AI COPILOT: ORBITING

宇宙导航辅助系统

正在扫描深层星系轨道。当前飞船已接近 "YnWelc 开源星系"。探索就绪,指挥官。

YNWELC SYSTEM INDEX COORDINATES // 0,0,0
// hello cosmos
STAR SYSTEM PORTFOLIO

宇宙中的数字足迹

YNWELC 的代表性开源项目与技术探索之旅。每一个项目都在其专属的星球轨道上安静运转,凝聚了对 Java 21、多智能体协作、大模型 RAG 以及高弹性架构的深度实践。

01 / WORKFLOW ORCHESTRATOR

LangGraph4j 驱动

从需求输入到部署包产出的全链路自动化代码构建质量闭环平台。

02 / MULTI-AGENT BIDDING

并发虚拟线程

使用 Java 21 虚拟线程在数秒内并发组装和校验上百页的技术标书。

03 / INTELLIGENT AIOPS

麒麟系统智能运维

联动 Metrics/Logs/Trace 的 AIOps 闭环自愈系统,荣获全国一等奖。

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ORBITAL STATION // NEXUS PROJECT 01 OF 06
WORKFLOW ORCHESTRATION

AutoCode-Nexus

基于 LangGraph4j 驱动的 AI 代码生成与构建质量闭环平台

Java 21 Spring Boot 3.2 LangGraph4j LangChain4j Vue 3 Vite 7.0

解决质量闭环痛点

打破传统生成代码因语法、逻辑错误无法直接部署的问题,通过 AI 质检和编译验证实现代码自动纠错与重构。

多模态资源并发整合

具备并发图片与素材收集能力,确保生成的 HTML 或 Vue3 项目直接携带完整的视觉图片。

LANGGRAPH4J 工作流节点

1
Image Collector Node

多线程并发抓取匹配场景所需的高清插画与图标资产

2
Prompt Enhancer & Router

整合素材注入元数据,智能路由分发至 Vue3/HTML 生成代理

3
Quality Check & Builder Node

AI 自动排查编译警告与语法漏洞,测试无误后调用 Vite 构建包

PLATFORM // JAVA 21 & LANGGRAPH4J YNWELC // AUTOCODE NEXUS
ORBITAL STATION // AGENT DEPLOY PROJECT 02 OF 06
CONCURRENT BIDDING AGENT

Tender-Agent

面向海量技术文档生成的 Multi-Agent 标书流式组装引擎

Java 21 Virtual Threads LangChain4j Spring Boot 3.2 SSE Stream MySQL

Java 21 虚拟线程并发提速

彻底抛弃传统重装线程池,使用 TaskExecutor 并发发向 5 大核心章节 AI 任务,生成耗时从数十分钟缩至 1~2 分钟。

声明式代理架构与容错

集成 LangChain4j,将代理提示词与行为规范完美解耦;层级隔离设计确保单一章节故障不发生整站崩溃。

SSE 虚拟线程并发渲染实时流

Chapter 1: 总体方案设计
ACTIVE [100%]
Chapter 2: 核心业务应答
ACTIVE [100%]
Chapter 3: 项目实施计划
ACTIVE [100%]
Chapter 4: 质量安全保障
STREAMING [85%]
Chapter 5: 售后运维保障
STREAMING [45%]
>> QUALITY CHECK AGENT IN QUEUE
CONCURRENCY // VIRTUAL THREADS YNWELC // TENDER AGENT
ORBITAL STATION // SAGE RADAR PROJECT 03 OF 06
VERTICALLY RAG SYSTEMS

