我的项目

我的业余项目

写代码这么多年，工作里做的东西大多和公司绑在一起，能公开的不多。业余时间我更愿意折腾一些自己能从头到尾说清楚的小项目：有的解决自己的痛点，有的纯粹是练手，还有的是为了把某个技术彻底搞明白。

这里列的都是我在 GitHub 上真实维护的仓库，不追求 star 数，够用、能跑、我自己在用，就够了。完整列表见 github.com/walterfan。

说明：下面按主题分组，不按时间。有些项目还在断断续续更新，有些已经完成了它的历史使命。程序员的仓库和人一样，有的在成长，有的在养老。

AI 与大模型工具

这几年主要精力放在「让 AI 真正进入软件工程」这件事上，而不是停留在 demo。

项目 说明 技术栈
lazy-rabbit-agent 一个 LLM Agent 框架，把常用的 Agent 能力封装成可复用的组件 Python LLM
lazy-rabbit-skills 懒兔子的 AI Skills 集合，把重复工作沉淀成可调用的技能 Python AI
lazy-ai-coder AI 辅助编码工具，探索 AI 在真实开发流程里的位置 Go LLM
lazy-code-kg 代码知识图谱，用图的方式理解和检索代码库 Go
intent-recognition-demo 用户意图识别 Demo Python NLP
lazy-podcast-mate 播客助手，用 AI 处理音频与内容 Python

实时通信与 WebRTC

WebRTC 和实时通信是我的老本行，这些是学习笔记和示例代码，写给自己，也写给需要入门的人。

项目 说明 技术栈
webrtc_primer WebRTC 入门教程 WebRTC
webrtc_note 我的 WebRTC 学习笔记 WebRTC
webrtc_snippets WebRTC 相关的代码片段合集 C++ WebRTC
face-detection-webrtc 基于 WebRTC 的人脸检测 Demo Python WebRTC
gstreamer-cookbook GStreamer 实用示例合集 GStreamer

后端与基础设施

一些偏平台、偏工程的项目，关注的是复用性和长期可维护性。

项目 说明 技术栈
lazy-rabbit-identity 开源的通用身份认证组件 Go
mdd 度量驱动开发（Metrics Driven Development）的配套实现 Java
medical-robot-demo 医疗机器人相关的 Demo Python

工具与实验

各种小工具和技术实验，很多是为了「解决一次就够了」的问题，也顺便试新技术。

项目 说明 技术栈
markpad Markdown 编辑器 / 阅读器 / 翻译 / 图表渲染 Python
lazy-todo-app 用 Tauri 写的桌面 Todo Demo，练手跨端开发 Rust Tauri
devops-cookbook 一堆 DevOps 脚本，日常运维的小抄 Python Shell

代码练习（Kata）

保持手感的地方。基本功不练，关键时刻手会告诉你真相。

code-kata 是这些练习的父项目，把各种语言的练手小套路收在一起，覆盖 C++、Java、Python、Go、JavaScript、TypeScript、HTML 和 CSS。

C++ Java Python Go JavaScript TypeScript HTML CSS

下面几个是单独拆出来、写得更成体系的语言 kata：

项目 说明 技术栈
kata-cpp C++ 代码练习 C++
kata-go Go 代码练习 Go
kata-java Java 代码练习，追求「漂亮的 Java」 Java
kata-python Python 练习与实验 Python Jupyter
kata-rust Rust 代码练习 Rust

写作与手册

技术之外，也在写一些长文档和手册，属于「把问题写下来」的那一类。

项目 说明
walter-ai-engineering-book AI 工程实践笔记
walter-ai-harness-book AI Harness 相关笔记
walter-ai-kb-book AI 知识库相关笔记
security-handbook 网络与医疗设备网络安全手册
spire_manual_cn SPIRE 手册中文版
the-tao-of-agile 敏捷开发之道

我的技术栈

不太愿意把自己框死在某个语言或框架里，但常年混在这几类工具上：

语言 C++ Java Python Go JavaScript Rust

实时通信 / 音视频 WebRTC GStreamer

后端 / 平台 FastAPI Spring Boot gRPC MySQL Redis Kafka

云原生 / DevOps Docker Kubernetes Terraform

AI / LLM LLM RAG Agent Prompt Engineering

更准确地说，比起「我会哪个框架」，我更在意这些底层问题：复杂度、反馈、协作、可靠性、可维护性，以及人的判断力。技术每几年换一批流行词，这些东西变得没那么快。

想聊聊？

如果你对上面某个项目感兴趣，或者想聊 WebRTC、后端架构、微服务、工程效能、AI 编程工具，欢迎联系我：