技术能力

作为一名具备全栈视野与实战经验的技术顾问，我致力于为客户提供从战略规划到落地实施的全周期解决方案。我的核心能力建立在广泛而深入的技术栈基础之上，并融合了架构设计、团队协作与业务转换的综合素养。

在技术架构与解决方案设计层面，我精通移动端、后端、前端及新兴的智能应用开发。在移动领域，我不仅能够基于 Android (Java/Kotlin) 进行高性能原生应用开发与深度优化，也能运用 Flutter (Dart) 高效构建跨平台应用以控制成本，并熟悉 iOS (Swift) 生态以确保技术方案的平台兼容性。在后端与服务端，我熟练掌握 Spring Boot 框架与 Python 生态，能够设计并实现高可用、可扩展的微服务架构与API。数据层则拥有丰富的 MySQL 数据库设计、性能调优及利用 Python 进行高效数据抓取、处理与分析的实战经验。

在人工智能与智能交互应用方向，我具备将前沿技术转化为实际产品的能力。我熟悉大模型（LLM）的应用集成，能够将其能力嵌入业务流程，例如结合音频转录与文本转语音（TTS） 技术，为客户开发智能语音交互、内容生产与无障碍访问等创新功能模块，从而打造差异化的产品体验。

超越具体技术，我的核心价值在于将多维技术能力转化为清晰的商业价值。我擅长进行技术可行性分析、架构评审与成本效益评估，能根据客户的业务阶段与资源，推荐最优技术组合与演进路径。我具备优秀的沟通能力，能向不同背景的干系人阐释技术方案。在项目中，我能指导团队攻克难点、制定规范，并通过技术培训赋能团队，提升整体交付质量与创新效率。

项目经验

项目一：飞鱼单词 - 智能英语学习平台

项目角色：全栈技术负责人 / 主要开发者
技术架构：Flutter (跨平台主体) + Android/iOS原生模块(关键性能优化) + Spring Boot后端 + MySQL + Redis + MyBatis + Python数据管道 + 科大讯飞语音SDK + 多端支付集成

项目概述：主导设计并开发一款集智能学习、语音交互与个性化复习于一体的移动端英语学习应用，旨在通过技术手段提升语言习得效率，累计服务用户超10万。

核心技术与实现亮点：

高性能混合架构：采用Flutter实现主体跨平台UI与业务逻辑，同时对计算密集的音频实时处理与语音评测模块，使用Android (Java/Kotlin) 与 iOS (Swift) 编写原生插件，确保低延迟与高精度，用户体验与性能媲美纯原生应用。
智能化学习引擎：后端基于Spring Boot构建，核心算法集成艾宾浩斯记忆曲线，为每位用户动态生成个性化复习计划。利用Python爬虫与音频处理管道，自动抓取、清洗并合成（TTS）海量例句音频，构建了可持续更新的学习内容库。
复杂功能集成：无缝接入科大讯飞语音评测，实现句子跟读与发音精准打分；完整对接微信/支付宝支付与Apple内购，处理复杂的跨平台订单与订阅逻辑；实现账号体系与学习数据在多端的实时同步。
工程化与体验：通过Redis缓存热点数据提升响应速度；设计模块化的“专项训练”组件库（如随身听、拼写练习），保障了功能快速迭代与代码复用。
项目价值：成功打造了一个技术闭环（内容生产→个性化推送→交互训练→效果评估）的商业化学习产品，验证了复杂混合开发生态下，实现高性能、高可维护性应用的综合技术能力。

项目二：智能AI甲醛检测音响 - 物联网数据监控方案

项目角色：微信小程序开发与物联网通信方案设计者
技术栈：微信小程序原生框架 + MQTT协议 + 嵌入式设备通信 + 数据可视化

项目概述：为智能硬件产品配套开发一款微信小程序，实现甲醛浓度的实时监测、历史数据分析与超标预警，完成了从设备端到用户端的完整数据链路落地。

核心技术实现：

稳定高效的设备通信：采用MQTT协议作为核心通信层，实现了小程序与嵌入式硬件间的长连接、低功耗数据同步，确保了浓度数据的实时性（秒级更新）与传输可靠性。
完整的数据应用闭环：设计了清晰的数据流：硬件采集 → MQTT上报 → 云服务处理 → 小程序可视化展示与推送预警。小程序内集成了实时曲线、历史数据查询与峰值报表，使无形的空气质量数据变得直观可管理。
轻量级用户体验：基于微信原生开发，确保在各类手机上的流畅运行与快速启动；设计了清晰的预警触发逻辑（如浓度超标Push通知），提升了产品的安全服务属性。
项目价值：该项目成功验证了利用轻量级小程序与标准化物联网协议（MQTT），快速构建低成本、高可用性硬件联网解决方案的技术路径，体现了软硬件结合的系统性思维。

团队情况