SkinSage

基于 BGE-M3 与 ChromaDB 向量召回的智能美容咨询助手

FastAPI Vue 3.5 TypeScript ChromaDB DeepSeek V3.2 BGE-M3 RAG

全流程 RAG 召回与溯源

利用 BGE-M3 提取 1024 维语义向量在 ChromaDB 中检索,Top-K 精准拼装 Context。每条回答可清晰标记知识来源文档评分。

大文件文档流切割

针对 PDF / Word / MD 进行自动化语义滑动块分割(500字符大小 + 50字符重叠),解决专业术语及长文本召回瓶颈。

KNOWLEDGE RAG QUESTION RESPONSE

敏感性肌肤,在换季时脸颊发红,该如何选择保养成分?
根据您提问召回的文档... 建议优先选择含有积雪草苷(Centella)神经酰胺(Ceramide)的产品以修复屏障,避免使用含酒精或高浓度果酸成分。
[召回源]: 《敏感肌换季护理手册.pdf》 第14页 (相似度: 0.92)
RAG MODEL // BGE-M3 & CHROMADB YNWELC // SKINSAGE PROJECT
ORBITAL STATION // X FRAMEWORK PROJECT 04 OF 06
NEXT-GEN AGENT FRAMEWORK

RAGentX

基于 Spring AI 构建的下一代多功能大模型代理应用框架

Java 21 Spring Boot 3.4.9 Spring AI PgVector HNSW Ollama Vue 3

多功能智能体 YuManus

具备强大的工具调用、任务规划与多步拆解推理能力。支持本地 Ollama (Gemma3) 与云端 API 精准适配。

PgVector HNSW 高频检索

自定义文档解析加载器,基于 PgVector 的 HNSW 索引实现极速向量匹配,支持元数据过滤的 LoveApp 情感答疑机器人。

YUMANUS CORE TOOL MATRIX

File Read/Write
Web Search
Web Scraping
Terminal Exec
PDF Generator
File Downloader
AGENT LIBRARY // SPRING AI & PGVECTOR YNWELC // RAGENTX DEPLOY
ORBITAL STATION // MIND CORE PROJECT 05 OF 06
SERVERLESS EDUCATION ASSISTANT

CampusMind

基于 AWS Serverless 架构的高校课程智能答疑系统

Python AWS Lambda Amazon DynamoDB DeepSeek API Flask Simulator S3 Gateway

AWS Lambda 极精简部署

整体后端逻辑高度内聚于单文件,实现冷启动零依赖、按需付费的高并发弹性部署方案。

本地 Flask 沙箱仿真

通过自定义 `local_server.py` 在本地容器环境完全模拟 AWS Lambda 事件传递,实现高效的本地热重载调试。

AWS SERVERLESS PIPELINE

Frontend Client (marked.js) User Ask / code
↓ (API Gateway)
AWS Lambda (lambda_function.py) DeepSeek Chat API
↓ (Composite keys Query)
DynamoDB (History & Tags Scan) State Persisted
INFRASTRUCTURE // AWS LAMBDA & DYNAMODB YNWELC // CAMPUSMIND APPS
ORBITAL STATION // AIOPS MAIN PROJECT 06 OF 06
KYLIN OS INTELLIGENT O&M

GO_AIOps_for_KylinOS

银河麒麟操作系统智能运维管家工具 (kylin-agent 核心模块)

DeepSeek-R1 Dify Ollama Go Prometheus Loki + Tempo Docker
🛡

全国一等奖 & 本地大模型推理

荣获 2025 年度中国青年科技创新“揭榜挂帅”全国一等奖。基于 V100S 显卡本地 Ollama 部署 DeepSeek-R1,精细 Prompt 设计阻断越权违规。

🛡

多源监控 MCP 工具链与自愈安全内核

自研 Go 语言 MCP 工具集联动 PromQL/LogQL/Trace,秒级诊断根因。execute_script 内置安全内核(validate_command),强行正则拦截 rm -rf、mkfs 等高危指令。

