积微
全栈开发工程师
自由职业 · 6年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
AI 应用开发：
熟悉 LangChain、langGraph / LangChain4j、Prompt Engineering、RAG、Agent / Workflow、MCP、Function Calling 等 AI 应
用开发技术，具备 AI 对话、知识库问答、智能助手、内容生成等应用落地能力；熟悉 SSE 流式输出、实时语音转写、AI 会议纪
要等实时 AI 交互场景。
前端开发：
熟练使用 React / Next.js、Vue 3、TypeScript，熟悉 Vite / Webpack 等前端工程化工具；熟悉 WebSocket、SSE、
IndexedDB、虚拟列表等技术，具备复杂交互、实时通信、性能优化及大数据量场景开发经验。
后端开发：
熟悉 Java 8+、Spring Boot、Spring MVC、Spring Security、Spring Validation、Spring AOP、MyBatis / MyBatis-Plus 等主流
Java 技术栈；熟悉 Node.js、NestJS、Express、Prisma，具备 RESTful API、JWT 鉴权、权限控制、事务管理、缓存及异步任
务等后端开发能力，能够独立完成接口设计、业务开发及前后端
数据库与中间件：
熟悉 MySQL、Redis，了解数据库索引、事务、锁、SQL 优化、缓存设计等常见问题；了解 RabbitMQ / Kafka、Elasticsearch
等常用中间件及其典型应用场景。
跨端开发：
熟悉微信小程序、UniApp、Flutter、H5 / App 混合开发，具备多端适配及跨平台业务开发经验。
工程化与部署：
熟悉 Docker、Nginx、pnpm Monorepo、CI/CD、Vite / Webpack 等工程化技术，具备阿里云 ECS / OSS 部署及项目上线运维经
验；熟悉埋点、日志及漏斗分析等产品数据能力。
熟悉 LangChain、langGraph / LangChain4j、Prompt Engineering、RAG、Agent / Workflow、MCP、Function Calling 等 AI 应
用开发技术，具备 AI 对话、知识库问答、智能助手、内容生成等应用落地能力；熟悉 SSE 流式输出、实时语音转写、AI 会议纪
要等实时 AI 交互场景。
前端开发：
熟练使用 React / Next.js、Vue 3、TypeScript，熟悉 Vite / Webpack 等前端工程化工具；熟悉 WebSocket、SSE、
IndexedDB、虚拟列表等技术，具备复杂交互、实时通信、性能优化及大数据量场景开发经验。
后端开发：
熟悉 Java 8+、Spring Boot、Spring MVC、Spring Security、Spring Validation、Spring AOP、MyBatis / MyBatis-Plus 等主流
Java 技术栈；熟悉 Node.js、NestJS、Express、Prisma，具备 RESTful API、JWT 鉴权、权限控制、事务管理、缓存及异步任
务等后端开发能力，能够独立完成接口设计、业务开发及前后端
数据库与中间件：
熟悉 MySQL、Redis，了解数据库索引、事务、锁、SQL 优化、缓存设计等常见问题；了解 RabbitMQ / Kafka、Elasticsearch
等常用中间件及其典型应用场景。
跨端开发：
熟悉微信小程序、UniApp、Flutter、H5 / App 混合开发，具备多端适配及跨平台业务开发经验。
工程化与部署：
熟悉 Docker、Nginx、pnpm Monorepo、CI/CD、Vite / Webpack 等工程化技术，具备阿里云 ECS / OSS 部署及项目上线运维经
验；熟悉埋点、日志及漏斗分析等产品数据能力。
项目经验
项目简介
面向 C 端的 AI 行程规划小程序。用户输入一句自然语言或填写偏好表单，服务端调用大模型生成结构化多日行程，支持行程管
理、时间轴浏览、景点配图自动补全与 Canvas 分享海报。前后端均由本人独立开发并部署上线。
技术栈：
- 后端：Java 21 / Spring Boot 4 / MyBatis / MySQL 8 / JWT / RBAC / 阿里云 OSS / 阿里云 ECS
