负责电商平台核心交易链路（下单-支付-履约）的iOS端开发、性能优化及高并发场景下的用户体验保障，主导关键模块技术攻坚与跨团队协作落地。

• 主导支付链路重构项目：针对大促期间支付页面偶现300ms级延迟问题，采用SwiftUI+Combine重构原有OC混编代码，通过@StateObject管理状态流替代KVO，结合Instruments的Time Profiler定位到离屏渲染瓶颈，优化UIView.layer.shouldRasterize参数并引入异步绘制，将支付完成率从98.2%提升至99.6%，支付耗时P99从410ms降至280ms。
• 搭建App性能监控（APM）体系：基于OpenTelemetry协议扩展自定义埋点，集成Crashlytics与自研日志上报SDK，设计内存/CPU/帧率多维度监控看板；针对用户反馈的「滑动商品列表偶发卡顿」问题，通过Core Animation调试发现离屏渲染与图片解码阻塞主线程，推动后端优化图片CDN参数（WebP格式+渐进式加载），并将列表Cell预加载逻辑从viewDidLoad提前至willDisplayCell，列表滑动流畅度从90fps稳定至110fps以上。
• 优化冷启动性能：分析Launch Screen阶段耗时，通过Link Map文件进行二进制重排，将高频调用的UIKit框架符号前置；结合Runtime清理未使用的类与方法（通过脚本扫描未关联的IBOutlets），最终将冷启动时间从3.1s缩短至1.9s，首屏渲染完成率提升27%。
• 跨团队推动技术方案落地：作为iOS端代表参与「大促活动页动态化」项目，主导设计桥接协议（基于JSBridge优化版），实现H5活动页与原生组件的无缝交互，支持运营实时配置活动元素，活动页加载耗时较传统H5方案降低65%，上线后大促期间活动页崩溃率低于0.01%。

负责本地生活服务App（到店/到家场景）的功能迭代与基础组件建设，聚焦用户体验优化与技术方案落地，支撑业务快速迭代。

• 独立开发「到家服务预约」模块：采用VIPER架构设计模块解耦，通过RxSwift处理异步任务流；针对预约日历选择器卡顿问题，优化UICollectionView复用机制（引入预加载+缓存池），并将日期计算逻辑从主线程迁移至GCD队列，使页面加载时间从800ms降至350ms，用户留存率提升12%。
• 重构基础网络库：在AFNetworking基础上封装支持多环境切换（测试/预发/生产）、自动重试（指数退避策略）及请求加密的自定义NetworkManager；新增请求耗时监控与失败日志自动归类功能，线上接口成功率从99.1%提升至99.8%，排查问题效率提升50%。
• 推动SwiftUI技术落地：主导团队从OC向Swift+SwiftUI转型，编写组件库文档与最佳实践指南；将「我的订单」页面从UIKit迁移至SwiftUI，利用LazyVStack优化长列表内存占用，页面内存峰值从280MB降至150MB，编译时间缩短40%。
• 主导Crash专项治理：通过PLCrashReporter捕获崩溃堆栈，结合符号化工具定位到「用户评价提交」功能的NSNull越界问题，增加空值判断与数据校验逻辑；同步优化MLeaksFinder检测规则，将内存泄漏率从0.3‰降至0.08‰，季度Crash率从0.8%降至0.35%。

负责零售App基础功能开发、多机型兼容性适配及常规需求迭代，保障App稳定性与用户体验一致性。

• 开发「商品详情页」核心模块：使用Auto Layout实现多规格商品信息动态布局，结合Core Animation设计加入购物车抛物线动画；针对iPhone X及以上机型的刘海屏适配，调整安全区域布局逻辑，页面元素错位率从15%降至0.5%，用户点击转化率提升8%。
• 优化App启动速度：通过分析Instruments的Startup Time指标，清理AppDelegate中冗余第三方SDK初始化逻辑（延迟加载非核心SDK至首页显示后）；修复动态库重复链接问题（通过dlopen调试确认），最终将冷启动时间从2.9s缩短至1.7s，用户首次打开流失率下降22%。
• 治理低频Crash问题：针对「分享商品到微信」场景偶现的EXC_BAD_ACCESS，使用Zombie Objects追踪到NSCache未正确设置总成本导致的野指针问题，增加缓存容量限制与对象释放回调，该场景Crash率从0.15%降至0.01%。
• 支撑运营活动开发：快速响应「618限时秒杀」活动需求，基于UICollectionView实现商品瀑布流布局，支持动态调整列数与间距；优化图片加载逻辑（SDWebImage替换为Kingfisher+本地缓存策略），活动页面图片加载成功率从95%提升至99.2%，活动期间UV峰值达日常3倍无崩溃。

