技术能力

具备高性能后端、大模型应用、模型工程及电商业务系统的综合开发能力。熟练使用 Go、Python、Java、TypeScript，掌握 Gin、GORM、FastAPI、LangGraph 等框架，能够独立完成需求分析、架构设计、数据库建模、接口开发、性能优化、自动化测试、容器化部署和线上问题排查。具有大模型高性能网关、流式计费、订单记账、支付钱包、模型路由及任务调度开发经验，熟悉高并发处理、事务一致性、缓存设计、幂等控制、异常补偿、JWT、RBAC 及 RESTful API，熟练使用 PostgreSQL、MySQL、MongoDB、SQLite、Redis 和图数据库。
熟悉 AI Agent、RAG、MCP、模型训练与推理部署，掌握多轮对话、上下文管理、工具调用、工作流编排、文档解析、向量检索、知识图谱、模型微调、引用溯源和结构化输出。具备 LangGraph、Dify、HiAgent、阿里云百炼、腾讯混元等框架或平台实践经验，能够独立开发 MCP Server、设计工具协议并完成多客户端适配。基于 ChatGLM-6B 使用 LoRA、P-Tuning 完成过领域模型微调，具备从数据处理、模型设计与创建、训练调优、算子开发、推理部署到性能验证的完整模型工程能力；熟悉 C++、CMake 及端侧推理部署，完成过 Qwen3-ASR 模型的 ncnn 推理适配，支持模型转换、音频预处理、跨平台构建、测试和持续集成。
具备多模态图像处理、语音识别、语音合成、三维场景生成和智能感知相关研发经验，参与发表5篇机器学习、物联网与智能感知方向论文，其中包含第一作者 CCF B 会议论文及 IEEE 期刊成果；参与多项发明专利和软件著作权成果转化。本人为电子商务专业，熟悉用户、商品、订单、支付、钱包、会员、权限和运营后台等典型电商业务流程，能够将业务需求转化为数据模型、接口规范和可交付系统。持续参与国内外开源项目建设，并长期撰写个人技术博客，目前拥有1万余名粉丝，累计阅读量超过20万

项目经验

大模型高性能计费网关与支付钱包系统
参与企业级大模型服务平台后端开发，基于 Go、PostgreSQL 和 Redis 开发高性能模型网关，负责流式对话计费、订单记账、钱包账户及支付相关模块。针对不同模型价格、渠道规则、流式响应和异常中断场景设计计费逻辑，系统累计支撑10万余笔订单的准确记账。同时参与高并发场景下的模型智能路由与任务调度，根据模型能力、服务状态和渠道情况完成请求分发。开发过程中重点解决事务一致性、缓存访问、异常补偿、计费准确性和数据库性能等问题，并协作完成产品测试与上线。
2. ArchAgent对话式空间设计工作台
负责系统整体方案和核心功能开发，将 AI Agent、多轮对话、自然语言理解、参考图处理、图像生成、三维场景生成、可视化编辑和文件导出整合到 Electron 桌面端。前端采用 React 与 React Three Fiber，实现墙体、门窗、家具和空间布局的可视化操作，支持将设计结果导出为 GLB、STL、OBJ 和 JSON 等格式。项目还处理了大模型工具调用边界、上下文管理、密钥隔离、本地文件读写和多轮修改等工程问题，实现从用户需求输入到可编辑三维场景交付的完整流程，并作为开源成果参与腾讯相关开源项目建设。
3. AI代码审计系统
开发结合大模型分析能力与代码调用关系的智能代码审计系统，面向项目源码进行安全风险分析和问题定位。系统能够整理代码文件与函数调用关系，结合大模型识别潜在漏洞、危险调用及安全隐患，并输出相应的审计结果和修复建议。项目同时提供命令行工具与可视化 Web 界面，便于开发人员在不同场景下完成代码扫描、结果查看和问题复核。该项目将大模型 Agent、代码上下文分析与传统安全审计流程结合，提升复杂项目代码的阅读和初步排查效率。
4. 教学领域RAG与大模型知识问答系统
负责系统全栈设计与开发，完成 Word、PDF 等教学资料的解析、清洗、切分和领域知识库构建，并使用知识图谱增强知识之间的关联。基于 ChatGLM-6B 使用 LoRA、P-Tuning 进行领域微调，结合向量检索、上下文构建和知识来源引用降低模型幻觉。使用 FastAPI 开发模型服务及业务接口，使用 Uni-app 完成跨端应用，实现数据处理、模型微调、RAG 检索、后端服务和前端产品的完整闭环。系统已在校内实际使用，注册用户超过300人，并形成发明专利和软件著作权成果。
5. AI Agent与MCP数据分析系统
开发面向 PDF、Word、Excel、CSV 和 JSON 等本地文件的数据分析智能体，将文件解析、任务规划、Agent工具调用、数据处理、图表生成和报告导出整合成完整工作流。用户可以通过自然语言生成常规图表、数据大屏、词云、知识图谱及分析报告。围绕该方向还开发了数据分析 MCP Server，提供11个 MCP 工具和30余种图表类型，完成174项自动化测试，并在多个 MCP 客户端中验证工具发现、参数调用、异常处理和结果返回能力。
6. DevMesh AI编程知识管理项目
担任项目负责人，针对 AI 编程助手跨会话容易丢失项目背景、历史决策和排障经验的问题，设计跟随代码仓库保存的本地知识层。项目采用 TypeScript Monorepo 架构，包含命令行工具、本地知识存储、知识图谱、MCP 服务、管理后台和文档系统，并使用 CRDT 处理数据同步。系统通过 MCP 为多种 AI 编程工具提供统一的项目上下文，使 Agent 能够复用历史经验、项目规范和技术决策，相关命令行工具已完成软件包发布。
7. 开源贡献与技术内容创作
长期参与大模型工具、前端组件、文档编辑器、计算机视觉和安全智能体等开源项目建设，曾为 MoonshotAI、腾讯、NousResearch、SuperDoc、X-AnyLabeling 等项目提交功能改进、缺陷修复、兼容性适配、性能优化和测试用例。其中包括 AI 编程插件通信适配、长对话虚拟滚动、Windows环境兼容、文档导入修复、多模态图像对比及安全命令检测等工作。平时持续将开发过程、部署实践和问题排查经验整理为技术文章及项目文档，个人技术博客拥有1万余名粉丝，累计阅读量超过20万。
8.模型训练、算子开发与端侧推理部署
围绕大模型与智能感知开展模型训练、部署和性能优化实践。基于 ChatGLM-6B 完成教学领域模型的 LoRA、P-Tuning 微调，并将模型与 RAG 知识库、后端 API 及跨端应用整合落地；针对端侧推理场景，使用 C++ 跑通 Qwen3-ASR-0.6B 的 ncnn 推理流程，完成模型文件检查、音频双声道下混、16kHz 重采样、CMake 构建、基础测试以及 Windows/Linux 持续集成。具

团队情况