你好，我是 ZiY1Ming。
一个做 AI Infra 与 Agent 开发的软件工程开发者。方向已经收敛：往上是模型推理基础设施（vLLM Semantic Router），往下是 Agent 运行时与工具（桌面端、自动化）——前者是社区协作，后者是自己从 0 搭的东西。
关于本站
这里是作品集，记做过的项目、踩过的坑。完整的技术文章发在 CSDN，项目清单在项目页。
内容不保证成体系。很多是某个问题折腾了很久之后留下的记录。比起写一篇“完美的教程”，我更希望这里能保留真实的过程，以后翻回来看，能想起当时是怎么一步步试过来的。
主线一：AI Infra —— vLLM Semantic Router
vLLM Semantic Router 是一个可编程的模型决策层（6k★）：把多模型路由、语义缓存、提示守卫和工具调用收拢到一套规则里，让“用哪个模型、走哪条路”变成可配置的工程问题。我持续给它贡献上游代码，现在是项目 Committer（GitHub 上显示为 Collaborator）。方向集中在安装与容器运行时、官网与文档、Dashboard——最早的一个修复是让安装脚本识别已有的 Podman（#3294），后面顺着这条线做了一组 runtime 改进。详情在项目页。
主线二：Agent 开发 —— desktop-for-step-code
desktop-for-step-code 是 Step Code 的社区 Windows 桌面客户端（Electron + React + TypeScript）：官方桌面端缺位时，它把工作区、会话管理和流式对话跑起来，Step Code 负责底层的 agent 执行。我主要做构建与发布链路——集成补丁的 npm 构建降级、CI 钉点一致性检查、构建文档对齐这些工程侧的事。同一条线上还有自己做的 cnb-npc-skill：把“派发任务 → 云端 AI 执行 → PR / 评审报告”压成一条命令，不占主力 Agent 的上下文。
更早的积累：量化研究
在 WorldQuant BRAIN 上做过相当长时间的 Alpha 研究：一万多次回测、50+ 因子、国内排名进过前 30。主业已经不在这，但它留给我一个习惯——任何想法都要回测完再下结论。
10,000+ 次回测50+ 个 Alpha 因子中国大陆最高排名 30+
当前关注
AI Infra 侧：模型决策层、推理路由、安装与容器运行时这类“让模型可靠跑起来”的工程链路。Agent 侧：运行时、桌面端、工具调用与自动化审批。两个方向的共同点——把 AI 能力变成基础设施，而不是 demo。