把居民反馈整理成可编辑事项，由人确认、跟进并留下可追溯记录。

从证据采集到 AI 评估、人工复核、确定性评分和整改复测，形成一条可审计闭环。

让日常任务经过计划、人工确认、执行和结果证明，而不是停在一段建议文本。

低风险问题一步一步教，高风险场景先停下来，再把必要上下文交给家人。

让取证、修订、稽核围绕同一条证据链协作，缺证据时主动阻断下游。

把工作流画布、RAG 知识库、SSE 对话和失败补偿串成一套可运行的全栈系统。

团队项目中负责个人中心、发现页和落地页模块，覆盖搜索筛选、公开安全默认值和报名并发取舍。

把选题、大纲、正文、配图、小红书/即刻适配和公众号草稿注入串成内容工作流。

用两阶段多模态架构解决图片理解后角色一致性被稀释的问题。

零后端、零登录、零隐私上传，在浏览器内完成 Excel 岗位表筛选。

为疲劳、焦虑、卡住的开发者生成 3 分钟恢复流程和 Agent Handoff Prompt。

把散落在微信、小红书和截图里的活动信息，整理成可决策、可提醒的机会看板。

用单文件 Flask 应用证明：小项目也可以有数据保护、测试、类型和安全扫描。

LOOM-PLUS 的前身，验证工作流画布、知识库 RAG 和流式对话的核心假设。

为中老年用户设计的 50 天普通话学习路径，强调大字、高对比和离线可用。

围绕简历生成、JD 匹配、面试模拟和职业方向诊断，搭建一站式求职辅助流程。

LOOM-PLUS 的前身之一，专注 SQLite 单机部署和低门槛工作流学习体验。

专门解决“想太多但做不出来”的任务启动瘫痪，把无限准备切成可执行的第一步。

黑客松团队项目，面向更年期健康场景，用小程序 + AI 问答降低女性健康信息获取门槛。

黑客松团队项目，围绕跨链套利、策略执行和 Web3 协议交互做产品与工程验证。

把机器狗、门口检查和智能判断组合成空间智能原型，探索 AI 从屏幕走向现实场景。