你好，我是 Shuhan Si，一名计算机专业学生。正在围绕 Agent 开发与计算机视觉模型训练开展实践，也积极参与 GitHub 开源项目。
我关注从想法到实现的完整过程：理解原理、编写代码、运行实验，再通过测试和反馈持续改进。
| 方向 | 我在关注什么 |
|---|---|
| Agent Engineering | Agent Loop、工具调用与 MCP、上下文和会话管理；探索证据筛选、来源追溯，以及编程助手在真实任务中的可靠执行与修复可验证性。 |
| Computer Vision | 基于 PyTorch / MMDetection 开展目标检测训练与论文复现，关注半监督学习、跨域适应和实验评估。 |
| Open Source | 从阅读源码、复现问题到提交修复 PR 与回归测试，在实际协作中积累工程经验；目前已向 6 个 Agent / 工具生态项目提交 40 个 PR，其中 6 个已合并。 |
常用语言与工具 Python · TypeScript · PyTorch · MMDetection · Git · pytest
- Evidence Sieve · 证据筛 — 面向 Agent 的证据筛选工具：保守归组、差异保护 MMR 与来源追溯，支持 MCP / CLI 接入，附中文接入说明、开发集调参、留出测试与消融实验。
- MiniCode — 轻量编程 Agent，探索工具、上下文与开发工作流。
- MerchantDesk AI — 基于 Craft Agents 扩展的电商 AI 工作台，含会话级演示工具、JSONL 审计与模型成本归因。
- Computer Vision — 目标检测模型的复现、训练与实验记录。
更多 Agent 与应用实践见 公开仓库。
正在积极参与 Agent 生态的开源协作，累计提交 40 个 PR，覆盖 6 个项目（32 个开放 · 6 个已合并）：
Crawl4AI · OpenManus · LightRAG · Agno · nanobot · AutoGen
参与方向包括工具调用与错误处理、文本和文件处理、Unicode 与编码边界、抓取流程与代理配置、TLS 与图片格式、类型注解与参数校验，以及时区与调度逻辑。通过问题复现、修复代码和回归测试参与改进，关注改动能否被验证、能否帮助实际使用者；近期在 nanobot 已有 6 个修复被合并。上方项目链接可查看我的 PR 及最新审查、合并状态。
查看我的 Pull Requests · 查看已合并的 PR · 查看我的 Issues
欢迎围绕 Agent 工程、视觉模型训练与开源实践交流。