负责企业AI墨水配方研发系统的Linux服务器环境建设、组件部署、服务运行及系统联调。基于Ubuntu服务器完成GPU运行环境、Python/Conda环境及PostgreSQL+pgvector、Redis、MinIO等基础服务部署，并完成BGE-M3模型、AI Service、Model Service、LiteLLM等AI相关服务的运行配置。负责各服务端口、进程、日志、资源占用及网络连通性的检查，并配合Spring Boot后端进行接口联调和生产化部署。项目采用分阶段实施和逐项验证的方式，确保了数据库、中间件及AI服务的稳定运行，完成了从服务器环境检查、组件部署到服务上线验证的完整运维交

从需求出发，独立完成一个产品从 0 到 1 的实现，包括数据库设计、AI AGENT设计、多AGENT调度、数据去重、AI成本管控、后端 API、前端页面、管理后台、AI 能力接入以及部署上线。

采购销售平台手机端，打通采购、销售业务移动端办理通道，打破电脑端办公的场地限制。业务人员可随时随地完成单据提交、信息查询、流程审批，实时查看订单、合同、出入库等业务进度；支持现场录入业务数据、上传附件资料，减少纸质单据传递；管理人员利用移动端快速处理待办审批，缩短业务流转周期；同时可实时查看采购、销售相关统计数据，及时掌握业务动态，提升采销业务处理效率，实现采销业务线上化、移动化管控。

企业设备管理系统围绕设备全生命周期开展数字化管控，打通设备台账、采购、运维、检修、备件、报废等业务环节。通过线上归集设备基础信息、维保记录、故障档案，实现设备状态可查、维保计划可控、备品库存可管；有效降低设备非计划停机风险，减少故障发生率，提升设备综合效率；规范检修流程与资料归档，落实设备安全管理要求；同时沉淀设备运行数据，支撑能耗分析、故障溯源与管理决策，助力企业设备管理由人工纸质化向数字化、精细化转型。PC端+手机端。

独立技术演示，用于展示服务间事件通知的校验、存储和安全重试。采用 PHP 与 SQLite，实现 HMAC-SHA256 签名验证、时间戳有效性检查、请求体大小限制、JSON 数据校验及事件持久化。相同事件可重复提交而不重复入库，相同事件编号的冲突内容会被拒绝。交付含源代码、测试脚本和运行说明。已通过 19 项逻辑检查与 5 项本地真实 HTTP 检查，配图为功能概览及原始测试日志生成的报告；使用合成测试数据，非客户委托项目。

星数是一套面向企业的数据与知识智能应用平台，定位为可信数据智能工作入口。它将自然语言问数、知识问答、文档检索、智能制表、公文与报告写作、经营看板、云盘及数据资产管理整合在统一界面中。用户可以直接提出经营问题，系统呈现问题理解、查询执行、数据口径与结果解释，并将分析转换为表格、指标或图表；写作工作台可围绕模板、参考资料与提纲组织结构化内容；看板与数据资产模块则帮助团队持续观察指标并管理数据目录、质量和使用关系。前端采用 React、TypeScript、Vite、Ant Design 与 ECharts，并通过服务适配层连接数据平台、智能编排、知识库与文档服务，兼顾权限边界、来源追溯和多端响应式

本项目为学生考试成绩数据分析与可视化 BI 看板。使用 Python Pandas 完成数据集读取、基础探查、缺失值校验、分组统计，分析性别、家庭父母教育背景等因素对三科成绩的影响。基于 DataEase 搭建交互式可视化看板，包含指标卡片、柱状图、饼图，直观展示各科平均分、人群成绩差异与样本分布，完成从原始数据清洗、指标计算到可视化成果交付的完整数据分析流程。

自研市场数据监控与复核工具，用于持续记录公开商品的价格、状态和关键字段变化，并对历史数据进行对比、去重、异常识别和证据追溯。本人负责数据采集与清洗流程、字段归一化、OCR信息提取、重复候选识别、价格历史记录、异常与未知状态处理，以及人工复核机制设计。项目重点是把大量分散信息整理成可追踪、可核对的结构化结果，提高筛查效率并减少误判。

微信小程序，主要负责全国项目的流转以及业务贯通，在现有小程序上进行二开，添加了支付功能和会话长连接，解决ios适配问题

本人担任项目技术负责人，全程参与平台需求梳理、方案设计与落地交付。平台面向商圈区域经理使用，实现区域商户信息管理、数据统计、片区人员管理、任务下发、经营报表查看等核心业务能力。 独立完成数据库设计、后端接口开发、前端页面实现，对接权限管理、数据看板模块；协助业务梳理流程，解决多片区数据隔离、统计报表计算等业务难点，完成系统部署上线交付，支撑区域经理开展日常商圈运营管理工作。