全栈开发者 · 求职中 · 专注 Web 全栈应用与 AI 知识库工程化
我喜欢把想法做成"能跑的系统"：先立方法论，再用代码验证，最后沉淀成文档。目前每周投入 15h+ 持续构建和打磨自己的项目。
| 方向 | 技术 |
|---|---|
| 后端 | Node.js · Express · Python · REST API |
| 数据库 | SQLite（better-sqlite3 / WAL） |
| 前端 | Vue 3 · Vite · Element Plus · HTML / CSS / JavaScript |
| 工程 | Git · npm · 单元测试 · 性能基准 · GitHub Actions |
| 兴趣 | LLM 应用 · 个人知识管理 · 自动化管线 |
面向机关单位办公场景的本地全栈台账系统：7 大业务模块（任务 / 会议 / 文件收发 / 外出活动 / 用章 / 物资 / 统计驾驶舱）+ 附件管理 + AI 公文写作 + 公文 Word / 台账 Excel 导出 + UI 术语手册。
- 技术栈：Node.js + Express + better-sqlite3（WAL）；Vue 3 + Vite + Element Plus
- 工程亮点：通用 CRUD 构造器统一提供乐观锁（版本冲突返回 409）、软删除、分页、关键词搜索与级联清理；附件上传做 uuid 重命名与防路径遍历；公文 / 台账导出支持同步与异步双分支；含单元测试、1 万条数据压测与性能基准脚本
基于 Karpathy LLM Wiki 方法论 的本地知识库，用 Python 自动化管线实现"素材收件箱 → 结构化 Wiki 文章 → 可检索"的闭环。
- 每日定时管线：01:00 自动生成日报 → 运行健康检查 → 失败自动重试
- LLM 成本记账：包含缓存命中统计，运行成本透明可审计
把知识库方法论产品化打包成可安装的 Claude Skill：SKILL.md + 3 个 Python 脚本，提供 init / ingest / query / lint 四种能力（搭建 9 分区骨架、收件箱提炼、自然语言检索、六类一致性体检），附万字使用 / 改造 / 排错教程。
- 为主项目补充 GitHub Actions CI、自动化测试与线上演示
- 通过 good-first-issue 持续参与开源贡献
- 深入打磨知识库管线，沉淀为系列技术文章
- 📧 邮箱：[email protected]
- 💬 微信：SH13557573458
- 🎯 求职方向：全栈开发 / Web 后端 / AI 应用开发