刘雅婷 - AI Agent 开发工程师¶

联系方式¶

邮箱：liuyating.seo@example.com
GitHub：github.com/liuyating-seo
电话：135-4567-8901

个人简介¶

4 年全栈开发经验、2 年 AI 应用开发经验的 AI Agent 工程师，专注于 SEO 内容优化与增长自动化方向。熟练掌握 FastAPI、Scrapy 与 OpenAI API，主导过某电商公司的 SEO 内容优化 Agent 平台建设，实现从竞品抓取、关键词分析、内容生成到自动发布的全链路自动化，6 个月内自然搜索流量增长 180%。

具备完整的 Web 爬虫、内容分析、RAG 检索与 LLM 内容生成工程能力。深入理解 SEO 搜索引擎排名机制、关键词策略、内容质量评估，能将 LLM 生成能力与 SEO 最佳实践深度结合，产出既符合搜索引擎偏好又满足用户意图的高质量内容。

重视数据驱动与效果度量，习惯为内容生产流程建立「排名 / 流量 / 转化」全链路指标看板，持续优化内容策略。

技术栈¶

编程语言¶

Python（熟练，6 年生产经验）、JavaScript（熟练，前端交互）、HTML / CSS（熟练）

AI/ML 技术¶

OpenAI API（Chat / Function Calling / Embedding / Structured Output / Streaming）
RAG 工程：竞品内容向量化、语义检索、内容差异分析
Prompt 工程：SEO 文案模板、结构化内容生成、关键词密度控制
内容质量评估：可读性、原创度、关键词覆盖度、搜索意图匹配

后端开发¶

FastAPI（异步 API 设计、任务调度、Webhook 回调）
Scrapy（分布式爬虫、中间件、代理池、去重）
Celery + Redis（异步任务队列、定时调度、重试机制）
Pydantic（数据校验与序列化）

数据库与中间件¶

PostgreSQL（内容元数据、关键词库、排名历史、JSONB 存储）
Redis（爬虫去重、任务队列、缓存）
Qdrant（竞品内容与关键词向量检索）

前端与可视化¶

Bootstrap（管理后台 UI）
Chart.js / ECharts（排名与流量趋势可视化）
Jinja2（模板渲染）

DevOps 与工具¶

Docker、Docker Compose
Git、GitHub Actions（CI/CD）
Prometheus + Grafana（爬虫与任务监控）
Pytest（单元测试，覆盖率 76%）
Scrapyrt / Scrapyd（爬虫部署与管理）

项目经验¶

SEO 内容优化 Agent 平台 | 2024.03 - 2024.12 | 技术负责人¶

技术栈： FastAPI + Scrapy + OpenAI API + Qdrant + Bootstrap + Celery + PostgreSQL

项目背景： 为某电商公司构建 SEO 内容优化 Agent 平台，实现「竞品内容抓取 → 关键词与排名分析 → 内容生成 → 自动发布 → 效果监控」全链路自动化，目标是降低人工内容生产成本并规模化提升自然搜索流量。

核心职责与贡献：

构建内容分析模块，基于 Scrapy 分布式抓取 200+ 竞品站点的内容与排名数据，使用 Qdrant 对竞品内容做向量化存储与语义检索，分析「目标关键词 Top10 内容的共性结构与差异化机会」，为内容生成提供数据支撑，目标关键词覆盖率从 45% 提升至 82%。
实现关键词提取与策略模块，结合搜索量、竞争度、商业价值三维度评分筛选关键词，并基于语义聚类构建主题集群（Topic Cluster），输出结构化内容大纲，6 个月内累计产出 3500 篇 SEO 优化内容，自然搜索流量增长 180%。
构建内容自动生成 Agent，基于 OpenAI API + 结构化 Prompt 模板生成符合 SEO 规范的内容（含标题 / H 标签 / 元描述 / 内链建议），约束关键词密度 1-2%、字数 1500+、可读性评分 ≥ 60，生成内容原创度 92%，人工抽检通过率 88%。
设计排名监控系统，每日定时抓取目标关键词排名变化并入库，Bootstrap + ECharts 后台展示排名趋势与流量关联，支持按关键词 / 页面 / 时间维度下钻分析，识别并下线低效内容 420 篇，节省索引预算。

