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擅长的技术

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通用技术能力：
  • 前端开发
    初级

    能力说明：

    基本的计算机知识与操作能力，具备Web基础知识，掌握Web的常见标准、常用浏览器的不同特性，掌握HTML与CSS的入门知识，可进行静态网页的制作与发布。

    获取记录：

    • 2025-08-28 在 大学考试 前端开发初级 大学参加技能测试未通过
    • 2025-08-28 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
云产品技术能力：

阿里云技能认证

详细说明
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2025年10月

2025年08月

2025年07月

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  • 回答了问题 2025-10-27

    当Supabase遇上RDS——如何高效构建轻量级应用？

    1、开箱即用太香了！数据库、API、身份认证全集成，不用从零搭基建，MVP 验证快了一倍，建议多加点 AI 应用场景的实操示例2、全托管模式省了不少运维精力，Function AI 部署超丝滑，轻量应用开发效率直接拉满，要是能优化下复杂查询的性能文档会更实用3、集成了向量数据库和多层安全机制，既灵活又靠谱，新手也能快速上手 SaaS 平台搭建，希望后续能支持更多自定义配置选项
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  • 回答了问题 2025-10-27

    如何用"乐高式开发"实现前后端分离？

    1、方案把阿里云产品和前后端分离架构结合得很顺，部署流程清晰，独立部署确实减少了耦合，迭代起来快多了，建议补充些不同规模企业的适配案例2、体验下来无缝集成这块很省心，API 网关和云服务器的配合让系统稳定性提升明显，成本也比预期低，要是能加个常见问题排查指南会更实用！3、架构升级后扩展性肉眼可见，前端改需求不用动后端，部署效率翻倍，阿里云的解决方案简化了不少复杂配置，新手也能快速上手
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  • 回答了问题 2025-08-13

    Kimi-K2-Instruct 开了挂一般的推理和调用，底层魔法是什么？

    近期因工作需要，我尝试了近期备受关注的Kimi K2-Instruct大模型，结合其官方宣传的“强推理+高效工具调用”特性，实际体验后可总结为“功能扎实、场景适配性强，是一款能切实提升生产力的工具”。 我的核心使用场景是政策分析与数据整理——近期负责的区域产业政策报告中，需系统梳理2022-2024年新能源汽车中央及重点省市补贴政策，涉及额度调整、适用车型、技术门槛等多维度对比，以及跨部门文件的交叉验证。此前类似任务需人工查阅数十份政策原文，耗时2-3天完成基础信息提取，且易因信息分散导致遗漏或误差。 使用Kimi K2时，我仅输入结构化指令：“请梳理2022年1月至2024年6月中央及各省市（重点浙江、广东）新能源汽车补贴政策文件，提取补贴额度（含中央/地方/企业端）、适用车型（乘用车/商用车/换电车型）、技术门槛（续航/电池能量密度等）三类核心指标，同步标注政策文件来源及发布时间；另需对比浙江、广东两省充电设施补贴政策的重叠与差异部分，并提供简要解读。” 模型输出结果超出预期： 信息整合效率：10分钟内完成中央政策文件（工信部、财政部等）及浙江、广东省级政策的全量检索，按时间线梳理政策演变节点，关键指标以表格形式呈现，数据准确性与完整性均通过原文交叉验证（如标注“2024年浙江新增换电车型额外10%补贴”等易被忽略的细则）； 工具调用能力：在对比浙江、广东充电设施补贴时，模型主动调用“政策冲突检测工具”，自动高亮两省重叠条款（如“公共充电桩建设补贴上限均为50万元/站”），并附政策原文引用及语义相似度分析，省去了人工逐条比对的繁琐流程； 输出规范性：结果以“总述-分项数据-对比解读”的逻辑呈现，语言简洁专业，符合报告撰写要求，仅需少量调整即可直接引用。 技术层面，官方提及的“混合专家（MoE）架构”在推理过程中体现明显——面对多维度、跨领域的政策分析任务时，模型能快速切换不同“专家模块”处理对应需求（如政策文本解析模块、数据对比模块、法律条文关联模块），避免了单一模型在复杂任务中的“能力断层”问题。此外，其工具调用接口设计较为友好，支持API快速对接（团队技术人员反馈部署流程较传统大模型简化约70%），非技术人员也可通过网页端低门槛使用，这与宣传中“0代码5分钟上手”的描述基本吻合。 当然，体验中也发现可优化之处：在处理需要强情感倾向的内容（如政策解读的“用户视角”总结）时，输出语气偏中性，灵活性稍逊于人工撰写；部分冷门地方政策的检索深度仍有提升空间（如县级层面的配套细则）。但整体而言，Kimi K2在“复杂信息处理+工具协同”场景下的表现已达到实用级别，尤其适合需要高频处理多源信息、依赖数据驱动决策的企业或团队。 作为一款开源万亿参数大模型，其技术开放性与落地能力值得关注。对于追求效率升级的从业者而言，Kimi K2或许值得纳入“效率工具箱”的备选清单。
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  • 回答了问题 2025-08-02

    如何利用 AI 提升数据库运维效率？

    作为一名有多年数据库运维经验的工程师，我对 AI 运维工具的关注点主要集中在 “能否真正提升效率” 和 “是否足够可控” 两个方面。 DAS Agent 给我的第一印象是：问题发现及时、诊断逻辑清晰、建议操作实用。特别是在一次慢查询排查中，它不仅识别出问题 SQL，还给出了索引优化建议，节省了大量排查时间，非常贴近实际运维场景。 我认为 AI 运维工具的核心能力应包括： 异常预测与根因分析专家经验沉淀动态资源调度多数据库统一治理决策过程可解释关于自动执行的边界，我主张“低风险自动、高风险确认”，比如慢查询优化可以自动执行，但主从切换、DDL 操作等必须保留人工确认环节。DAS Agent 的“半自动”建议模式我觉得非常合适。 建议未来可以： 增强 AI 决策背后的解释说明；提供更多业务场景（如 OLTP、OLAP）下的优化建议；加强与 DevOps 工具链的集成；增加移动端通知支持。总的来说，DAS Agent 是一个非常值得尝试的数据库智能运维工具，期待它在未来的持续进化！
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  • 回答了问题 2025-07-29

    聊一聊你眼中的Data Agent，它能帮我们完成什么？

    我是一个小白不太懂，1、核心技术的话，我觉得是安全管理2、我在Data+AI 领域的开发过程中，从计算机入门，AI通识开始学的，现在目前还有一堆问题，不过，有问题我会问智能体给我提供解决思路3、对于本次瑶池数据库发布的 Data Agent for Analytics 产品，我对于技术及能力层面能够更接近人的思维，不是简单的数据集成分析
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