作为技术顾问,具备完整的移动端开发与产品落地经验。2016–2019 年从事 iOS 原生开发,熟悉 Objective-C / Swift 语言特性、MVC / MVVM 架构设计、组件化拆分、性能优化与内存管理机制,能够独立完成复杂业务模块开发及线上问题排查。对 App 上架流程、证书管理、审核规范及版本迭代节奏有实际经验。
随后长期从事小程序及跨端开发,熟悉 JavaScript 生态与前端工程化体系,能够进行架构设计、组件封装与性能调优。在鸿蒙及小程序转 App 场景中具备适配与重构经验,能够评估技术选型并制定可执行方案。具备良好的接口设计、联调协作与质量保障意识,注重自测与交付质量。同时具备数据分析思维与 AI 辅助开发实践经验,能够提升研发效率并推动业务目标达成。
1. 公司二十余个小程序的维护与架构优化
长期负责公司 20+ 小程序的日常维护、版本迭代与性能优化。建立统一代码规范与组件封装体系,减少重复开发成本。优化公共模块与工具库,提高开发效率与交付质量。具备多项目并行管理能力,能够在复杂业务场景下保证稳定迭代与快速响应。
2. PTE 水平测试 H5 系统(独立负责)
负责测试系统整体前端实现,包括题型交互逻辑、计时机制与结果分析展示。通过模块拆分与状态管理优化,保证复杂交互场景下的数据一致性与稳定性。配合接口联调与自测流程,确保上线质量。项目上线后支撑实际用户测试场景,稳定运行。
3. 天气穿衣建议小程序(个人独立开发)
基于实时天气数据实现智能穿衣建议功能,涵盖温度、体感温度、风力、湿度等多维度计算逻辑。独立完成产品设计、接口对接、算法规则设计与前端实现。针对天气数据更新频率与接口稳定性问题,设计缓存策略与降级方案,保证异常情况下的可用性。该项目体现了从需求构思到产品落地的完整能力。
本项目为留学择校指南微信小程序,基于 uni-app(Vue 3)开发,主要功能包括: 功能模块: 1)AI 智能选校:通过大数据辅助选校、留学专业性格测试等,为用户提供选校建议;2)我的选校:选校收藏、院校对比、可拖拽编辑;3)留学规划:留学成本计算、汇率换算、院校排名;4
本项目为A-Level 题库大全微信小程序,面向国际课程备考与留学辅导场景,涵盖刷题、组卷、竞赛与词汇学习等完整学习流程。 核心功能: 科目刷题与知识点练习、智能组卷(按科目/题型/难度筛选)、国际竞赛笔试题库、留学辅导课程、词汇学习与拼写练习、知识点覆盖与错题管理;支持多端运