Hi,你好 👋

黄一晋

生物制药背景 · 正在用 agent + vibe coding 重建技能树

几周前我还一行代码都不会写。这个页面上的每一件作品,都是我把需求说清楚、 由 AI 动手、再由我验收做出来的——我相信"会提需求、会验收",就是这个时代的编程能力。

看我的作品 ↓

我手里的工具TOOLBOX

Pythonpandasmatplotlib EChartsHTML / CSSJavaScript 数据清洗Agent 协作需求拆解与验收

作品WORKS · 全部可复现

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文件整理助手

让 AI 替我收拾电脑的第一次尝试:按类型自动归档乱糟糟的文件夹。先预览方案、确认后才动手—— 从第一个脚本起,我就学会了和 AI 合作的安全规矩。

Python自动化安全设计
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销售数据分析流水线

50 行"脏"数据进来,干净的结论出去:去重、统一格式、处理缺失与异常,每一步处理留痕。 清洗即决策,所有业务假设都写在日志里。

销售分析图
pandasmatplotlib数据清洗
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交互式数据报告

同一份数据,变成一个可以点开的网页:悬停查看数值、窗口缩放自适应。 报告由脚本自动生成——数据一换,重跑一次全部更新。

EChartsHTML / CSS / JS自动化报告
打开这份报告 →
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记账本应用

我的第一个日常工具,后来长成了小财务面板:记一笔、存得住(刷新不丢)、删得了, 带本月预算警报和实时图表,还能导出 CSV 接回数据分析流水线。 每一次升级,都经过 AI 的全套自动化测试。

JavaScriptlocalStorageECharts自动化测试
打开这个应用 →
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我的城市天气报告

我的程序第一次和全世界的服务器对话:每天早上自动向气象 API 请求最新一整年的真实数据, 清洗、分析、作图、重新上线,全程无人值守。最热超 35°C、六成天数在下雨——都是从数据里读出来的,不是我猜的。

天气分析图
APIrequestspandas双轴图

学习历程JOURNEY · 零基础起步

第 1 周 · 起步
装好 Python 环境,画出生长曲线——第一次体会到"说清楚需求,机器替我干活"。
第 2 周 · 自动化
文件整理助手,学会"预览-确认-执行"的安全流程。
第 3 周 · 数据分析
清洗 → 汇总 → 画图,一条流水线跑通真实世界的脏数据。
第 4 周 · 网页报告
交互式 ECharts 报告 + 一键重新生成,作品能发给别人看了。
第 5 周 · 交互应用
记账本:表单、存储、测试,第一个每天真的会用的工具。
第 6 周 · 真实数据
调用气象 API,把一年的真实天气做成报告,并部署上线本网站。