jimky_yang
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个人介绍

10年+互联网全栈开发经验,以业务价值为导向落地技术方案,深耕 AI 应用平台、企业自研 AI 研发工具、智能体系统建设。熟练运用 SDD 规范驱动、TDD 测试驱动开发方法论搭建标准化研发流程,具备完整系统设计、多模块协同、工程自动化落地能力。

技术能力

1. AI 大模型与智能体开发 熟悉 LangChain、LangGraph 智能体编排框架,了解 MCP 协议;可独立完成 OpenAI、Gemini、DeepSeek、Claude 等主流大模型业务接入与场景适配;搭建 AI 校验规则体系缓解模型幻觉,提升代码、业务逻辑生成稳定性;日常使用 Kiro、Claude Code 实现 AI 辅助高效编码。

2. AI 研发工具与工程化 掌握 Slack Command 、JS 自动化 Workflow 开发;熟练使用 Go 语言开发 CLI 工具、自定义技能包;落地 SDD 规范驱动、TDD 测试驱动全流程,搭建单元测试、E2E 自动化测试、代码缺陷自动修复流水线,赋能团队研发提效。

3. 全栈开发体系

· 前端:熟悉 Vue3、SvelteKit、React、TanStack、uni-app;熟练 TypeScript、Tailwind CSS、Element Plus、Ant Design 等组件与样式库;擅长目录树、大数据列表等复杂页面性能优化;

· 后端:熟悉 Python (FastAPI)、Java、PHP (Laravel/ThinkPHP)、Go;掌握 DDD 分层架构;熟练 MySQL、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch、Milvus 向量库、OSS 对象存储;

4. 业务落地能力 覆盖 AI 智能体 SaaS、企业 RAG 知识库、AI 浏览器插件、内部 AI 研发工具、AI 文档 Wiki 多类项目;依托 AI 编程工具、标准化开发流程快速交付业务,具备架构设计、团队推广落地完整闭环经验。

工作经历

  • 2024-07-01 -2026-08-31硅谷AI公司全栈工程师

    1.负责公司 AI 产品线架构设计与全栈开发,包含企业内部 AI 编程插件、AI Wiki 知识库、AI 浏览器 MCP 智能体插件、智能销售自动化 SaaS、企业 RAG 问答系统等核心项目。 2.落地 SDD 规范驱动、TDD 测试驱动开发模式,搭建统一 CI/CD 自动化交付体系,统筹前后端、CLI 工具、大模型智能体多模块并行研发,主导容器化集群部署与团队研发流程标准化落地。

  • 2021-05-01 -2024-06-30深圳未来之风科技有限公司全栈工程师

    独立负责公司全系列产品的全栈开发,涵盖 APP、小程序及网站后台,前端使用 Vue 等技术实现多端适配,后端采用 PHP(Laravel、ThinkPHP)与 Python开发业务逻辑,结合 MySQL、Redis 完成数据库设计与优化,确保技术实现与业务需求高度匹配,支撑公司业务快速发展。

  • 2019-09-30 -2021-05-01深圳泺息科技有限公司全栈工程师已认证

    1.开发 AI 指读识别教育 APP,负责全栈技术选型与开发,集成 TensorFlow 图像识别与 语音合成技术。通过模型轻量化处理,在中低端设备上实现实时指读,识别准确率达 97%。 2.参与在线 AI 教育课程平台开发,负责后端核心功能开发与 AI 模块集成,实现智能答疑、作业批改功能。

教育经历

  • 2012-09-01 - 2016-07-31广东石油化工学院计算机科学与技术本科

技能

React掌握
Java熟练
Vue熟练
PHP精通
Python精通
MySQL精通
小程序精通
前端精通
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作品
AI Wiki 企业知识库系统

Web端(人使用)空间管理、文档编辑(支持Mermaid/Drawio图表)、目录树浏览;完整版本历史、版本对比diff、版本回滚;企业基座单点登录,支持用户、部门、LDAP用户组多维度权限管控;Elasticsearch全文检索,文档回收站软删除。CLI命令行工具(Go,给开发者&Agent调用)

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2024-09-26 20:14
AI 智能销售自动化平台(SaaS)

一套订阅制B2BSaaS,基于有状态Agent实现销售全流程自动化,AI负责调研、草稿生成,关键对外动作必须人工确认。智能销售Agent能力CampaignAgent:营销活动智能体,接收业务需求,完成目标客户信息抽取、ICP理想客户画像匹配;DealOutreachAgent:商机外联智能体,生成

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2023-04-13 05:38
AI 浏览器扩展插件(智能体 + MCP 服务)

扩展后台:Java(提供MCP列表查询、用户安装/卸载接口、最大数量限制校验)智能体后台:Python+gRPC(接收扩展后台请求,调用用户已选MCP服务)数据库与缓存:PostgreSQL(存储mcp_server_list、audit_log、user_mcp_install表)、Redis(缓

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2025-07-08 08:44

1 人评论
用户评价

用户780864
proginn0845423579
很好的开发者。
更新于: 09-09 浏览: 2078