卞福汝
安卓工程师
萝博派对 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
• 前端：HTML5、CSS3、JavaScript，了解 Vue、React，具备前后端分离项目全栈开发能力。
• 后端：SpringBoot、Node.js/Express、MySQL、Redis、SQLite。
• AI 应用：熟悉大模型 API 集成、LangGraph/LangChain 多 Agent 编排、流式交互全链路与会话状态机。
• 工程工具：Git、Docker、Playwright、Gradle、Maven、Linux/ADB。
• 后端：SpringBoot、Node.js/Express、MySQL、Redis、SQLite。
• AI 应用：熟悉大模型 API 集成、LangGraph/LangChain 多 Agent 编排、流式交互全链路与会话状态机。
• 工程工具：Git、Docker、Playwright、Gradle、Maven、Linux/ADB。
项目经验
ARC 智能体编译器（天猫 AI 黑客松「智能体软件工厂」赛道） 个人参赛 · 2026.09-2026.10
把一份自然语言需求文档，自动编译成可运行的全栈 Web 应用（需求解析 → 接口设计 → 测试生成 → TDD 实现 → 收敛验证）。
• 基于 LangGraph 多 Agent 流水线，实现 InterfaceDesigner / TestGenerator / TestDrivenDeveloper 三阶段协作，支持需求树递归分解与节点级状态管理。
• 模型调优：设计器模型切换为 deepseek-v4-flash 并配置 reasoning_effort=low，解决单次调用超时问题；配置分层 TDD 预算与 turn limit 保护。
• 并发与稳定性：降低 DESIGN/IMPLEMENT 阶段并发消除状态污染；修复 SQLite 并发事务交错（模块级互斥锁），后端全量测试 187/187 通过。
• 工程化交付：Docker 预构建依赖适配无外网环境，Python zipfile 解决跨平台路径问题，完成本地编译到官方评测全链路。
• 成果：本地 Stage 1 编译通过率 9/12=75%，覆盖 12 个功能模块；较首版提升 6 个测试用例；已提交官方评测 Stage 1。
• 独立负责 Android 端全部模块开发，主导 TCP/Protobuf 协议设计；ML Kit / TensorFlow Lite 端侧 AI 集成与优化，端到端追踪延迟 <100ms
把一份自然语言需求文档，自动编译成可运行的全栈 Web 应用（需求解析 → 接口设计 → 测试生成 → TDD 实现 → 收敛验证）。
• 基于 LangGraph 多 Agent 流水线，实现 InterfaceDesigner / TestGenerator / TestDrivenDeveloper 三阶段协作，支持需求树递归分解与节点级状态管理。
• 模型调优：设计器模型切换为 deepseek-v4-flash 并配置 reasoning_effort=low，解决单次调用超时问题；配置分层 TDD 预算与 turn limit 保护。
• 并发与稳定性：降低 DESIGN/IMPLEMENT 阶段并发消除状态污染；修复 SQLite 并发事务交错（模块级互斥锁），后端全量测试 187/187 通过。
• 工程化交付：Docker 预构建依赖适配无外网环境，Python zipfile 解决跨平台路径问题，完成本地编译到官方评测全链路。
• 成果：本地 Stage 1 编译通过率 9/12=75%，覆盖 12 个功能模块；较首版提升 6 个测试用例；已提交官方评测 Stage 1。
• 独立负责 Android 端全部模块开发，主导 TCP/Protobuf 协议设计；ML Kit / TensorFlow Lite 端侧 AI 集成与优化，端到端追踪延迟 <100ms
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卞福汝
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• 前端：HTML5、CSS3、JavaScript，了解 Vue、React，具备前后端分离项目全栈开发能力。
• 后端：SpringBoot、Node.js/Express、MySQL、Redis、SQLite。
• AI 应用：熟悉大模型 API 集成、LangGraph/LangChain 多 Agent 编排、流式交互全链路与会话状态机。
• 工程工具：Git、Docker、Playwright、Gradle、Maven、Linux/ADB。
• 后端：SpringBoot、Node.js/Express、MySQL、Redis、SQLite。
• AI 应用：熟悉大模型 API 集成、LangGraph/LangChain 多 Agent 编排、流式交互全链路与会话状态机。
• 工程工具：Git、Docker、Playwright、Gradle、Maven、Linux/ADB。
项目经验
ARC 智能体编译器（天猫 AI 黑客松「智能体软件工厂」赛道） 个人参赛 · 2026.09-2026.10
把一份自然语言需求文档，自动编译成可运行的全栈 Web 应用（需求解析 → 接口设计 → 测试生成 → TDD 实现 → 收敛验证）。
• 基于 LangGraph 多 Agent 流水线，实现 InterfaceDesigner / TestGenerator / TestDrivenDeveloper 三阶段协作，支持需求树递归分解与节点级状态管理。
• 模型调优：设计器模型切换为 deepseek-v4-flash 并配置 reasoning_effort=low，解决单次调用超时问题；配置分层 TDD 预算与 turn limit 保护。
• 并发与稳定性：降低 DESIGN/IMPLEMENT 阶段并发消除状态污染；修复 SQLite 并发事务交错（模块级互斥锁），后端全量测试 187/187 通过。
• 工程化交付：Docker 预构建依赖适配无外网环境，Python zipfile 解决跨平台路径问题，完成本地编译到官方评测全链路。
• 成果：本地 Stage 1 编译通过率 9/12=75%，覆盖 12 个功能模块；较首版提升 6 个测试用例；已提交官方评测 Stage 1。
• 独立负责 Android 端全部模块开发，主导 TCP/Protobuf 协议设计；ML Kit / TensorFlow Lite 端侧 AI 集成与优化，端到端追踪延迟 <100ms
把一份自然语言需求文档，自动编译成可运行的全栈 Web 应用（需求解析 → 接口设计 → 测试生成 → TDD 实现 → 收敛验证）。
• 基于 LangGraph 多 Agent 流水线，实现 InterfaceDesigner / TestGenerator / TestDrivenDeveloper 三阶段协作，支持需求树递归分解与节点级状态管理。
• 模型调优：设计器模型切换为 deepseek-v4-flash 并配置 reasoning_effort=low，解决单次调用超时问题；配置分层 TDD 预算与 turn limit 保护。
• 并发与稳定性：降低 DESIGN/IMPLEMENT 阶段并发消除状态污染；修复 SQLite 并发事务交错（模块级互斥锁），后端全量测试 187/187 通过。
• 工程化交付：Docker 预构建依赖适配无外网环境，Python zipfile 解决跨平台路径问题，完成本地编译到官方评测全链路。
• 成果：本地 Stage 1 编译通过率 9/12=75%，覆盖 12 个功能模块；较首版提升 6 个测试用例；已提交官方评测 Stage 1。
• 独立负责 Android 端全部模块开发，主导 TCP/Protobuf 协议设计；ML Kit / TensorFlow Lite 端侧 AI 集成与优化，端到端追踪延迟 <100ms
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