在实际开发和项目落地过程里,我对Python较为熟练,尤其是多线程和异步编程方面,能独立实现终端批量管理和并发任务处理。熟悉在Linux/WSL以及Windows环境下执行终端命令,能处理多平台下的编码和兼容问题。参与过运维自动化相关工作,能够用FastAPI和WebSocket做后端,前端会用xterm.js做实时终端展示。经常在项目中处理异常、优化性能,并且关注代码如何容易维护,不容易踩坑。对命令自动重试、任务依赖(类似DAG)、批量会话调度这些需求实际落地过,遇到问题也能查文档、看源码来修复。遇复杂情况能和团队沟通协调,不只是写代码,还能推动方案落地和维护系统稳定。
参与并主导了AI-MCP Terminal项目的全流程开发。这是一个专为AI助手打造的终端批量管理与控制系统。主要技术难点包括异步命令的无阻塞调度、多终端并发与智能回收、跨平台Shell适配,以及通过FastAPI+WebSocket+前端xterm.js实现的实时可视化界面。通过DAG任务编排、自动重试和系统监控,解决了传统终端管理中阻塞、效率低和操作不可视等问题。实际开发过程中,反复打磨批量会话的创建与执行细节,优化了任务并发调度和异常收敛;解决了WSL、git bash等多终端环境的兼容性和编码混乱问题。项目已经在团队和部分合作开发者环境中稳定运行,支持多项目多场景的需求,收获了不少一线反馈和改进建议。专注于“真实可用”,实际提升了团队的运维和开发效率。