需求分析
- 明确目标
- 确认输入输出
- 拆解流程
PERSONAL RESUME · 技术简历
殷良武
Python 开发工程师 / 自动化系统开发
Python 自动化Flask / FastAPI数据采集与 Web 后台
以开发能力为核心，围绕自动化和数据处理推进项目落地无人机、设计和维修经历归入专业拓展与综合能力板块。
从需求到交付 · 注重完整开发闭环
接口与流程设计
- 技术选型
- 数据结构
- 请求链路
开发实现
- Python 编码
- 后台接口
- 前端交互
自动化增强
- 脚本封装
- 爬虫采集
- 自动键鼠
AI 与视觉识别
- YOLO 检测
- OpenCV 处理
- AI 辅助开发
测试优化
- 异常处理
- 稳定性验证
- 体验优化
部署维护
- 环境配置
- 上线运行
- 持续迭代
核心能力
Python 自动化开发
使用 Python 编写脚本、批量处理流程、接口请求和数据整理任务。
Web 后端与后台系统
使用 Flask / FastAPI 构建接口、后台管理、文件上传和内容管理功能。
爬虫与协议分析
理解 HTTP / POST 请求、Headers、参数结构和接口模拟，完成数据采集与清洗。
AI 与视觉识别
将 YOLO、OpenCV 和 AI 编程工具用于目标检测、图像处理和效率提升。
开发实践项目
自动化办公系统
面向重复文件处理、批量整理和固定流程执行，减少人工操作成本。
Python · Flask · 文件处理 · 后台管理数据采集与处理平台
围绕网页采集、接口请求模拟、数据清洗和结构化存储搭建稳定流程。
Requests · Scrapy · MySQL · 数据清洗AI / 视觉识别工作流
将 YOLO、OpenCV 和 AI 工具用于图像处理、目标检测和自动化流程联动。
YOLO · OpenCV · Python · AI 辅助开发技术栈
前端基础
HTMLCSSJavaScript
后端框架
PythonFlaskFastAPIREST API
数据库
MySQLSQLiteRedis数据建模
自动化与爬虫
RequestsScrapyPlaywrightSeleniumPOST 协议自动键鼠
AI 与视觉
YOLOOpenCVGPTClaudeCodexCursor
工程工具
GitLinuxDocker部署维护
AI WORKFLOW · 工程辅助体系
以 Codex 为入口，构建从分析、修改到验证的 AI 工程协作流程。
在本地项目开发中，结合 Skill 与 MCP 工具完成代码阅读、文件修改、浏览器验证、设计素材处理和自动化脚本执行，提升小型系统从需求到页面交付的效率。
01 Codex / Coding Agent · 需求拆解与代码修改
02 Browser MCP · 页面检查、交互验证与视觉反馈
03 Node REPL / Shell · 脚本执行、数据处理与调试
04 Canva / Photoshop MCP · 视觉素材与设计资产处理
专业拓展 / 综合能力
无人机应用技术
来自专业学习与毕业设计，涉及地面站、飞控接线、参数监控和航拍流程理解。
专业背景 · 软硬件协作 · 自动化控制理解计算机维修与硬件维护
作为 IT 基础能力补充，覆盖装机、系统安装、硬件故障排查和基础外设维护。
综合能力 · 使用环境理解海报设计与校园成果
海报奖项和活动视觉归入表达能力与作品包装板块，与开发项目进行区分展示。
Photoshop · 活动视觉 · 作品包装自我评价
个人能力建设聚焦计算机开发与 IT 实践，重点围绕 Python、Web 后端、自动化、数据采集和 AI 工具解决实际问题；无人机、硬件维护和视觉设计作为专业背景与综合素质补充。
开发核心方向
自动化效率工具
拓展综合能力