AI Agent 数据工程
训练数据合成、标注管线、数据清洗与均衡，把模型需求转化为可持续生产的数据系统。
AI AGENT · DATA ENGINEERING · INDEPENDENT APPS
把复杂系统，
做成真正可用的产品。
我是 Echo Alex，一名位于北京的 AI Agent 与数据工程实践者。 关注训练数据、模型评测、自动化工作流，也独立开发本地优先的 Android 应用。
SYSTEM MAP / 2026
01AgentData · Eval · Workflow
02AppsLocal-first · Android
03ShareCases · Tools · Community
8+年数据与工程经验
0→1从方案到可运行产品
Local-first隐私友好的应用设计
End-to-end数据、评测与交付闭环
CORE CAPABILITIES
四项核心能力
从数据底座和评测标准出发，走到可交付的 Agent 系统与用户产品。
模型评测与质量
Benchmark、LLM-as-a-Judge、人工评测自动化、多模型横评和可解释错误归因。
多模态工作流
连接生成、理解、后处理、判别与失败重试，让多模型组合成为稳定的端到端流程。
产品化与知识传播
从 0 到 1 构建 Android 与 Web 产品，并把工程实践沉淀为指南、案例和可复用工具。
SELECTED WORK
代表项目
今日摄入1,680 kcal
320kcal 剩余
碳水 48% · 蛋白 28% · 脂肪 24%
Calorie Ledger
用拍照、文字或语音快速记录饮食，让兼容视觉模型估算热量与三大营养素，并把摄入、运动、体重与腰围放在同一个日常闭环里。
AndroidLocal-firstVision AI
项目详情 →180 spm
20:00
01Generator
02Validator
03Solver
04Judge
Agent Data & Evaluation
由 Generator、Validator、Solver、Judge 组成可执行评测闭环，把静态题目升级为可生成、可验证、可求解、可评分的真实任务。
AgentEvaluationBenchmark
项目详情 →帮我做一个只属于我的旅行记账 App
理解需求
生成界面与数据
测试并交付 App
Mobile LLM OS
以 LLM 作为手机端的主要交互入口：用户表达需求，系统协助完成需求澄清、产品设计、代码生成、测试与持续迭代。
LLM OSAgentic CodingMobile
项目详情 →CURRENT DIRECTION
下一步，我想探索手机端 LLM OS：让用户只需表达需求， 就能和模型一起设计、开发并迭代自己真正需要的 App。了解这个方向 →