- 主做企业级 Web 全栈开发，关注前端工程化、微前端架构和系统可维护性。
- 技术栈覆盖 TypeScript、Vue、Angular、C#、.NET、NestJS、Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、RabbitMQ 等。
- 持续实践 AI Agent 工程，熟悉 MCP、Function Calling、OpenAI / Claude SDK、LangChain、LangGraph、Langfuse、RAG 与向量检索方案。
- 喜欢把高频开发流程工具化，沉淀可复用的工程规范、技能和自动化能力。
- 熟练掌握 JavaScript / TypeScript、Vue、Angular、qiankun 等前端技术栈，能够独立完成中大型 Web 应用的模块化、组件化与微前端架构设计和落地。
- 熟悉前端工程化体系，具备 Vite、Webpack、Rollup 等构建工具的实际使用经验，能够结合 Pnpm 组织 Monorepo，推动项目标准化、可维护性和协作效率提升。
- 熟悉前端性能优化与基础原理，包括浏览器渲染机制、HTTP 协议、跨域、缓存策略、资源加载优化和构建产物优化，能够面向真实业务场景定位并解决性能问题。
- 掌握 C#、.NET Core、ABP、EF Core、NestJS、Node.js、SignalR 等后端开发技术，能够完成服务端接口设计、权限控制、实时通信、数据访问与业务系统开发。
- 具备 Python 后端开发能力，熟悉 FastAPI，能够用于构建高性能 API 服务、AI 中台能力、工具服务接口以及轻量级任务编排服务。
- 熟悉 PostgreSQL、Redis、RabbitMQ 等基础设施组件，能够结合业务场景完成数据建模、缓存设计、消息解耦与系统集成。
- 了解微服务架构、DDD 设计理念以及 Docker、Kubernetes、Jenkins 等工程基础设施，能够支持项目在部署、交付和持续集成方面的落地。
- 熟练掌握基于大模型的应用开发流程，熟悉 MCP、Function Calling、Skill 设计等能力，能够围绕具体业务场景设计可执行、可复用的 Agent 工作流。
- 熟练使用 OpenAI SDK、Claude SDK、LangChain、LangGraph、deepagents 等 Agent / LLM 开发技术栈，具备多工具协同、流程编排和任务拆解的实践经验。
- 熟悉 Context Engineering、Harness Engineering 等方法，能够围绕提示词、上下文组织、工具定义、执行链路与评测反馈持续优化 Agent 效果。
- 具备 RAG、Embedding、向量数据库、Milvus 等相关知识和落地经验，能够完成知识库检索链路设计、语义召回、上下文注入与问答系统搭建。
- 具备 Langfuse 监控与观测能力，能够对 LLM 应用进行调用链追踪、提示词版本管理、输入输出记录、质量分析和效果回溯，提升系统可观测性与迭代效率。
- 熟悉 Claude Code、Codex、Copilot 等 AI 编码工具的使用方式及其背后的工作机制，具备基于 Coding Agent 提升研发效率的实践经验。
- 能够快速阅读英文技术文档，并持续跟进 Anthropic、OpenAI 等厂商在模型能力、Agent 框架和开发范式上的更新方向。
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