- AI 能力：LangChain4J + DeepSeek API，Tool Calling（POI 检索 / 天气查询 / 行程持久化 / 景点配图补全 4 Tool），多轮对话
修正与结构化 JSON 输出
- 前端：uni-app 3 / Vue 3 / TypeScript / Vite 5 / SCSS / Canvas（微信 2D 同层渲染 + H5 海报导出）
项目职责
• 基于 Java 21 / Spring Boot / MyBatis / MySQL 设计核心数据表，开发 REST API（含行程 CRUD、AI 生成、图片回写、埋点
上报等），实现 JWT 认证与 RBAC 权限控制，独立完成阿里云 ECS 部署与 OSS 图床接入。
• 基于 ReAct 模式编排 POI 检索、天气查询、行程持久化、景点配图补全 4 个 Tool，通过 Tool Calling 实现大模型与工具的自
主调度，支持用户多轮对话修正行程并输出结构化 JSON，替代单次 Prompt 直调大模型。
• 使用 uni-app 3 / Vue 3 / TypeScript / Vite 实现偏好表单、AI 行程生成、时间轴浏览、行程管理、Canvas 海报分享等页面，
封装统一请求层（Token 自动注入、错误码统一处理、401 静默刷新自愈），并通过观察者模式解耦接口质量埋点。
• 制定 API 契约文档、数据库 ER 图、埋点方案与代码提交规范（Conventional Commits），编写项目级 Skill 沉淀 Agent
Prompt 模板与工具调用约定，降低后续维护与协作成本。
项目亮点
• Multi-Agent 行程规划：基于 LangChain4j 构建多 Agent 协作流程，由「需求澄清 Agent」负责识别用户出行目的、时间、偏
好等关键信息并补全约束，「行程规划 Agent」负责根据结构化需求进行路线规划，实现从自然语言输入到结构化行程方案的
多阶段决策，支持用户多轮修改与持续优化；
• 行程 Agent（LangChain4J）： 基于 ReAct / Tool Calling 编排 POI 检索、天气、行程持久化等工具，支持多轮修正与结构化
输出，替代单次 Prompt 直调大模型
• 图片双写缓存：景点配图优先查库、未命中调高德 POI 并回写，降低第三方调用量与生成耗时。
• 微信 2d 同层渲染与 H5 双端兼容，空上下文预绘制测算真实高度再导出，解决内容长度不定导致的裁剪与留白。
• 统一请求层（Token 注入 / 错误码 / 401 自愈）+ 观察者模式解耦接口质量埋点；分级骨架屏、图片 CDN 压缩 + 懒加载、小
程序按需注入。
面向 C 端的 AI 行程规划小程序。用户输入一句自然语言或填写偏好表单，服务端调用大模型生成结构化多日行程，支持行程管
理、时间轴浏览、景点配图自动补全与 Canvas 分享海报。前后端均由本人独立开发并部署上线。
技术栈：
- 后端：Java 21 / Spring Boot 4 / MyBatis / MySQL 8 / JWT / RBAC / 阿里云 OSS / 阿里云 ECS
- AI 能力：LangChain4J + DeepSeek API，Tool Calling（POI 检索 / 天气查询 / 行程持久化 / 景点配图补全 4 Tool），多轮对话
修正与结构化 JSON 输出
- 前端：uni-app 3 / Vue 3 / TypeScript / Vite 5 / SCSS / Canvas（微信 2D 同层渲染 + H5 海报导出）
项目职责
• 基于 Java 21 / Spring Boot / MyBatis / MySQL 设计核心数据表，开发 REST API（含行程 CRUD、AI 生成、图片回写、埋点
上报等），实现 JWT 认证与 RBAC 权限控制，独立完成阿里云 ECS 部署与 OSS 图床接入。
• 基于 ReAct 模式编排 POI 检索、天气查询、行程持久化、景点配图补全 4 个 Tool，通过 Tool Calling 实现大模型与工具的自
主调度，支持用户多轮对话修正行程并输出结构化 JSON，替代单次 Prompt 直调大模型。
