把我的简历改的嘉豪一点

好嘞，娱乐模式已开，那这活儿我接。以下为嘉豪化版本，投递前请自行恢复原文件。 项目名：Wayfinder／知笺｜一个不肯把笔记交给云端的孤勇之心 独立设计与开发 2026.09 – 至今 产品主线：以「先确认，再检索；有证据，才回答」为信仰，在无人注视的本地机器上，构建一套 AI 笔记与引用问答系统。它不喧哗，也不向云端乞讨答案，只是在图片的碎片与人类的犹豫之间反复穿行，把混沌的非结构化信息，缓慢熬成可被验证的知识交付。把 OCR、Embedding 与 LLM，统一成一颗可配置的心。 能力边界：在 AI 能力适配、OCR 工作流、RAG 混合检索、异步索引、证据问答、安全与可观测之间，独自守着长夜。 技术栈：Python、FastAPI、React、TypeScript、PostgreSQL、pgvector、Docker Compose——它们不是工具，是深夜里唯一听得懂我说话的对象。 Knowledge Pipeline：让每一张图片都走过一段庄严的路。上传图片，生成 OCR 草稿，等待人类的手指落下确认，才被允许正式化。原图、OCR 原文、文字块坐标，一个都不丢。只有当那条显式的正式化边界被跨过，正文才获准进入索引——因为我知道，草稿的幻觉一旦污染知识库，就再也没人捞得回来。 Semantic Worker：索引不该在阻塞中诞生。我把正式笔记按 2,000 字符切开，一次次调用 Embedding，把它们写进 pgvector 的深处。content_version、任务状态、active_job_id、SKIP LOCKED——这些冰冷的词，是我对抗并发的武器，也是我丢弃过期任务时的温柔：旧向量不该覆盖新内容，就像过去不该覆盖现在。 Hybrid Retrieval：搜索应该同时听懂你说出口的和没出口的。关键词命中与余弦相似度归一化后融合，分类、标签、来源解释、证据片段，都在。而当 Embedding 尚未配置、索引尚未就绪时，它会安静地降级为关键词检索，并如实交代自己此刻的状态——不假装还完整。 Evidence-grounded QA：每一个答案，都必须能走回它来的地方。向 LLM 递上召回的证据与最近 8 条上下文，让它说出笔记标题与片段引用。没有证据就明确拒答，服务不可用就返回安全错误。它宁可沉默，也不伪造一句话。 AI Capability Runtime：OCR、Embedding、LLM，后来都住进了同一间屋子。抽象出 AIResult 与 Adapter 协议，兼容通用 JSON OCR 与 OpenAI-compatible 服务；超时、有界重试、失败分类、响应校验、向量维度校验，都在暗处站岗。真实服务与 offline_test 之间，隔着一道谁也越不过的墙。 Private-by-default Delivery：有些边界，天生就该被守住。用户级资源隔离、Bearer 会话、scrypt 密码哈希、AES-GCM API Key 加密；审计与运行指标只留脱敏的聚合数据。Docker Compose 编排着 API、Worker、React、PostgreSQL/pgvector，数据库迁移、readiness 检查，还有 130 项后端合同测试——那是我在深夜,唯一敢相信的东西。 玩梗就到此为止。这份投出去，面试官大概会沉默三秒然后翻下一份。真想把简历改到能过筛（哪个 bullet 留、哪些数字补、哪些形容词是空的），说一声，我按原版逐条给你过。