小熊肉酱饼干
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技术能力
具有扎实的计算机科学基础，熟悉编译原理各阶段，能独立实现词法分析器、语法解析器，并对中间代码优化、目标代码生成及轻量级运行时构建有实战理解。精通多种编程范式，能按场景选择合适的技术栈：熟练运用 Python 进行高效数据处理、后端服务开发与自动化脚本编写；深入掌握 C++ 底层机制，胜任多线程并发编程、内存管理及计算密集型模块的调优；可独立设计高可用的 Java 微服务架构，熟悉 JVM 运行原理与常用调优策略；具备关系型数据库深度使用能力，擅长复杂 SQL 编写、索引优化与大数据量下的查询性能提升。
在工程效能方面，深度整合 AI 辅助开发：借助 Claude Code 进行代码评审、设计文档生成并实施重构；运用 OpenAI Codex 快速搭建概念验证、批量生成测试用例与 API 文档；利用 Gemini CLI 执行代码语义搜索、依赖分析与性能诊断，并结合 Cloud Run 部署轻量级智能服务。同时能将编译技术与 AI 结合，完成代码自动转译（如 Python 2 到 3）、遗留系统现代化迁移及定制化 Lint 规则的快速开发。此外，熟练运用 Docker 与 Kubernetes 构建可扩展的容器化服务，并基于 GitLab CI / GitHub Actions 搭建全自动化 CI/CD 流水线，实现从提交到部署的高效交付。
在工程效能方面，深度整合 AI 辅助开发：借助 Claude Code 进行代码评审、设计文档生成并实施重构；运用 OpenAI Codex 快速搭建概念验证、批量生成测试用例与 API 文档；利用 Gemini CLI 执行代码语义搜索、依赖分析与性能诊断，并结合 Cloud Run 部署轻量级智能服务。同时能将编译技术与 AI 结合，完成代码自动转译（如 Python 2 到 3）、遗留系统现代化迁移及定制化 Lint 规则的快速开发。此外，熟练运用 Docker 与 Kubernetes 构建可扩展的容器化服务，并基于 GitLab CI / GitHub Actions 搭建全自动化 CI/CD 流水线，实现从提交到部署的高效交付。
项目经验
项目一：遗留系统自动化迁移工具链
某核心业务系统需从 Python 2 迁移至 Python 3，代码规模数十万行，手工转换风险高、周期长。我主导设计并实现了半自动迁移工具链。首先手写词法与语法分析器，构建 Python 2 语法树解析引擎，识别异常模式与不兼容调用；基于 AST 转换规则开发代码转译核心，覆盖常见语法变迁及标准库差异；同时编写定制化静态分析规则，对转译结果进行质量审查与潜在缺陷扫描。整个工具链以模块化流水线集成，实现从源码解析、自动转译到报告输出的闭环。最终将人工复核量从预估的 3 人月压缩至 2 周，缺陷率控制在 3% 以内，该方案被推广为部门其他语言迁移项目的通用框架。
项目二：高可用微服务架构设计与交付
某产品线需从零构建后端服务，要求支撑万级 QPS，两周内交付可运行原型。我独立承担架构设计与核心实现。采用 Java Spring Boot 设计微服务骨架，结合 MySQL 分库分表与 Redis 缓存策略满足性能需求；深入进行 JVM 参数调优与 SQL 索引优化，使关键查询响应稳定在 100ms 以内。通过 Docker 多阶段构建打包服务，编写 Kubernetes 部署清单，并基于 GitLab CI 搭建全自动化构建、测试与发布流水线，实现提交即部署。项目中少量借助智能代码生成工具加速样板代码编写与测试用例产出，但架构决策与性能调优均由人工主导。最终提前一周交付，压测通过，系统平稳支撑业务上线。
某核心业务系统需从 Python 2 迁移至 Python 3，代码规模数十万行，手工转换风险高、周期长。我主导设计并实现了半自动迁移工具链。首先手写词法与语法分析器，构建 Python 2 语法树解析引擎，识别异常模式与不兼容调用；基于 AST 转换规则开发代码转译核心，覆盖常见语法变迁及标准库差异；同时编写定制化静态分析规则，对转译结果进行质量审查与潜在缺陷扫描。整个工具链以模块化流水线集成，实现从源码解析、自动转译到报告输出的闭环。最终将人工复核量从预估的 3 人月压缩至 2 周，缺陷率控制在 3% 以内，该方案被推广为部门其他语言迁移项目的通用框架。
项目二：高可用微服务架构设计与交付
某产品线需从零构建后端服务，要求支撑万级 QPS，两周内交付可运行原型。我独立承担架构设计与核心实现。采用 Java Spring Boot 设计微服务骨架，结合 MySQL 分库分表与 Redis 缓存策略满足性能需求；深入进行 JVM 参数调优与 SQL 索引优化，使关键查询响应稳定在 100ms 以内。通过 Docker 多阶段构建打包服务，编写 Kubernetes 部署清单，并基于 GitLab CI 搭建全自动化构建、测试与发布流水线，实现提交即部署。项目中少量借助智能代码生成工具加速样板代码编写与测试用例产出，但架构决策与性能调优均由人工主导。最终提前一周交付，压测通过，系统平稳支撑业务上线。
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