日志走 stderr，避免 stdout 混入人类可读文本导致大模型解析失败、静默返回空结果。
• 联调方法论：平台接口文档不全，靠浏览器 HAR 抓包 + Postman 复现拿到真实入参出参再固化进 CLI；路由冲突用 strongRule / keywords / priority 三层规则消歧，复测 route-samples 的编译非法 / 真冲突 / 关键词兜底偏移三项归零。

项目二：企业安全生产管理平台一体机定制 · 安全监测预警中心（Java 方向）

基于 iMOWSA 组件开发告警事件订阅与事件类型查询模块（alertcenter），Spring Boot 三层单向调用，本模块不落本地库、读写全走平台服务 HTTP 接口。

• 事件类型查询接口：把上游返回的四层嵌套事件类型树（能力集 → 资源类型 → 事件类型组 → 具体事件）拍扁为数组，用 indexCode（@ 拼接完整路径）与 parentCode 表达层级，前端可懒加载子树；按业务只放行视频 / AI / 人脸识别三类能力集。
• 单参数双语义：订阅接口用单个 leaf 参数同时承载「查类型组本身」（endsWith）与「查该组下所有叶子」（startsWith）两种语义，参数复杂度留在服务端。
• 危险源告警事件订阅（查询 / 保存 / 删除）：alertcenter 模块共 12 个接口、10 个 Service 方法，本人负责事件类型与订阅两块（4 个接口、4 个 Service 方法 + 2 个私有工具方法）。
• 一致性与幂等：订阅写入为「全量覆盖」语义，天然幂等；写入顺序「先插新再删旧」，把最坏情况从「丢数据」降到「残留重复」；插入失败抛异常、删除失败仅记日志，残留重复由下次保存自愈。
• 明确不依赖 @Transactional：PDMS 是走 HTTP 的远端服务，Spring 本地事务管不了远端写入，属分布式一致性问题，更彻底的做法是推动对端提供原子批量替换接口。

项目：纪检监察案件智能辅助系统

双服务职责切分：Java（Spring Boot 3.5）是对外唯一入口（业务管理、结果落库、文书生成、任务调度），Python（Flask）专注模型能力（OCR、要素抽取、定性量纪），两者 HTTP / SSE 交互、共用同一个 PostgreSQL。

• 大模型提示词优化与结构化输出：用 Pydantic 定义输出结构、model_validate_json 一步完成解析与校验，把模型自由文本约束成固定字段；提示词补上角色说明、3–5 组少样本示例与思维链引导，易错字段用自洽性技术（多次采样、多数投票）兜底，提升办案要素抽取准确率。
• 阅卷笔录运行状态检查接口（AIOps 方向）：开发一组检查接口，按案件统计各环节生成结果是否成功，失败时回查库中是否有审查调查报告，以区分「材料缺失」与「模型出错」，并判断是否属于卷宗打标错误；在 test1 环境按实际数据联调，记录影响生成成功率的几类原因供后续排查。
• Word 报告生成改造：修复审理报告一级标题写死的问题，改为按 review_trial_report 表「标题｜内容」结构动态提取；在阅卷笔录中新增涉案人员履历表，把模型给出的时间段归一化后按时间排序填表；按公文规范调整 Word 模板的字体、缩进与标题层级。
• 卷宗打标规则排查：修复 file_slices 表 subject / category_id 打标错误导致报告缺项的问题，修改 file_categories 打标规则，减少因文件分类错误引起的报告内容缺失。
• OCR 接口与报告问题排查：参与 OCR 相关接口的部分开发；梳理谈话笔录生成不规范的改造方案（Python 侧把修正结果落新表、Java 侧生成时读修正内容，使两侧解耦，该改造在实习结束时未实施）。