个人作品集

• AI / LLM

  • LLM API（OpenAI 兼容 / DeepSeek）
  • Prompt Engineering
  • RAG（文档分块 / 向量检索）
  • Function Calling

• 编程语言

  • Python
  • Java
  • JavaScript
  • TypeScript
  • SQL
  • Dart

• 后端

  • FastAPI
  • Spring Boot
  • RESTful API
  • JWT

点开任意卡片，看这个领域里具体在坚持什么。

• 架构

  展开收起系统怎么拆成模块、边界划在哪里，以及为什么这么划。

  实践要点

  • 先划边界，再定接口；模块之间只通过契约通信。
  • 按变化频率分层：稳定的内核与易变的外壳分开。
  • 记录每个决策的代价，让后来的人知道为什么这样拆。

• 设计系统

  展开收起用 token、组件与规则，让界面在长大的过程中保持一致。

  实践要点

  • 用语义 token 表达颜色、间距与排版，组件不写死数值。
  • 组件只暴露必要的变体，状态与焦点行为保持统一。
  • 把规则写进文档与检查脚本，而不是留在口头约定里。

• API 设计

  展开收起资源结构、接口契约、版本策略与错误语义。

  实践要点

  • 路径表达资源结构，方法表达意图，动作不塞进查询串。
  • 请求与响应显式建模，空值与错误有确定形状。
  • 版本与弃用提前约定，错误信息对调用方可解释。

• 数据库设计

  展开收起表结构、索引、约束，以及它们要支撑的查询形态。

  实践要点

  • 先写查询形态，再定表结构与索引。
  • 约束尽量下沉到数据库：非空、唯一、外键与检查条件。
  • 迁移可前进也可回滚，线上变更分步执行。

• 测试

  展开收起哪些行为值得用测试锁住，以及该在哪一层做。

  实践要点

  • 测行为而不是实现，断言可观察的结果。
  • 分层设防：单元保逻辑，集成保契约，端到端保主流程。
  • 测试能独立运行，失败信息直接指向原因。

• 性能

  展开收起先测量，再解决真正卡住的那一环。

  实践要点

  • 先测量再优化，用数据定位瓶颈而不是凭直觉。
  • 给首屏与长任务留预算，并把指标写进流水线。
  • 优化之后复测，确认收益并防止悄悄回退。

• 可观测性

  展开收起用日志、指标与链路追踪把线上系统讲清楚。

  实践要点

  • 日志、指标与链路追踪覆盖一次请求的完整路径。
  • 结构化日志带请求标识，能从一个入口追到一次查询。
  • 告警围绕用户可感知的症状，而不是每个内部指标。

• 部署

  展开收起可复现的构建、可重复的发布，以及能回退的方案。

  实践要点

  • 构建可复现：锁定依赖，产物能追溯到一个提交。
  • 发布可重复：预发与线上走同一套流程。
  • 每一步都能回退，数据变更与代码发布分开。

• 安全

  展开收起认证、鉴权、输入处理，以及密钥的边界。

  实践要点

  • 认证与鉴权分开：先确认是谁，再确认能做什么。
  • 输入在边界处校验，输出按上下文转义。
  • 密钥只存在于环境变量与密钥管理服务里。