李旺
中文技术圈开发者 · 后端 / Java 为主 · 业余用 AI 辅助开发做点东西
精选项目
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vibe-coding-lab
用九步 AI 原生开发工作流跑通的个人项目仓库。你正在浏览的这个网站就是它的第一个端到端实战产物。
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guess-figure — 猜历史人物（V3 含 3 步 LLM pipeline + 题库 65 + 95.4% 质量）
九步 AI 原生开发工作流连续三期端到端做出的公开上线 Web 游戏。V1（001，2 天）：50 人物 × 7 线索 + LLM 异称匹配；V2（002，1 长 session）：匿名 cookie 账号 + 双层限流 + LLM 成本兜底；V3（003，1 工作日）：3 步 LLM pipeline 重构（强 LLM 产画像 → flash 产线索 → judge 自动重试）+ 题库 50→65 + quality_check 95.4% 满分率 + ¥2.61 总成本。
最近博客
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给猜历史人物重做线索生产 pipeline — 003 任务复盘
guess-figure V3:用九步工作流重构 3 步 LLM 内容生产 pipeline + 题库 50→65。复盘 6 个 production iteration 的隐性陷阱:gemini-2.5-pro thinking model 不输出 content、profile aliases 11+ 让 d6/d7 几乎不可避免穿底、Wikisource mapping 中文数字 vs 阿拉伯数字、LLM judge 跟 deterministic check 标准不一致、regression v1+v2 混合兜底机制、65/70 偏差用户中途多次 explicit accept。
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给已上线的猜历史人物加账号 + 限流 + LLM 成本兜底 — 002 任务复盘
guess-figure V2：用九步工作流给已上线 Web 游戏补账号系统 + 双层限流 + LLM 成本兜底，22/22 AC 通过。复盘 5 个 production 部署的隐性陷阱：wrangler.toml 模式覆盖 dashboard vars、CF Workers fire-and-forget 被 kill、KV negative cache 60s、Git Bash UTF-8 编码损坏、CF Pages free plan rate limit 限制。
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