• 使用 uni-app 3 / Vue 3 / TypeScript / Vite 实现偏好表单、AI 行程生成、时间轴浏览、行程管理、Canvas 海报分享等页面，
封装统一请求层（Token 自动注入、错误码统一处理、401 静默刷新自愈），并通过观察者模式解耦接口质量埋点。
• 制定 API 契约文档、数据库 ER 图、埋点方案与代码提交规范（Conventional Commits），编写项目级 Skill 沉淀 Agent
Prompt 模板与工具调用约定，降低后续维护与协作成本。
项目亮点
• Multi-Agent 行程规划：基于 LangChain4j 构建多 Agent 协作流程，由「需求澄清 Agent」负责识别用户出行目的、时间、偏
好等关键信息并补全约束，「行程规划 Agent」负责根据结构化需求进行路线规划，实现从自然语言输入到结构化行程方案的
多阶段决策，支持用户多轮修改与持续优化；
• 行程 Agent（LangChain4J）： 基于 ReAct / Tool Calling 编排 POI 检索、天气、行程持久化等工具，支持多轮修正与结构化
输出，替代单次 Prompt 直调大模型
• 图片双写缓存：景点配图优先查库、未命中调高德 POI 并回写，降低第三方调用量与生成耗时。
• 微信 2d 同层渲染与 H5 双端兼容，空上下文预绘制测算真实高度再导出，解决内容长度不定导致的裁剪与留白。
• 统一请求层（Token 注入 / 错误码 / 401 自愈）+ 观察者模式解耦接口质量埋点；分级骨架屏、图片 CDN 压缩 + 懒加载、小
程序按需注入。
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AI 应用开发：
熟悉 LangChain、langGraph / LangChain4j、Prompt Engineering、RAG、Agent / Workflow、MCP、Function Calling 等 AI 应
用开发技术，具备 AI 对话、知识库问答、智能助手、内容生成等应用落地能力；熟悉 SSE 流式输出、实时语音转写、AI 会议纪
要等实时 AI 交互场景。
前端开发：
熟练使用 React / Next.js、Vue 3、TypeScript，熟悉 Vite / Webpack 等前端工程化工具；熟悉 WebSocket、SSE、
IndexedDB、虚拟列表等技术，具备复杂交互、实时通信、性能优化及大数据量场景开发经验。
后端开发：
熟悉 Java 8+、Spring Boot、Spring MVC、Spring Security、Spring Validation、Spring AOP、MyBatis / MyBatis-Plus 等主流
Java 技术栈；熟悉 Node.js、NestJS、Express、Prisma，具备 RESTful API、JWT 鉴权、权限控制、事务管理、缓存及异步任
务等后端开发能力，能够独立完成接口设计、业务开发及前后端
数据库与中间件：
熟悉 MySQL、Redis，了解数据库索引、事务、锁、SQL 优化、缓存设计等常见问题；了解 RabbitMQ / Kafka、Elasticsearch
等常用中间件及其典型应用场景。
跨端开发：
熟悉微信小程序、UniApp、Flutter、H5 / App 混合开发，具备多端适配及跨平台业务开发经验。
工程化与部署：
熟悉 Docker、Nginx、pnpm Monorepo、CI/CD、Vite / Webpack 等工程化技术，具备阿里云 ECS / OSS 部署及项目上线运维经
验；熟悉埋点、日志及漏斗分析等产品数据能力。
熟悉 LangChain、langGraph / LangChain4j、Prompt Engineering、RAG、Agent / Workflow、MCP、Function Calling 等 AI 应
用开发技术，具备 AI 对话、知识库问答、智能助手、内容生成等应用落地能力；熟悉 SSE 流式输出、实时语音转写、AI 会议纪
要等实时 AI 交互场景。
前端开发：
熟练使用 React / Next.js、Vue 3、TypeScript，熟悉 Vite / Webpack 等前端工程化工具；熟悉 WebSocket、SSE、
IndexedDB、虚拟列表等技术，具备复杂交互、实时通信、性能优化及大数据量场景开发经验。
后端开发：
