数据工程 · AI 工具 · 独立开发
把真实的数据工程问题，做成小而完整、可以真正运行的软件。
见远而行 · Horizon Joins Journey
我长期从事数据平台、湖仓与数据工程，把工作中反复遇到的问题做成工具，也用交互实验分享工程经验。最近在探索 AI Agent 如何参与日常开发：从工作空间、长任务通知，到整理可追溯的工作成果。喜欢轻量、自托管、可审计的软件，持续参与开源贡献。
- 数据仓库图解 — 用图解和交互实验理解数据建模、指标、调度与血缘。在线学习
- Data Asset Portal — 面向数据团队的轻量数据资产门户，管理表、字段、指标与元数据。在线浏览
- Lakehouse Toolkit — 面向湖仓开发的 SQL 审计、DDL 检查、血缘与作业依赖工具集。
- lineage-viewer — 轻量、框架无关、可嵌入的表级与字段级血缘可视化组件。在线演示
- Pi Agent Pulse — 为 Pi Agent 长任务提供状态观察、疑似停滞提醒和通知。
- Career Compiler（早期项目）— 从开发活动中整理可追溯的职业证据，生成简历与 GitHub 主页。
- project-workspace-init — 用于初始化 Git 工作空间与 Agent 协作目录、创建和复用任务 worktree 的 Skill。
- LarkLedger（飞账） — 自托管的个人与家庭财务系统，支持 Web、飞书/Lark 与开放 API；AI 理解输入，业务逻辑维护账本事实。Web 入口（需飞书登录）
参与 DBX 上游贡献。
复现 → 定位 → 修复 → 回归验证 → 上游贡献
最近关注三个方向：
- 数仓交互教学：把建模、调度和数据质量问题放进可操作的实验。
- Agent 开发工具：完善工作空间管理、长任务通知与工作成果整理。
- DBX 插件探索：Plan Detective 正处于宿主 API 能力验证阶段，执行计划解析与诊断能力尚未实现。