Toby.ai
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Hello, I'm Toby.

把 AI 能力、产品思维和工程落地连接起来，让一个好想法更快变成真正可上线的产品。

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核心能力矩阵

从产品构思到交付上线，我更擅长把复杂系统拆清楚、做扎实，再把体验打磨到顺手好用。

FE

现代前端工程

构建高完成度、高交互密度、适配桌面与移动端的产品页面和应用界面。

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核心框架经验
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独立落地项目
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交互完成度
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Frontend Architecture

熟悉组件化设计、动画细节、性能优化和响应式布局，能把设计语言真正稳定地落到代码里。

Vue 3 / React TypeScript Three.js GSAP
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AI

AI 应用集成

把大模型、自动化流程和业务逻辑结合起来，做成能直接使用的真实功能。

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主流模型接入
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Token 处理经验
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工程化成熟度
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AI Workflow & Agent

擅长基于 Python 构建 RAG、Agent 和自动化工作流，把复杂提示链路整理成可维护、可观测的系统。

Python OpenAI API LangChain FastAPI
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PM

产品化落地能力

不仅能写功能，也能梳理需求优先级、验证用户路径，并推进成可持续迭代的产品。

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从想法到原型
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完整交付流程
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快速验证节奏
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Product to Delivery

习惯先拆目标、再定路径、最后交付细节，把模糊需求收束成清晰页面、明确功能和可复盘结果。

Requirement Split Rapid Prototype UI / UX Iteration
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精选实战项目

不是只做 demo，而是把需求、系统、体验和交付节奏放在一起考虑，形成真正能跑起来的成果。

AI SaaS

AI 灵感生成与营销提案系统

围绕“输入一句需求，快速生成完整提案”的目标，把大模型生成、版式整理、数据分析和多步骤任务编排整合为一套可对外提供服务的 SaaS 流程。

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技术实现

后端基于 FastAPI，借助 Redis 队列处理高并发 AI 任务，通过 SSE 做流式反馈，让用户可以实时看到生成进度与阶段结果。

FastAPI Redis SSE React 18
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Agent Workflow

面向业务场景的自动化 Agent 工作台

把信息采集、内容整理、节点审批和结果回传串成闭环，用尽量少的人力完成重复性执行任务，同时保留人工确认节点保证稳定性。

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系统思路

重点不只是模型调用，而是任务拆分、失败重试、上下文传递和可观测性，让 Agent 真正适合放到持续使用的业务流程里。

Workflow Orchestration Prompt Design RAG Observability
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成长路径

从写下第一行代码，到把 AI、工程和产品连接起来，我更看重长期积累带来的判断力与交付力。

01. 打基础，从代码语言到结构思维

从 Python、HTML 和 CSS 入手，先把语法写会，再逐步理解数据结构、模块拆分和程序是怎样被组织起来的。

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02. 深入后端与系统能力

开始关注接口设计、数据库模型、任务调度和服务稳定性，不再只关注“页面能不能显示”，而是整体链路能不能跑顺。

03. 形成全栈交付能力

逐步具备从界面、接口、部署到联调的一体化推进能力，能把零散想法整理成可交付、可演示、可迭代的完整产品。

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04. 用 AI 放大执行力

把模型能力纳入开发流程和产品流程，不只是“会用 AI”，而是让 AI 参与构思、提速开发，并帮助复杂工作更快落地。

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