为本地线下课程机构建设并运维内容管理平台
对外站点加自建管理后台，部署在 S3 与 CloudFront 上， 让非技术人员自行更新排课、师资、政策与常见问题内容。
这个项目的工程叙事在于约束条件：内容变更频繁、改内容的人不是开发者、 整套系统还要跑得便宜且稳定。这组条件指向的方案就是 CMS 后台加 CDN 静态分发 —— 你正在看的这个网站，用的是同一套推理。
AI 与数字化
客户交付、自有产品、应用建模 —— 从让一套生产系统长期健康运转， 到把工业数据变成人能据以判断的依据。
客户交付
采购方评估软件供应商时，真正该看的不是「能不能做」，而是「留不留得住」。
自有产品
wtcraft
面向 AI 编码 Agent 的 git 原生治理工具。多个 Agent 在各自独立的 worktree 中并行，每个都受一份书面任务契约约束 —— 写明工作范围、禁止触碰的区域和验证步骤。状态直接存在 git 里，不需要额外的运行时或数据库。
它的价值在于可验证 —— 任何人在自己的仓库里
npx wtcraft init 就能复现。
商用软件场景里，能自己动手验证的证据，比需要凭信任接受的描述重得多。
亲笔小卡 Wishes by Hand
手写卡片应用，以 Metal 实现低延迟压感笔触渲染，配古典卡面与永字八法练字房。 所有处理都在设备上完成，除 iCloud 同步外没有数据离开设备。
笔迹评分是几何规则算法，不是模型。它证明的是另一种能力： 零后端、低延迟、隐私由架构保证。 对于数据不能出厂区或不能出境的客户，这比任何形容词都有意义。
应用建模
尾矿库风险基准评估
与一家国际性矿业工程咨询机构合作的 capstone 项目， 由不列颠哥伦比亚大学数据科学硕士四人团队完成。
以约 300 起尾矿库溃坝记录与约 1800 座在役设施的数据， 按降水、地震危险性、筑坝方式与运营状态等特征建模。 交付物是可复现的数据管线与预测仪表盘；梯度提升模型在留出测试集上 F2 达 0.826。
值得说明的是「可解释」这个设计取向。这个工具的定位是为人工复核做前置筛查， 而不是替人下结论 —— 这也正是它能被真正用起来的原因。
合作方式
- 固定范围交付 —— 范围、验收标准与价格都写明的交付型项目。
- 持续运维 —— 月度维护，含内容更新、依赖升级、监控与小幅改动。
- 技术咨询 —— 按天或按周：架构评审、AI Agent 工作流设计、数据管线设计、可解释风险建模。