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AI Builder with Linguistic Acumen
_{用语言学的敏锐度，构建 Agent、开发者工具与学习系统。}

我把语言学训练带进 AI 构建过程：解析真正的意图，判断上下文边界，为接口建立共享语法，再用反馈让系统持续修正。

Language is not decoration after the interface. It is architecture before the system.

[ parse ] 读懂意图  →  [ model ] 组织语境  →  [ build ] 让理解运行

OBJECT	WHAT IT MAKES POSSIBLE	SIGNAL
TeXada	让自然语言、不完整 LaTeX 与公式截图进入同一条可复制、可校验的数学写作流。	`PYTHON` `MATH AGENT` `LOCAL-FIRST`
Codetics / 语码游戏	一场关于噪声、压缩、认知偏误与意义保存的互动叙事实验。进入游戏 ↗	`TYPESCRIPT` `NARRATIVE SYSTEM` `LIVE`
ppt-skills	面向 AI 编程 Agent 的开源 PPTX 生成技能：主题化、CJK 友好、保持元素可编辑。	`JAVASCRIPT` `AGENT SKILL` `DESIGN`
video2knowledge	视频 → 时间戳字幕 → 知识文档 / HTML / Anki；多模态与 ASR 双本地路径。	`PYTHON` `VLM / ASR` `PRIVACY`

`SYNTAX / 关系`	`CONTEXT / 语境`	`INTERFACE / 翻译`
先让角色、依赖与动作站稳，让复杂仍然可以被理解。	意义发生在上下文里；可靠性来自被正确保留的语境。	接口不消除差异，而是让不同系统知道怎样彼此说话。

正在研究：Agent 如何成为可靠的行动者。

当前关注本地优先的工具调用、Agent 评测与自演化。重点不是让模型生成更多表达，而是让系统在有限上下文、明确权限与真实反馈中仍能可靠行动。

MAP CAPABILITY BOUNDARIES → DESIGN TOOL GRAMMARS → MEASURE TASK ENTROPY → CLOSE THE LOOP

FIELD	LIVE REPOSITORIES
Agents & Tools	network-troubleshoot-skill · ppt-skills · TeXada · minicpm5-network-doctor
Knowledge Systems	math-to-deep-learning · Mathematics-Universe · video2knowledge
Interactive Objects	Codetics · MathConnect · SushiTimer

Python TypeScript JavaScript Swift Rust Kotlin

LLM Agents MCP Tool Use VLM / ASR Local-first AI Evaluation

React Astro Vite Tauri Electron GitHub Actions

我也把工具与修复送回社区。以下为已合并的外部 PR（按仓库 ⭐ 排序，每日自动更新）：

7 merged PRs across 5 repos · auto-updated daily.

Project	★	My merged PRs
rust		#160538 — Update expect messages in tcp.rs doc examples to follow the style guide
awesome-cursorrules		#292 — feat: add Network Troubleshooting skill (.mdc rule)
agent-skills-with-anthropic		#1 #5 #8
awesome-beancount		#76 — Add FinancialBeancount - China multi-platform bill deduplication tool
Step-Realtime-CLI		#16 — test: add comprehensive test suite (848 tests, 11 files)