【个人总结】

拥有 20+年 全栈研发与架构经验的资深技术专家。曾任职于 金蝶、文思海辉 等行业标杆企业，具备深厚的工程化积淀。凭借极强的技术敏锐度，成功转型为 AI-Native 开发者，是国内最早将 AI Agent 工作流与 MCP 协议应用于生产环境的实践者。擅长将传统分布式高并发架构与前沿 AI 自动化技术相结合，致力于通过技术革新实现研发效能的指数级提升。

【核心技能栈】

1. AI Engineering & Agentic Workflow (AI原生与智能化工作流)

AI-First 编程范式：颠覆传统开发模式，全程采用 Trae / Windsurf 结合自然语言进行代码生成与重构；在 Claude Code 环境下实现开发链路的100%自动化闭环。

Agent 架构与自动化：深入实践 SmolAgents、ADK、LangChain 等框架，擅长设计长程任务（Long-horizon Tasks）处理机制，解决 AI 上下文丢失痛点；构建基于 Claude Code Skills 的自定义技能库，大幅降低 DevOps 与日常办公的重复性劳动。

MCP 生态构建：精通 MCP (Model Context Protocol) 协议，利用 MCP Builder 与 Prompt 工程一键生成标准化的 MCP Tools，打通大模型与本地系统、API 的“最后一公里”。

模型选型与评测：深度掌握 Claude (Sonnet/Opus), GPT-4, Grok, Kimi, GLM 等模型在 Coding 与 Reasoning 上的边界，能制定最优的混合模型调用策略。

2. 分布式架构与高并发 (High Concurrency & Distributed Systems)

高可用架构：精通 Go/Java 双栈架构，擅长构建无状态服务、多级缓存、熔断降级及故障转移（Failover）机制，保障系统在海量流量下的稳定性与弹性伸缩（Scale-out）。

海量数据处理：构建以 Kafka 为核心的消息通道，结合 Hadoop/HBase (存储)、Spark/Hive (离线计算)、Storm/Spark Streaming (实时计算) 的大数据闭环；精通数据库分库分表（Sharding）与性能调优。

3. 全栈工程与效能体系 (Full Stack & Engineering Excellence)

技术底蕴：拥有扎实的 Java 底层功底与丰富的 Go 实战经验（PProf/GC 调优），熟练掌握 Gin, gRPC, Xorm, Redis, MongoDB 等主流技术栈。

工程化落地：深谙 SOLID 原则与设计模式，具备 国际化技术视野，能直接阅读英文一手文档；主导搭建基于 Git 的 CI/CD 流水线，推动研发团队的标准化与自动化。