01个人简介
京东政企事业部在职 2 年的 AI 应用开发 / 测试开发工程师，北石化人工智能研究院硕士，现任政企供应链业务线质量负责人(P5)。在传统业务团队里主导过从 0 到 1 的 AI 化转型：dongTDD 大模型用例生成 skill 研发、BAGENT AI 产品评测体系 建设、精准测试平台 与 供应链全链路压测 等核心项目。
在 AI 工程化层面，我沉淀了一套 “架构师 + AI 工程团队”工作流：用 13 章节的 Harness / CLAUDE.md 模板 把项目背景、架构决策、代码组织、外部调用、部署、缓存、数据库、扩展路径、接口规范、行为指令一次性收敛为 AI 可直接执行的契约；用 SDD 收敛需求 + TDD 锁住行为 串联从 0 到 1 的产品开发。
在 AI 协议与 Agent 层，系统研究过 MCP(Model Context Protocol)、A2A(Agent-to-Agent)协议、Agent 五种设计模式 与多 Agent 协作系统的 token 成本曲线，关注这些能力如何落地到企业级 AI Agent 平台。
02工作经历
京东 · 政企事业部
测试开发工程师 / 政企供应链业务线质量负责人(P5) 2024.07 — 至今Beijing · 亦庄
AI 化转型一号位（测试域大模型落地）
- 担任京东政企与 B 交易“AI 化测试”一号位，深度参与集团 dongTDD 大模型用例生成 skill 的研发与工程化落地，针对政企业务编写模板 skill 与定制 skill，实现 MBT 用例生成从 0 到 1 突破。
- 主导大模型 PRD/TRD 解析 → 文本 / 自动化 / UI 用例 全链路闭环；同步推进 AI 代码扫描、需求分析、资损分析能力建设。
- 把“AI 辅助开发”沉淀为 团队可复用的 Harness / 上下文工程范式：以 13 章节 CLAUDE.md 模板收敛项目背景、架构决策、代码组织、接口规范、行为指令，把个人能力转化为团队产能。
- 日常工作流采用 SDD(规格驱动) + TDD(行为驱动) 双轨，三步检查法（意图→质量→边界） 对 AI 输出进行标准化验收。
- 自研多项 AI 测试提效工具，显著提升测试人效比。
政企 AI 平台 BAGENT 测试负责人
- 负责 AI 选品、AI 商品池洞察、AI PPT 生成 等 AI 工具全链路质量保障，针对幻觉率、生成准确率、响应时延、并发能力构建专项测试方案。
- 主导 AI 评测平台开发，沉淀结构化评测数据集与评分规则；参与 prompt 调优与模型效果对比验证，输出性能基线与扩容建议。
政企持续交付体系一号位
- 主导政企领域从“无门禁”到“分阶段持续交付”的流程变革，落地代码扫描、开发测试门禁、上线流水线，覆盖 200+ 应用，政企交付管控数据常年位列集团前二。
- 作为产研测三方接口人推动跨 BU 协同，核心业务覆盖率从 50% 提升至 80%，治理经验横向推广至政企多条业务线。
政企供应链业务线质量负责人（性能压测核心）
- 负责商品、价格、库存等核心链路大促备战与日常全链路压测、性能评估，保障大促峰值稳定。
- 担任大数据测试一号位，发现多起数据问题，编写多条资损防控脚本，形成可复用数据比对与资损扫描工具集。
- 负责测试环境搭建、维护与持续迭代；输出新人培训课程与实操手册。
亿级大项目主测试
- 担任工业标品、虚拟组套、OTC 政企售卖链路打通三大项目主测试，串联上下游 10-30+ 部门 全链路质量保障，项目均稳定支撑亿级 GMV，无重大线上事故。
精准测试平台开发
- 基于 JaCoCo + 字节码插桩 实现行级 / 分支级代码覆盖率采集，无需源码侵入；整合多次提交数据构建统一视图与 CI/CD 集成。
- 提供多维度可视化看板，沉淀门禁规则自动拦截未达标版本发版；平台上线后整体覆盖率从 50% 提升至 80%。
上海数字大脑研究院（实习）
