BoHuYeShan

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生物技术专业，编程科班出身、受过系统训练，主力语言 Python 和 Java。喜欢看前沿发展，关注软件工程、AI 和科学问题的交叉地带。脑袋里有很多想法，希望在生物学或者编程上实现——这个博客就是实现的地方。

先说清楚这里不是什么：不是转型指南，也不是就业咨询。AI 时代最值得练的本事不是「转行」，是跨学科的联动视野——学科的墙正在被 AI 一扇扇拆掉，生物学、工程、计算科学以前各说各话，现在必须在同一张桌子上对话。专业是起点，不是身份，更不是枷锁。

技术路线

所有项目都沿同一条线生长：从生物学的问题出发，用工程把答案做出来，再让 AI 把这条管线放大。

  • 生物学问题：荞麦种子品质识别（ Buckwheat-seed-quality ）、CNN 菌落计数（ CNN-MicroAI-Colony ）、农业场景的 Agent 尝试（ MicroAGI-Agri ）——领域直觉在这里长出来
  • Linxira OS：面向科研工作站的 Arch Linux 独立发行版——离线可安装 ISO、自建签名软件仓库、可复现构建，仓库在 Linxira-OS 组织
  • 生信工具链： linxira-bio-sdk ——本地优先的生信 SDK，原生 GUI、CLI 与 Agent 技能，博客里有完整的拆解系列
  • Coding Agent 发行版： linxira-zeta ——基于 OMP 的 coding agent 发行版，维护上游、压缓存、接 Rust，博客里有拆 Zeta 系列
  • AI for Science： flygo ——用 MaleCNS v1.0 真实连接组（166,700 个神经元、2558 万突触）仿真两只果蝇大脑下五子棋，博客里有完整的设计与实现

写什么

  • 生信工程：群体遗传、重测序、蛋白质方向，完整管线与图表语言，留下可复现的细节和代码
  • AI 实践：Agent 工作流、多轮协作写作，把模型能力接进生物领域真实流程的工程记录

更新不会快，因为只有一条标准：写深。一个问题要么从原理到实现彻底写透，要么不写——宁可少而透，不发浅而杂。

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