技术能力

作为一名资深全栈技术顾问，我专注于为企业提供从移动端到云端、从前端到后端的全方位数字化解决方案设计与实施。在**业务开发能力**层面，我能够独立或带领团队完成**网站开发**（响应式企业官网、复杂后台管理系统）、**小程序**（微信/支付宝）、**公众号**生态开发、**跨平台App**（Android与iOS双端）、以及**桌面客户端**（Windows及Linux平台）的全流程交付，覆盖从产品原型、UI/UX设计到开发部署、性能优化及后期维护的全生命周期。

在**技术栈深度**上，我拥有扎实的多语言跨平台开发经验：
- 后端与系统层：精通 **Java** 及其生态（Spring Boot/Cloud），能够构建高并发、分布式后端服务与微服务架构；熟练使用 **Python** 进行快速原型开发、数据处理及自动化脚本编写。
- 移动端开发：深耕 **Android** 原生开发（Kotlin/Java），同时掌握 **iOS** 原生开发（**Objective-C** 与 **Swift**），能针对不同平台特性进行性能调优与原生体验打磨。
- 跨平台方案：熟练运用 **Flutter** 框架高效构建一致的移动端与桌面端应用，显著提升多端产品的开发效率与一致性体验。
- 客户端扩展：具备 **Windows**（如WPF/WinUI）及 **Linux** 桌面客户端开发经验，可为企业级工具软件提供定制化桌面解决方案。

我擅长将技术栈与业务场景深度融合：例如使用 **Java + Spring Cloud** 构建稳健的后台服务，以 **Flutter** 实现小程序、App及桌面端的高效协同开发，同时借助 **Python** 辅助自动化运维与数据分析。在架构设计上，我注重系统的高可用、可扩展性与安全合规，并能针对物联网、新零售、企业服务等不同行业需求，提供可落地的技术选型建议与架构演进规划。

项目经验

### **项目经验一：新零售行业全渠道融合平台**

**项目背景**：客户是一家全国性连锁茶饮品牌，希望整合分散的线上渠道（微信小程序、自有App、第三方外卖平台）与线下门店数据，构建统一的会员、订单与营销中枢，以解决数据孤岛、运营效率低下和用户体验割裂的核心痛点。

**技术痛点与解决方案**：
1. **痛点：多端体验不一与开发成本高昂**。品牌需要同时维护小程序、iOS/Android双端App，功能同步慢，且各端界面与交互存在差异。
* **解决方案**：我主导采用 **Flutter** 作为跨端主框架，**一套代码库**同时构建了iOS、Android App及**管理后台的Web界面**。通过精心设计的分层架构与平台适配层，在保障原生性能（如页面流畅度）的同时，实现了95%以上的代码复用率，将功能迭代周期缩短了60%。小程序部分则使用微信原生开发深度集成企业微信，确保在特定场景下的最佳体验。

2. **痛点：后端系统僵化，难以支撑高并发与全渠道业务**。原有系统基于单体PHP架构，无法应对促销期间订单洪峰，且难以灵活对接新渠道。
* **解决方案**：我使用 **Java + Spring Cloud Alibaba** 生态重构了后端微服务架构。将会员中心、订单服务、库存服务、支付网关等核心模块解耦。通过**Nacos**实现服务发现与动态配置，**Sentinel**进行秒级流量控制与熔断降级，成功支撑了“双十一”单日超50万笔订单的峰值。同时设计了一套**统一API网关**，规范化了与小程序、App、POS端及第三方平台（如美团、饿了么）的数据对接，彻底打通了全渠道业务流。

3. **痛点：门店硬件与软件协同困难**。Windows版门店收银系统与Linux后厨打印系统孤立，数据同步延迟高。
* **解决方案**：为收银系统开发了基于**.NET WPF**的**Windows客户端**，为后厨与仓储管理开发了轻量级**Linux Qt客户端**。两者均通过WebSocket与后端核心微服务保持长连接，实现订单、库存变动的**实时同步**，将从前台下单到后厨出单的平均延迟从8-10秒降低至1秒内。

**项目成果**：平台上线后，实现了会员通、订单通、库存通，客户线上订单年均增长230%，峰值系统可用性达99.99%，且多端研发团队人力成本降低约40%。

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### **项目经验二：智慧物联网(IoT)设备管理与数据分析平台**

**项目背景**：为一家大型工业设备制造商构建一个集设备远程监控、预测性维护、大数据分析于一体的SaaS平台，需支持海量设备数据接入、实时分析与可视化，并配备功能强大的桌面端管理工具。

**技术痛点与解决方案**：
1. **痛点：海量异构设备数据接入与实时处理**。数千种设备型号通信协议各异，数据上报频率高，需低延迟解析、清洗与入库。
* **解决方案**：我设计了一套分层数据处理流水线。接入层采用**Netty**开发高性能TCP/UDP服务器，兼容多种私有协议。使用**Python**编写了灵活的协议解析脚本库，可快速适配新设备型号。实时计算层引入 **Flink**，对数据流进行实时聚合与异常检测（如温度骤升）。处理后的数据持久化至**时序数据库InfluxDB**与**关系型数据库(PostgreSQL)**，分别优化了时序查询与业务关联查询性能。

2. **痛点：跨平台移动端与复杂数据可视化需求**。现场工程师需使用App随时查看设备状态与维护手册，管理层需在桌面端进行多维度的深度数据钻取与分析。
* **解决方案**：移动端再次采用 **Flutter**，快速实现了设备地图定位、实时数据仪表盘、AR辅助维护（集成ARKit/ARCore）等复杂功能，一次开发覆盖iOS与Android工程师群体。对于专业级的**桌面端数据分析工具**，则选用**Electron**框架结合**React**，嵌入了高性能的**ECharts**与**WebGL**三维图表库，实现了百万级数据点在桌面客户端的秒级渲染与交互式分析，远超纯Web端的性能表现。

3. **痛点：预测性维护算法落地与系统集成**。如何将算法团队的Python模型无缝集成至Java主导的微服务系统并高效执行。
* **解决方案**：我设计了一套“模型即服务”的架构。将算法团队用**Python（Scikit-learn, TensorFlow）** 训练的模型，通过 **PMML** 格式或封装为 **gRPC** 微服务进行部署。在Java业务

团队情况