熟悉 Java 8+、Spring Boot、Spring MVC、Spring Security、Spring Validation、Spring AOP、MyBatis / MyBatis-Plus 等主流
Java 技术栈；熟悉 Node.js、NestJS、Express、Prisma，具备 RESTful API、JWT 鉴权、权限控制、事务管理、缓存及异步任
务等后端开发能力，能够独立完成接口设计、业务开发及前后端
数据库与中间件：
熟悉 MySQL、Redis，了解数据库索引、事务、锁、SQL 优化、缓存设计等常见问题；了解 RabbitMQ / Kafka、Elasticsearch
等常用中间件及其典型应用场景。
跨端开发：
熟悉微信小程序、UniApp、Flutter、H5 / App 混合开发，具备多端适配及跨平台业务开发经验。
工程化与部署：
熟悉 Docker、Nginx、pnpm Monorepo、CI/CD、Vite / Webpack 等工程化技术，具备阿里云 ECS / OSS 部署及项目上线运维经
验；熟悉埋点、日志及漏斗分析等产品数据能力。
项目经验
项目简介
面向 C 端的 AI 行程规划小程序。用户输入一句自然语言或填写偏好表单，服务端调用大模型生成结构化多日行程，支持行程管
理、时间轴浏览、景点配图自动补全与 Canvas 分享海报。前后端均由本人独立开发并部署上线。
技术栈：
- 后端：Java 21 / Spring Boot 4 / MyBatis / MySQL 8 / JWT / RBAC / 阿里云 OSS / 阿里云 ECS
- AI 能力：LangChain4J + DeepSeek API，Tool Calling（POI 检索 / 天气查询 / 行程持久化 / 景点配图补全 4 Tool），多轮对话
修正与结构化 JSON 输出
- 前端：uni-app 3 / Vue 3 / TypeScript / Vite 5 / SCSS / Canvas（微信 2D 同层渲染 + H5 海报导出）
项目职责
• 基于 Java 21 / Spring Boot / MyBatis / MySQL 设计核心数据表，开发 REST API（含行程 CRUD、AI 生成、图片回写、埋点
上报等），实现 JWT 认证与 RBAC 权限控制，独立完成阿里云 ECS 部署与 OSS 图床接入。
• 基于 ReAct 模式编排 POI 检索、天气查询、行程持久化、景点配图补全 4 个 Tool，通过 Tool Calling 实现大模型与工具的自
主调度，支持用户多轮对话修正行程并输出结构化 JSON，替代单次 Prompt 直调大模型。
• 使用 uni-app 3 / Vue 3 / TypeScript / Vite 实现偏好表单、AI 行程生成、时间轴浏览、行程管理、Canvas 海报分享等页面，
封装统一请求层（Token 自动注入、错误码统一处理、401 静默刷新自愈），并通过观察者模式解耦接口质量埋点。
• 制定 API 契约文档、数据库 ER 图、埋点方案与代码提交规范（Conventional Commits），编写项目级 Skill 沉淀 Agent
Prompt 模板与工具调用约定，降低后续维护与协作成本。
项目亮点
• Multi-Agent 行程规划：基于 LangChain4j 构建多 Agent 协作流程，由「需求澄清 Agent」负责识别用户出行目的、时间、偏
好等关键信息并补全约束，「行程规划 Agent」负责根据结构化需求进行路线规划，实现从自然语言输入到结构化行程方案的
多阶段决策，支持用户多轮修改与持续优化；
• 行程 Agent（LangChain4J）： 基于 ReAct / Tool Calling 编排 POI 检索、天气、行程持久化等工具，支持多轮修正与结构化
输出，替代单次 Prompt 直调大模型
• 图片双写缓存：景点配图优先查库、未命中调高德 POI 并回写，降低第三方调用量与生成耗时。
• 微信 2d 同层渲染与 H5 双端兼容，空上下文预绘制测算真实高度再导出，解决内容长度不定导致的裁剪与留白。
• 统一请求层（Token 注入 / 错误码 / 401 自愈）+ 观察者模式解耦接口质量埋点；分级骨架屏、图片 CDN 压缩 + 懒加载、小
程序按需注入。
面向 C 端的 AI 行程规划小程序。用户输入一句自然语言或填写偏好表单，服务端调用大模型生成结构化多日行程，支持行程管
