我具备以 AI 为核心驱动力的工程化落地能力,能够将真实业务需求快速拆解为可执行的技术方案,并通过 AI 辅助开发工具实现高效交付。在项目实践中,我熟练 orchestrate 多种 AI 工具完成需求分析、模块生成、代码重构、问题定位与性能优化,显著缩短研发周期并提升交付质量。
技术栈覆盖后端(Node.js、Express、Python、Flask)、前端(Vue3、uni-app、多端开发)、数据库设计与优化(MySQL 索引、业务建模)、工程化部署(Docker、Nginx、Linux、多环境配置)。同时具备计算机视觉基础能力,能够基于 OpenCV 构建人脸识别、活体检测等业务流程,并完成从识别、入库到报表分析的完整链路设计。
AI 驱动的人脸识别课堂考勤系统
在该项目中,我从 0 到 1 主导了整套系统的架构设计与工程落地,涵盖前后端链路规划、摄像头输入处理、人脸识别流程设计、活体检测逻辑、数据入库与统计分析等关键模块。通过将业务需求拆解为可执行任务,并利用 AI 辅助生成初版代码,我负责对所有模块进行调试、异常处理、逻辑优化与整合,最终构建出可稳定运行的完整业务链路。系统实现了从识别、入库到报表分析的全自动化流程,大幅降低人工点名成本,并具备可扩展性,可适配会议签到、培训考勤等场景。整个项目的部署、反向代理、数据库建模与多环境配置均由我独立完成,体现了我在 AI 辅助开发、工程化部署与业务落地方面的综合能力。