刘汶海

在 Linux 环境下完成 DeepSeek-OCR 及 V3 模型的本地部署，搭建 ChromaDB 向量数据库，实现「非结构化数据 -> OCR识别 -> 向量切片 -> 语义检索」的完整 RAG 链路。针对实验室无网场景，将知识检索效率从分钟级提升至秒级。

基于大学生宿舍矛盾、师生沟通等高频场景洞察，设计「阴阳怪气/礼貌疏离」等差异化人设，探索 AI 在非任务型对话中的情绪价值供给能力。通过多轮 Prompt 迭代，使回复更贴合 00 后社交语境。

从 0 到 1 设计并落地可视化看板。将原始成绩单表格转化为直观的趋势图表，降低用户理解成本，提升查分场景下的交互体验。

在 3 小时黑客松限时内，从 0 到 1 完成创意构思、物理引擎逻辑编写及 GitHub Pages 上线，展现将复杂逻辑降维呈现的产品设计思维。