框架与语言:精通 React / Vue / Angular / Svelte,主力 React + TypeScript,熟悉并发特性(Suspense、并发渲染)。
性能优化:Core Web Vitals 调优(LCP/FID/CLS)、代码分割与懒加载、虚拟列表、Service Worker 离线缓存、Bundle 体积治理。
样式与体验:Tailwind / CSS Modules / Styled Components,移动优先响应式、微交互动画、PWA。
工程化与质量:组件库与设计系统搭建、单测/集成测试、CI/CD、无障碍(WCAG 2.1 AA、ARIA、键盘可达)。
编辑器集成:导航命令(openAt/reveal/peek)、WebSocket/RPC 桥接、协议 URI、状态指示。
校园二手交易平台(前端主导):React 18 + TypeScript + Tailwind 搭建,组件化商品卡片、搜索筛选、实时聊天;用虚拟列表扛住大批量商品渲染,PWA 做离线缓存,按 WCAG 2.1 AA 做无障碍。Lighthouse 性能/无障碍均 90+,体现我"好用 + 跑得快 + 人人可用"的落地能力。
Python 爬虫系统:基于 aiohttp + Scrapy 的异步爬虫,含代理池、UA 伪装、验证码绕过与断点续爬,数据清洗后入 MongoDB,并配前端可视化看板实时展示抓取量与趋势。
Python AI 模型:用 scikit-learn / PyTorch 做分类与预测模型,覆盖数据预处理、训练调参到服务化部署;前端配交互式 Demo(输入特征→图表展示推理结果),把模型能力变成用户能直接玩的东西。