pc.Peng Cheng

PERSONAL PORTFOLIO / 2026

把 AI 的可能,
写进实际的工具。

你好,我是 Peng Cheng。
这里记录我在 AI 应用、Agent 工作流与 BMS 工程中的探索:从文档自动化,到面向具体场景的软件工具。

AI APPLICATIONSAGENT WORKFLOWSBMS ENGINEERING
FROM IDEA TO IMPLEMENTATION+
↳
01 / INPUT真实场景文档 · 设备 · 业务
✳02 / PROCESS结构化 + AI规则与智能协作
⌘
03 / OUTPUT可用的工具工作流 · 代码 · 文档
BUILD · TEST · ITERATEFIG. 01

01 / SELECTED WORK

项目,比介绍更具体。

从公开仓库中精选。
每一个想法,都有代码可以追溯。

02 / PLATFORM工程项目

AI Center

连接学习、实践与知识沉淀。

面向企业员工的 AI 能力提升平台,整合学习中心、资讯、实践社区与 Skills 广场,并将审核、权限和内容治理纳入工作流。

ReactTypeScripttRPCMySQL
查看工程要点 +

支持沉浸式文档阅读、学习进度记录与页面感知助手。员工私有内容按身份隔离,管理员负责审核和运营维护;具体实现与验证记录见仓库文档。

查看项目源码 ↗
03 / ENERGY & AGENTS演示原型

储能 AI-BMS 运维 Agent

从设备状态,到可追溯的诊断流程。

围绕设备告警、规则诊断、知识检索、工单确认和报告归档,探索储能运维的完整闭环。当前以演示数据运行,真实设备与模型服务仍需联调。

PythonFastAPIVueSQLAlchemy
查看项目源码 ↗
04 / DEVELOPER TOOLS开发工具

DeepBMS

探索需求文档到 BMS 代码的路径。

解析 Excel / Word 需求与通信协议,通过结构化信息提取、模板参数注入和 Agent 编排,生成配置头文件、逻辑开关与 CAN 通信代码骨架。

PythonAutoGenCLIC / CAN
查看项目源码 ↗
还有更多探索,记录在 GitHub 查看全部仓库 ↗

02 / ABOUT & TOOLKIT

保持好奇,
也关注如何落地。

AI 应用 × 工程场景

我的项目探索围绕一个问题展开:如何把 AI 放进具体工作流程,形成可以使用、检查和迭代的工具?

从测试 SOP 自动生成,到企业 AI 学习平台,再到 BMS 开发与运维,我尝试连接业务输入、结构化处理和软件交付。这里用项目说明思路,用公开源码呈现细节。

应用开发

Python / TypeScript / React / Vue

后端与数据

FastAPI / tRPC / SQLAlchemy / MySQL

探索方向

Agent 工作流 / 文档自动化 / BMS 与 CAN

技术与项目内容整理自公开仓库,详细实现和项目状态以各仓库说明为准。

03 / LET’S CONNECT

从一个项目,
开始一次交流。

在 GitHub 找到我 ↗