理、时间轴浏览、景点配图自动补全与 Canvas 分享海报。前后端均由本人独立开发并部署上线。
技术栈：
- 后端：Java 21 / Spring Boot 4 / MyBatis / MySQL 8 / JWT / RBAC / 阿里云 OSS / 阿里云 ECS
- AI 能力：LangChain4J + DeepSeek API，Tool Calling（POI 检索 / 天气查询 / 行程持久化 / 景点配图补全 4 Tool），多轮对话
修正与结构化 JSON 输出
- 前端：uni-app 3 / Vue 3 / TypeScript / Vite 5 / SCSS / Canvas（微信 2D 同层渲染 + H5 海报导出）
项目职责
• 基于 Java 21 / Spring Boot / MyBatis / MySQL 设计核心数据表，开发 REST API（含行程 CRUD、AI 生成、图片回写、埋点
上报等），实现 JWT 认证与 RBAC 权限控制，独立完成阿里云 ECS 部署与 OSS 图床接入。
• 基于 ReAct 模式编排 POI 检索、天气查询、行程持久化、景点配图补全 4 个 Tool，通过 Tool Calling 实现大模型与工具的自
主调度，支持用户多轮对话修正行程并输出结构化 JSON，替代单次 Prompt 直调大模型。
• 使用 uni-app 3 / Vue 3 / TypeScript / Vite 实现偏好表单、AI 行程生成、时间轴浏览、行程管理、Canvas 海报分享等页面，
封装统一请求层（Token 自动注入、错误码统一处理、401 静默刷新自愈），并通过观察者模式解耦接口质量埋点。
• 制定 API 契约文档、数据库 ER 图、埋点方案与代码提交规范（Conventional Commits），编写项目级 Skill 沉淀 Agent
Prompt 模板与工具调用约定，降低后续维护与协作成本。
项目亮点
• Multi-Agent 行程规划：基于 LangChain4j 构建多 Agent 协作流程，由「需求澄清 Agent」负责识别用户出行目的、时间、偏
好等关键信息并补全约束，「行程规划 Agent」负责根据结构化需求进行路线规划，实现从自然语言输入到结构化行程方案的
多阶段决策，支持用户多轮修改与持续优化；
• 行程 Agent（LangChain4J）： 基于 ReAct / Tool Calling 编排 POI 检索、天气、行程持久化等工具，支持多轮修正与结构化
输出，替代单次 Prompt 直调大模型
• 图片双写缓存：景点配图优先查库、未命中调高德 POI 并回写，降低第三方调用量与生成耗时。
• 微信 2d 同层渲染与 H5 双端兼容，空上下文预绘制测算真实高度再导出，解决内容长度不定导致的裁剪与留白。
• 统一请求层（Token 注入 / 错误码 / 401 自愈）+ 观察者模式解耦接口质量埋点；分级骨架屏、图片 CDN 压缩 + 懒加载、小
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案例展示
智慧病房床旁屏系统
介绍： 面向医院病房的床旁一体机应用，基于 Flutter 开发，对接 HIS、护理系统，为患者、医护、护工提供床旁一站式服务。涵盖医嘱、费用、检验报告、远程探视、护理工作站、智能空间控制等 40 + 业务模块，支持多床位、多角色、多主题后台配置，已上千家医院落地。 职责
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积伴Memo
功能介绍: 积伴 Memo 服务的是方向还没站稳的青年。用户持续写下真实生活，系统把这些日记整理成可回溯的个人画像；画像被足够多的证据支持之后，才给出职业方向和一份会随新日记修订的发展规划。记日记免费，方向判断和滚动规划收费。用户写得越久，方向越不容易被一次聊天推翻，规划也越需要
行程喵
面向 C 端用户的 AI 行程规划小程序：输入自然语言或填写偏好表单，服务端调用大模型生成结构化多日行程，支持行程管理、时间轴浏览、景点配图自动补全与 Canvas 分享海报，前后端均由本人独立开发并部署上线。 技术栈 后端：Java 21/Spring Boot 4/MyB
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