后端开发实习 · 大后端部门 2023.03 — 2023.06Beijing
- 实习期间参与核心项目开发 1 个、日常业务功能类开发 6 个、数据清洗等机动性开发任务 4 个。
- 独立完成 openai 网关 核心项目，并在团队建议下开源（现 GitHub ★38）；实现群发和私聊消息卡片的飞书告警机器人。
- 对决策中台部分 K8s 服务进行开发和优化，获最佳实习生成长奖。
九章算法（杭州）科技有限公司（实习）
技术开发 2019.05 — 2020.02Hangzhou
- 参与优惠券系统开发，使用策略模式对直减、满减、折扣等不同模型进行重构；对新上线的拉新功能进行功能实现与接口设计。
- 针对微信扫码登录系统重新梳理与开发，获项目组领导高度评价。
03项目经历
Hify · AI Agent 平台 Harness 沉淀 / AI 工程化方法论
个人方法论 · 13 章节 CLAUDE.md 范式 + 端到端 AI 辅助开发工作流以“复刻 Dify 的极简版 AI Agent 平台 Hify”为载体，完整跑通“业界标杆研究 → 功能取舍 → 技术选型 → 应用架构 → 代码组织 → 外部调用 → 部署架构 → 性能瓶颈 → 扩展路径 → 数据模型 → 数据库规范 → 接口规范 → 行为指令”13 个章节的 Harness 沉淀，是可被任意团队复用的 AI 工程化模板。
- Harness 沉淀（核心竞争力）：产出 13 章节 CLAUDE.md 模板，涵盖项目概述 / 做什么-不做什么 / 技术栈 / 应用架构 / 代码组织 / 外部调用 / 部署架构 / 缓存策略 / 数据库规范 / 扩展路径 / 接口规范 / 行为指令；让 AI 拿到 Harness 后能直接产出可上线代码。
- 方法论体系：SDD(规格驱动) 收敛需求 + TDD(行为驱动) 锁住质量；三问裁剪法 + MoSCoW 分层做范围控制。
- AI 协议层：系统研究 MCP(Model Context Protocol)、A2A(Agent-to-Agent)协议、Agent 五种设计模式与多 Agent 协作的 token 成本曲线。
Harness 设计
CLAUDE.md 模板
SDD + TDD
MCP 协议
A2A 协议
Agent 设计模式
Spring Boot 3.x
pgvector
test-generator · MBT 大模型测试用例生成器
开源 · 个人 + 京东一线实战沉淀AI 驱动的生产级测试用例自动生成工具，采用 MBT(Model-Based Testing)方法论五阶段流水线，支持需求文档 / 源代码 / API 规范输入。
- 五阶段流水线：需求解析 → 模型构建 → 路径生成 → 用例合成 → 评审输出。
- 多源输入：支持 PRD/TRD、源代码、OpenAPI/GraphQL、Postman 集合。
- AI 增强：集成 Claude / GPT / 国内大模型，自动补充边界场景与组合覆盖。
- 评测闭环：用例执行反馈回流，持续优化生成策略。
Python
FastAPI
LangChain
Pytest
MBT
openai-gateway · ChatGPT 网关服务
开源 · 实习核心项目(★38)对接飞书机器人、OAuth 身份验证、多 API Key 负载均衡、问答内容持久化的大模型网关；是大模型应用工程化的起点。
- 飞书 OAuth + 内部 jwt_token 网关注入，统一身份与调用转发。
- 多 API Key 池 + 滑动窗口健康度打分 + 失败 Key 熔断，避免单 key 限流。
- Redis + MQ + Hash 对会话去重与持久化，支撑后续大模型微调。
- 一行代码替换官方 SDK，算法同学无障碍使用。
Python
FastAPI
Redis
RabbitMQ
Feishu OAuth
agent-v · AI Agent 实验场
个人项目 · Agent 方向探索探索 Agent 工具调用、任务拆解、多步推理在企业场景中的落地。
