气象与数据处理
接触 Python、数据分析与模型应用，形成先判断数据是否可靠、再选择技术方案的习惯。
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关于我
type Me struct {
Name string // T-Dwag
Location string // Chengdu
Stack []string // Go, Python, Vue, PostgreSQL, Redis, ES,Eino,Kratos,go-zero
Focus string // AI 应用后端 / Agent 工程化
Mindset string // 边界 · 证据 · 持续行动
}
func main() {
fmt.Println(me.Summary()) // “持续探索的数字游民 T-Dwag”
THE JOURNEY
转型路径：能力是叠加出来的
不是追热点式转行，而是把领域数据理解、后端工程能力与 AI 落地，串成一条连续的能力链。
Go 后端工程
意识到数据要落地，还需要稳定的接口、数据库、缓存与部署能力。通过短链接和评价系统建立后端知识体系。
AI Agent 工程化
研究 Eino Agent 编排、RAG、MCP 与 A2A，把传统后端原则带进 AI 系统：参数校验、超时、幂等、权限与评估。
我的方向不是从气象突然跳到 AI，而是从领域数据处理走到后端工程，再走到 AI 应用落地。
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坐标成都，正在寻求更具挑战性的 AI 应用后端 / Agent 工程化岗位。
如有合适机会，欢迎通过
wuonchannel@gmail.com
或
github.com/T-DWAG
联系我。
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