项目背景：为AI 模型训练提供高质量语料的一站式加工与运营平台，涉及海量原始数据的清洗、标注、分类与可视化监控。
我的角色：负责前端技术方案设计与核心模块开发，独立主导了脚本引擎、数据可视化大屏和微前端架构的落地。
技术亮点与成果：
AI 辅助开发体系：针对CRUD页面、表单校验、图表配置等高频场景，构建了项目级Prompt模板库与标准化交互范式，将重复性页面开发效率提升50%以上，并输出《AI 辅助Vue/React开发最佳实践》文档供团队复用。
复杂数据可视化：基于Cesium 和ArcGIS 实现3D 地图渲染与空间数据展示，支持大规模语料的时空分布分析。
• 参与项目：
项目一：语料平台 & 语料运营管理平台（2022.12-至今）
项目背景：为AI模型训练提供高质量语料的一站式加工与运营平台，涉及海量原始数据的清洗、标注、分类与可视化监控。

复杂数据可视化：基于Cesium和ArcGIS实现3D地图渲染与空间数据展示，支持大规模数据的时空分布分析。
微前端架构实践：采用无界（wujie）框架，解决多个子系统之间的技术栈

1、动态换肤架构：自研「后台配置 → CDN分发 → App动态渲染」的主题热更新方案。运营人员在后台编辑品牌色/组件样式/图片资源，一键发布生成JSON主题包上传至CDN；App端启动时携带版本号请求，有更新则动态拉取并注入样式（CSS Variables + JSBridge透传原生），新城市/活动主题接入周期从3~5天缩短至0.5天，研发人力成本降低70%
2、全链路性能调优：
①启动阶段：路由懒加载 + splitChunks代码分割将首屏资源从2MB压缩至650KB，初始化接口Promise.all并行化；
②内存治理：排查ECharts实例未销毁及闭包引用泄漏，长时间使用内存从持续攀升800MB+稳定在280MB左右