回灌平台产品系统Vibe Coding

面向智能驾驶研发场景构建的问题闭环与数据回灌平台，将跨团队协作的问题修复周期大幅缩短，支撑算法迭代效率提升。

面向智能驾驶研发场景构建的问题闭环与数据回灌平台，整合 JIRA 问题追踪、SDK 自动化分析与模型训练反馈链路。独立运用 AI驱动范式完成从需求梳理到产品交付的全流程开发，并基于 K8S 实现容器化部署，将跨团队协作的问题修复周期大幅缩短，支撑算法迭代效率提升。

AI驱动的全栈架构设计与交付：全程基于 Claude Code 完成从架构选型、技术决策到全栈编码的独立交付，开发效率较传统模式提升300%；针对视频分析高耗时特性，设计异步任务调度架构，解耦数据采集与分析引擎；采用策略模式构建 SDK 插件化接入层，支持新 SDK 零侵入式扩展；
JIRA 问题自动归集：通过JIRA Rest API定时同步各项目反馈的自动驾驶，驾驶失能、体征检测等问题，按类型自动匹配对应 SDK 进行视频分析；推动问题处理流程从线下人工流转全面迁移至线上自动化闭环，大幅提升问题响应效率。问题平均响应时间从 3 天缩短至 2 小时。
SDK 版本验证与数据回灌闭环：构建在线回归测试机制，支持发布新 SDK 版本后重跑历史问题视频验证修复效果；最终将归集的问题图片自动推送至模型训练管线，形成“问题发现→修复验证→数据回流→模型优化”完整闭环，算法问题迭代周期缩短 60%，模型 badcase 修复率提升 40%；