- Tool-use Agent 框架搭建与 Prompt 编排。
- 多 Agent 协同 / 单 Agent 多工具调用。
- Memory / Context 工程 / RAG 检索增强。
- Agent 评测与失败 case 分析。
Python
LangChain
Claude / GPT
RAG
精准测试平台 · JaCoCo + 字节码插桩
京东核心项目 · 主导研发基于 JaCoCo + 字节码插桩实现行级 / 分支级代码覆盖率采集，与 CI/CD 流水线集成，沉淀覆盖率门禁规则，推动供应链核心链路覆盖率从 50% 提升至 80%。
- 行级 / 分支级覆盖率采集，无需源码侵入。
- 多次提交数据整合 → 统一视图 + 增量对比。
- 多维度可视化看板（服务 / 模块 / 版本 / 人员）。
- 覆盖率门禁 → 未达标版本自动拦截发版。
Java
JaCoCo
字节码插桩
Jenkins
Grafana
db-router-springboot-starter · 自研分库分表组件
开源 · 工程化组件自研 Spring Boot Starter 组件，支持个性化的分库分表、只分库、只分表及双写模式，业务零侵入。
Java
Spring Boot
MyBatis
MySQL
AOP
知识站点 wychmod.github.io + youdaonote-pull
个人项目 · 持续维护 2022 — 至今沉淀 300+ 篇技术笔记，涵盖 AI 应用 / 大模型 / Java / Python / Spring / JVM / 云原生；配套 youdaonote-pull 工具导出有道云笔记。
Docsify
JavaScript
Python
GitHub Pages
mini-spring · 手写 Spring 源码学习项目
开源 · 个人学习项目(★23)参照源码，通过抽象、设计模式和设计原则实现 Spring，覆盖 IOC、DI、AOP、MVC 等核心模块。
Java
动态代理
设计模式
04专业技能
AI 战略 / Harness / 方法论
具备“架构师 + AI 工程团队”双角色认知，能把 AI 能力沉淀为团队可复用的工程体系。
- Harness 沉淀：13 章节 CLAUDE.md 模板，让 AI 拿到 Harness 即可直接产出可上线代码。
- 复合方法论：SDD(规格驱动) + TDD(行为驱动)；三问裁剪法 + MoSCoW 分层；三步检查法验收 AI 输出。
- 三层决策框架：架构师做边界 / 决策 / 一致性；AI 写业务代码 + 人工验收；AI 处理样板代码。
AI 协议 / Agent / 大模型应用工程化
熟悉主流 AI 协议与 Agent 设计模式，有企业级大模型应用从 0 到 1 落地的完整闭环经验。
- 协议层：MCP(Model Context Protocol) 工具调用标准化；A2A(Agent-to-Agent) 多 Agent 通信。
- Agent 设计模式：React / Reflection / Planning / Tool Use / Multi-Agent Collaboration 五种模式。
- 多 Agent 协作：理解 token 成本曲线（普通 Chat 1× → 单 Agent 4× → 多 Agent 15×）与适用边界。
MBT 用例生成 / AI 评测体系
深度参与集团 dongTDD 大模型用例生成 skill 研发与政企业务落地，主导 BAGENT 全链路质量保障。
- 五阶段 MBT 流水线：需求解析 → 模型构建 → 路径生成 → 用例合成 → 评审输出。
- 多源输入：PRD/TRD、源代码、OpenAPI/GraphQL、Postman 集合。
- 评测维度：幻觉率 / 生成准确率 / 响应时延 / 并发能力 + 结构化数据集 + 评分规则。
