主要方向是全栈 Web、Python/Node 后端、数据自动化和 AI 工具链落地。熟悉 React、TypeScript、Next.js、Tailwind/CSS,能做后台页面、表格、流程图、状态流转和移动端适配;后端可用 Node/Express、Python/FastAPI 风格接口,配合 SQLite、PostgreSQL 做数据建模、CRUD、日志和简单任务队列。熟悉 JSON/YAML 结构设计、API 对接、浏览器自动化 Playwright、Chrome Extension/MV3 基础迁移、Telegram bot、数据清洗脚本、README 和交付文档。AI 方向可以做 LLM workflow、提示词约束、结构化输出、validator、测试用例和安全边界设计。
做过多类小型交付项目和内部工具:React/Next.js 管理后台、数据看板、API 接入、SQLite/PostgreSQL 本地数据工具、Python 自动化脚本、市场数据抓取清洗、Telegram 数据提醒 bot、浏览器自动化测试和 Chrome 扩展修复。项目交付习惯是先确认输入输出和验收标准,再拆小里程碑,实现可运行版本、基础测试、异常日志和交接文档。对于 AI/LLM 项目,能把自然语言需求转换为结构化 schema,加入校验器、人工确认节点、预览界面和测试样例,避免直接执行高风险动作。
这是一个面向求职场景的简历生成与管理系统,我负责从需求拆解、前后端实现到部署联调。系统支持简历草稿、模块化编辑、项目经历生成、在线预览、PDF导出和多模板管理。技术上使用React/Next.js前端、Node/TypeScript后端、PostgreSQL/对象存储及异步任务,
这是一个数据核对与自动化质检交付案例,目标是在受限环境中实现SKU/库存类数据的一致性检查、规则归一、批处理和结果报告输出。我负责理解需求、设计字段映射与校验流程,编写Python脚本和测试用例,处理异常输入、执行日志和可重复运行。最终通过平台质检,内容质量评分100,并保留执行