关键实现：

使用 Scrapy + Scrapyd 搭建分布式爬虫，通过代理池与请求限流中间件规避反爬，单日稳定抓取页面 5 万+；去重基于 URL + 内容指纹（SimHash）双策略，重复率 < 0.5%。
在 Qdrant 中按站点划分 Collection，存储竞品内容向量与关键词向量，通过相似度检索快速定位「同主题竞品内容」作为生成参考；结合 BM25 检索关键词共现信息，辅助构建内容大纲。
使用 FastAPI + Celery 构建异步任务调度，长耗时的「抓取 → 分析 → 生成 → 发布」流程拆解为独立任务，通过任务依赖图编排，支持失败重试与断点续跑；前端通过 SSE 推送任务进度。
设计内容质量门禁：生成后自动检测关键词密度、字数、可读性、原创度（与库内内容比对相似度），不达标自动重写，最多 3 轮；通过后调用 CMS 发布 API 自动发布，并记录发布元数据用于效果追踪。
实现搜索意图分类：基于 LLM 将关键词分类为「信息型 / 导航型 / 交易型」，针对不同意图使用不同内容模板，交易型关键词转化率较通用模板提升 27%。

项目成果：

累计产出 SEO 优化内容 3500 篇，人工成本降低 80%（原人工撰写团队 8 人缩减至 2 人审核）。
6 个月内自然搜索流量增长 180%，目标关键词首页占比从 18% 提升至 47%。
生成内容原创度 92%，人工抽检通过率 88%，未触发搜索引擎内容惩罚。
单篇内容生产成本从人工 120 元降至 API 0.8 元。
排名监控覆盖 5000+ 关键词，每日更新，平均延迟 < 1 天。

竞品监控与情报系统 | 2023.04 - 2024.02 | 全栈开发¶

技术栈： Python + Scrapy + FastAPI + PostgreSQL + Bootstrap

项目背景： 为市场团队构建竞品监控平台，自动抓取竞品价格、活动、新品上架信息并生成情报报告。

核心职责与贡献：

设计 Scrapy 分布式爬虫框架，覆盖 15 个竞品站点，支持动态配置抓取规则，新增竞品接入时间从 2 天缩短至 4 小时。
实现价格变化自动告警与情报日报生成，基于规则 + LLM 摘要生成每日简报，市场团队响应速度提升 50%。
构建 Bootstrap 后台与 ECharts 可视化看板，支持按竞品 / 类目 / 时间维度查看趋势。

关键实现：

使用 Scrapy 中间件实现请求指纹去重与代理轮换，结合 Playwright 处理 JS 渲染页面，覆盖率从 70% 提升至 95%。
使用 LLM 对抓取的非结构化活动文案做结构化抽取（活动名 / 折扣 / 时间 / 范围），抽取准确率 84%。

项目成果：

监控 15 个竞品、3 万+ SKU，日均抓取 12 万条数据。
市场团队情报获取时效从 1 天提升至 1 小时。

教育背景¶

某某大学 - 软件工程 - 本科 - 2016.09 - 2020.06

技能证书¶

Google Analytics Individual Qualification (GAIQ)
Scrapy 官方进阶课程认证（虚构示例）

开源贡献¶

seo-content-agent - 基于 FastAPI + OpenAI 的 SEO 内容生成 Agent，GitHub 180 Star，提供关键词分析、内容生成、质量检测完整流程。
scrapy-antiblock-kit - Scrapy 反爬工具包（代理池 / UA 轮换 / 限流），GitHub 95 Star。