AI 开发工具栈
日常深度应用国内外主流 AI 开发工具，用于代码生成、Code Review、用例自动生成、日志解读等场景。
Python / 后端开发
熟练使用 Python，有 FastAPI / Django / asyncio 等异步后端框架开发经验；熟悉 Pytest / unittest 自动化测试工程。
Java / 微服务
熟练使用 Spring Boot / Spring / MyBatis，熟悉 Spring IOC、AOP、自动装配，手写过 Spring 核心模块，有第三方 spring-boot-starter 开发经验。
数据库 / 数据治理 / 缓存
熟悉 MySQL 索引/锁/MVCC/事务/日志及优化、Redis 缓存场景、pgvector + HNSW 向量检索；具备数据治理、资损防控实战经验。
测试 / DevOps / 压测
主导精准测试平台建设（JaCoCo + 字节码插桩）；熟悉 Docker / K8s / Jenkins CI/CD；具备全链路压测与性能基线建设能力。
05教育背景
北京石油化工学院 · 人工智能研究院
人工智能方向 · 硕士研究生 2021.09 — 2024.06Beijing
- 发明专利 2 项（医疗 AI / 信号处理方向）。
- 2 项横向智能医疗课题，担任智能医疗实验室学生负责人。
浙江传媒学院
信息管理与信息系统 · 本科 2016.09 — 2020.06Hangzhou
- 在校实验室参与多个项目的后端开发与比赛。
06奖项与特长
工作期间
- 2024 年度百强新人（同届入职 2 万人中脱颖而出）。
- 连续两年年度绩效均为 A（集团前 15%）。
- 一年半内晋升 3 次（由 P2 晋升至 P5）。
- 参与的项目获得集团 / 部门级荣誉表彰。
特长及突出业绩
- Harness 沉淀与 AI 工程化方法论：沉淀 13 章节 CLAUDE.md 模板与“架构师 + AI 工程团队”双角色工作流，让 AI 不再是个人提效玩具，而是团队可复用、可度量、可推广的工程体系。系统掌握 SDD + TDD、三问裁剪法、MoSCoW、三步检查法等复合方法论。
- AI 协议与 Agent 生态理解：系统研究 MCP 协议、A2A 协议、Agent 五种设计模式与多 Agent 协作的 token 成本曲线；能在企业级 AI Agent 平台设计阶段做出正确选型。
- 传统业务 AI 化转型一号位操盘：在京东政企这种“传统业务 + 引入 AI 能力”的团队里，多次担任跨 BU 一号位，主导过测试域 AI 化转型、持续交付治理、大数据测试体系建设等多个 0 到 1 项目。
- 业务理解与产品用户视角：长期深耕政企、B 交易、供应链等业务一线，洞察需求背后的本质逻辑，主动从用户价值与产品体验出发设计质量方案与 AI 赋能路径。
- 跨部门协作与影响力：担任产研测三方接口人串联 10-30+ 部门协作，治理经验横向推广至多条业务线，主导新人培训。
- 前沿敏感与持续学习：紧跟大模型与 AI 工程化前沿，熟练应用 Claude Code、Codex / GPT、通义灵码、文心快码、Comate、iFlyCode、DeepSeek-Coder 等国内外主流 AI 开发工具。
- 核心量化成果：推动政企持续交付治理与精准测试平台建设，核心业务覆盖率与项目覆盖率均从 50% 提升至 80%；担任政企供应链业务线质量负责人期间，关键链路零重大事故；多个亿级 GMV 项目主测试稳定支撑业务无重大事故。
在校期间
- 蓝桥杯程序设计大赛：国赛二等奖、北京市一等奖。
- 奖学金：校一等奖学金 ×2、浙报“阿里”二等奖学金、校二等奖学金 ×多次。
- 竞赛 & 创新创业：大学生服务外包创新创业国赛三等奖、多媒体设计大赛三等奖、“互联网+”大赛三等奖。
- 科研 & 知识产权：发明专利 2 项、浙江省新苗人才计划立项。
- 综合荣誉：浙江省优秀毕业生、校优秀学生会干部。