电商直播APP高并发场景下流畅观看体验全链路优化项目

• 项目背景：公司核心电商直播APP在大促期间面临百万级并发压力，用户反馈直播加载慢（平均2.1秒）、画质切换卡顿（延迟1.5秒）、弱网下播放中断率达8%，直接影响转化率（直播场景GMV占比超40%）。我的核心目标是主导全链路体验优化，将关键体验指标提升至行业TOP3水平，支撑大促期间150万+并发。
• 关键难题与技术选择：1. HLS直播流分片策略僵化，默认6秒分片导致加载延迟高；2. 自适应码率算法仅依赖当前缓冲，无法预判网络变化；3. CDN边缘节点缓存命中率低（仅65%），回源压力大加剧延迟。我选择LL-HLS（低延迟HLS）标准重构流传输协议，结合自研网络预测模型优化码率决策，并联动CDN团队定制缓存策略。
• 核心行动与突破：1. 针对HLS分片，将默认6秒分片拆分为3秒短分片，同时实现「预加载+动态分片丢弃」机制——提前加载下2个分片，根据实时网络带宽丢弃冗余分片，加载时间缩短62%；2. 改造自适应码率算法，引入LSTM模型预测未来5秒网络RTT和丢包率，提前1秒切换码率，卡顿率下降58%；3. 与CDN团队共建「热点内容预缓存」规则，基于历史直播热度提前将TOP10主播的内容推送到边缘节点，缓存命中率提升至88%，回源率降低45%。
• 成果与价值：优化后直播加载时间降至0.8秒，画质切换延迟缩至0.3秒，弱网环境下播放中断率仅1.2%；大促期间支撑120万并发，直播场景GMV转化率提升11%（从3.2%到3.56%），用户满意度调研中「观看流畅度」评分从3.8分升至4.6分（5分制）。我主导了技术方案设计、跨CDN/算法/产品团队协作，输出《高并发直播体验优化SOP》，成为公司后续直播类项目的标准方案。

本地生活多APP跨端复用框架搭建与性能调优项目

• 项目背景：公司同时运营外卖、到店、家政三个原生APP，核心业务（如订单、支付、门店详情）重复开发率达70%，迭代周期长达2周/次，无法应对业务快速变化。我的目标是搭建一套跨iOS/Android的复用框架，将重复代码量减少60%以上，迭代周期缩短至1周/次。
• 关键难题与技术选型：1. 原生与跨端框架（Flutter）通信效率低，JSON序列化耗时占总渲染时间的30%；2. 跨端组件样式一致性难保证，同一按钮在两端存在像素级差异；3. 复杂业务（如订单状态流转）的跨端状态同步易出错。我选择「Flutter+原生混合架构」，用ProtoBuf替代JSON优化通信，通过代码生成工具保证组件一致性，引入Redux-like状态管理解决同步问题。
• 核心行动与创新：1. 针对通信效率，将订单详情的JSON数据改为ProtoBuf序列化，耗时从120ms降至45ms；同时优化MethodChannel调用方式，将同步调用改为异步+回调，避免阻塞UI线程；2. 设计「跨端基础组件库」，用Dart编写按钮、列表、弹窗等20+核心组件，通过代码生成工具自动生成iOS（Swift）和Android（Kotlin）的原生实现，样式一致性达到100%；3. 针对订单状态流转，用Redux模式统一管理状态，两端通过共享Redux Store同步状态，错误率从15%降至2%。
• 成果与价值：框架覆盖80%核心业务，重复代码量减少72%，迭代周期缩短至7天/次，跨端bug率降低50%；支撑三个APP上线15个新功能，用户留存率从28%提升至36%。我从0到1完成框架设计，推动团队从「多端独立开发」转向「跨端复用」，输出《跨端框架设计与落地指南》，成为公司技术中台的核心资产。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。