PORTFOLIO · 2026
AI 应用·流程自动化·Python
做过 10 个能跑的自动化工具，场景集中在服装辅料、质检、订单台账、电商订单采集。 做法是同一条：算钱的、判合格的环节一律交给代码，模型只负责听懂人话。 因为判错一批货要退货赔钱——这种环节得有人担责，不能交给一个概率模型。
四个从业务现场长出来的工具；每个都能跑、能复核、能交出操作单。
检验员在群里发口语记录，工具出四张 Excel 表：汇总 / 缺陷明细 / 判定依据 / 原始记录。 判定全在代码里，按 GB/T 2828.1 一般检验水平 II、正常一次抽样查表：批量→字码→样本量→Ac/Re。 模型的提示词里连“严重”“轻微”都不出现，它只负责把“拉起来卡卡的”对成标准缺陷名。
一条从“业务员发来的脏 Excel”到“能发客户的报价单”的完整链路： 台账清洗 → 对账报表 → 交期预警 → 报价单与购销合同，一条命令跑完六段并自检。 脏数据包括缺客户名、错价、特价、小样混单、同一订单号出现在两个平台。
本地模拟三个平台的订单页（20 条订单、待审核 9 条、合计 2792.30 元）， 用影刀和 Python 各实现一套采集，做联合键去重、逐字段对账、三类故障注入与失败表。 不是客户交付项目，但流程、异常处理和六份文档是按交付标准做的。
业务员把客户微信原话整段粘进去，出来两份东西：给客户的报价草稿和给业务的待确认清单。 五个节点：抽取结构 / 查价核算 / 成文 / 双路输出。 单价与金额由代码节点内嵌的价目表计算（11 款 SKU，含起订量），模型不参与任何金额。
七个更小的项目，各自解决一个具体场景。
只用 Python 标准库：同源按深度发现、遵守 robots、按站点要求限速、正文提取入 SQLite、导出 CSV/JSON。已打包成 7.5MB 单文件 exe，同事双击就能跑，不用装 Python。实测单任务 100 页 / 2 分 53 秒。
采集 → 文本清洗 → 内容哈希去重 → 历史快照比对 → Markdown 报告。单 worker 队列 + 1–168 小时定时调度，异常与访问限制都有边界处理。
订单 CSV 导入校验去重，按频次 / 金额 / 间隔做客户分层，生成复购回访提醒与跟进名单导出。Python + SQLite + 原生前端，无第三方依赖。
三列拖拽看板 + REST API + SQLite 参数化查询 + 输入校验，把需求拆成任务并完成交付复盘。
英文品牌前台 + 运营工作台 + SEO 检查，WordPress 与本地两套运行时，有公网在线版可直接打开。
顾客咨询、服务项目、预约意向提交，门店侧预约查看与确认，本地可跑。
把提示词安全要求拆成六类越权 / 诱导场景的可执行用例与评测记录，单页原型。
这些是能跑的原型，不是上线系统。
数据全部为程序生成的示例或本地模拟，不连接任何真实电商后台、不处理客户真实数据。
一句话：能演示、能复核、能交出操作单；还没有被人长期用过的证据。