Engineering Capabilities
不是只做页面外观，而是把产品设计、前后端工程、AI 能力、部署运维一起打通。
最快 2 周完成 MVP 交付，需求评审、原型、开发、上线按里程碑推进。
细粒度权限、操作审计、数据加密与备份策略，支持合规要求。
多维数据看板、指标预警、日志追踪，让运营与管理有据可依。
按业务流程定制 UI、管理后台、审批流和移动端体验。
接入模型、知识库、消息通知与云端任务，让系统持续自动运转。
Tech Stack
按项目选择合适的云服务、模型、数据库与协作工具，避免为了炫技堆复杂度。
全栈 React 框架，SSR / SSG / ISR 灵活切换，适合高 SEO 要求和快速迭代。
接入大语言模型能力，落地智能客服、知识库问答、内容生成与流程自动化。
托管型 Postgres、身份认证、文件存储与实时订阅，统一类型化 SDK。
代码托管、Issue 与 PR 协作，配合自动化构建形成可靠交付流水线。
高性能后端语言，适合微服务、API 网关和实时数据处理场景。
AI / ML、数据分析与后端快速原型的首选语言，丰富的模型和工具生态。
分享我们在软件开发、AI 应用与系统架构中的实战经验与思考。
我们如何设计一套多区域 CDN 自动故障转移方案，在某次大版本发布时扛住了 10 倍流量冲击，全程无任何请求失败。
将 1200 名内部员工从 VPN 迁出、转向零信任架构过程中的工具选型、分批推进策略与经验教训。
在 5 个真实业务场景中对边缘函数和源站服务器做横向基准对比——延迟、冷启动、成本，以及哪些场景颠覆了我们的预设。
绞杀者模式、双写、影子流量——我们如何把一个 Java 单体系统切换到 Go 微服务网格，全程无一次客户可感知的故障。
OpenTelemetry 埋点、头部采样与尾部采样的取舍，以及让 SRE 团队终于能睡个好觉的 4 块核心仪表盘。
从 Kafka 到 Flink 再到 ClickHouse 的整体架构、表设计，以及背压处理策略，支撑我们的客户分析大屏。
Project Diagnostic
把业务目标、现有系统、预算周期和 AI 能力边界讲清楚，我们会给出可执行的产品方案、技术路线与上线节奏。