AI-AGENT> natural_language_input: "系统响应延迟高,且 CPU 出现异常波动,请诊断排查并自愈故障。"
AI-AGENT> calling_tool: query_prometheus("cpu_usage_active")
[WARN] prometheus metrics matched! Node cpu usage: 94.2%
AI-AGENT> calling_tool: loki_query("level=error")
[ALERT] Loki error log found: "Connection Pool exhausted (max_connections=500)"
AI-AGENT> calling_tool: tempo_query("trace_id=4f1a2e3d")
[INFO] Trace ID analysis matched: DB Query response latency > 3200ms
AI-AGENT> action: generating heal script (adjust pg_max_connections)
AI-AGENT> status: running validate_command("sysctl -w net.core.somaxconn=1024")
[SUCCESS] command validation pass! High-risk regex check finished.
[SUCCESS] execute_script complete. System healthy. CPU usage decreased to 12%.
COMMAND STATION // SCREEN MONITORS DEVELOPMENT FOOTPRINTS
SPACE LAB MONITORS

太空控制室 · 开发历程足迹

ynwelc 在本地运行核心开发套件与工具链的历史性调试节点

操作台信号:首次成功在本地运行起来 Antigravity CLI 时的电脑截图
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STATION STATUS // MONITOR FEED ONLINE YNWELC // SPACE DOCK MONITORS
PERSPECTIVE OBSERVATORY // DEEP SPACE COORDINATES // MOON SURFACE
COSMIC PERSPECTIVE

月球看地球的视角

在荒凉的寂静中,仰望那颗孕育一切数字文明的蔚蓝母星

⦿

跳出局限,重构视野

从 38 万公里外的月球平原回望,地球是一颗悬挂在无垠黑暗中的脆弱蓝色大理石。这种“概观效应”迫使我们从更高维度审视软件与技术的社会学价值。

⦿

技术的终极归宿是人

我们编写的每一行代码(Java 线程、向量检索、无服务器路由),最终都服务于那颗蔚蓝母星上的生灵。构建更可靠、更具有关怀性的 AI 是技术探索者的使命。

384,400 KM FROM BASE VIEWPOINT // EARTH RISE OVER THE MOON
SCALE OBSERVATORY // MASS COMPARISON COORDINATES // SOLAR FLAT
COSMIC SCALE

地球与太阳的体积对比

感知宇宙深处的浩瀚尺度,技术追求在无垠中永无止境

130 万倍的庞大体量

太阳的直径约为地球的 109 倍,其体积足以容纳 130 万个地球。如果在同一水平面上画出两者的全貌,地球将退化为一个几不可见的小数点。

探索微小与极限的融合

对于个人开发者,每个项目的构建犹如在这浩瀚星系中打磨一颗尘埃。然而正是微小的尘埃堆叠,终能铺设出通往智能奇点的星际轨道。

VOLUME RATIO // 1 : 1,300,000 DIAMETER RATIO // 1 : 109
HYPERSPACE SYSTEM CLOSE STATUS // MISSION COMPLETE
HYPERSPACE JUMP

行而不辍 · 探索无界

YNWELC 的数字宇宙正以不可逆的速度膨胀。感谢您的太空旅程,我们未来终将在星辰之巅相遇。

EXPLORE GITHUB // @ynwelc
PORTFOLIO // HYPER JUMP COMPLETED
00

数字宇宙封面

YNWELC 的宇宙星系项目大纲

01

AutoCode-Nexus

LangGraph4j 代码构建质量闭环

02

Tender-Agent

虚拟线程并发标书流式装配

03

SkinSage

ChromaDB 向量检索美业知识库

04

RAGentX

Spring AI 智能体多工具调用框架

05

CampusMind

AWS Lambda Serverless 高校辅导员

06

GO_AIOps_for_KylinOS

银河麒麟系统智能运维自愈内核

07

太空控制室足迹

本地开发进程历史截图展示

08

地球仰望视角

从月表极目远眺蔚蓝大球

09

地球/太阳尺寸

宇宙量级尺度的物理直观对比

10

折叠时空尾声

时空加速折叠,星图跳跃