1 精通Python语法以及数据结构，继承与封装，OOP编程思想。熟练掌握函数装饰器，生成器(generator)和迭代器(iterator)，lambda函数与容器，类方法与静态方法的使用, 列表生成式,字典推导表达式等python语法糖；
2 掌握Python的GC机制，Python的GIL锁；掌握Python的多线程以及协程，以及并发编程future特性；
3 熟练掌握web开发Django框架,ORM框架与数据库的连接，MVC,context上下文的引用，middleware的使用,解决跨域攻击。熟练掌握Sanic异步web框架。多线程下保证线程安全,保证协程安全。掌握Flask框架(fast-api、sanic),编写flask-RESTful的api封装接口；
4 熟练Go的基本语法,高并发编程。goroutine 调度、channel 与锁的使用策略,熟练使用并发原语以及相关的同斥与互斥锁，内存的分配与管理，面向接口编程。会用bin，fhttp构建转发服务。掌握微服务的使用(服务注册、API网关、配置中心），掌握分布式系统 gRPC；
5 熟练掌握mysql,postgreSQL数据库，数据的crud，掌握mysql的基本逻辑架构(连接层，服务层，引擎层，存储层)，mysql事务ACID特性，mysql的日志系统；掌握mysql调优以及MySQL读写分离，通过数据类型优化，通过执行计划优化，通过索引进行优化，通过分库分区表进行优化;
6 掌握redis数据库，redis的五种存储数据类型，redis的RDB和AOF机制，redis的发布、订阅机制，redis的主从，哨兵(sentinel)以及集群(cluster)结构。Redis作为缓存的使用。熟练使用LUA脚本进行原子性的操作;掌握MongoDB非关系数据库以及kafka、RabbitMQ作为中间件或消息队列的使用
7 掌握AIagent的使用，会用chatgpt、gitHub Copilot 插件、Cursor、 Claude、Genimi、文心一言等工具辅助编程，逆向算法

一、主播与招募经纪人CRM系统
Flask 异步 + PostgreSQL + SQLAlchemy + Redis
接口采用RESTful接口编程风格统一
1 经纪人绩效与权限管理 使用JWT进行账号鉴权
2 PostgreSQL 统计分析，实现经纪人所辖主播的招募数量、总钻石收入、有效直播时长等关键数据指标追踪功能，支撑工会决策
3 主播入会与数据对接 与 TikTok 工会后台 API 的数据对接模块，实现主播的身份验证、绑定状态核查及核心直播数据的实时/准实时同步
4 Redis 用于异步处理批量数据同步和通知任务，保证主业务流程流畅
二、社交平台推荐匹配服务(微服务)+后台管理平台
技术: Gin + Milvus + MongoDB + Redis + Docker + k8s
1、设计并实现了推荐系统核心微服务架构（Gin + MongoDB + Milvus + Redis），实现服务模块化与可扩展；
2、构建 用户画像向量化模型，载入到Milvus 结合心理学四色性格模型（红/橙/蓝/灰）设计特征加权；
3、缓存与异步架构优化（Redis + goroutine + channel pool），提升响应速度； 使用 goroutine + worker pool 进行并发优化，提升推荐接口性能；
4、使用 Docker + Helm + K8s 部署生产环境，集成日志、监控与指标采集；
5、RESTful API 统一接口设计规范，JWT 认证用户；
6、使用单例模式确保只有唯一的实例配置和连接数据池，工厂模式处理响应请求。