负责在线教育平台核心学习链路的全栈开发，覆盖C端用户课程学习与B端教师授课场景，衔接React前端交互、Node.js后端业务逻辑及MongoDB数据存储，保障高并发下的系统性能与用户体验

• 主导设计「动态课程编排系统」，针对教师排课需手动同步多终端（Web/小程序/H5）的痛点，采用React+Redux Toolkit构建前端状态管理，结合Node.js+Socket.io实现排课规则实时同步，同时优化Webpack分包策略将首屏加载资源从1.2MB压缩至450KB，最终教师排课效率提升42%，用户章节切换耗时从780ms降至290ms
• 重点解决直播课连麦延迟高的问题：原系统采用RTMP协议导致跨运营商延迟达3-5秒，替换为WebRTC技术栈，配合Janus网关做信令转发与NAT穿透，同时优化 ICE Candidate 选举策略，连麦成功率从76%提升至93%，用户关于“卡顿”的投诉率下降38%
• 核心参与用户学习行为分析系统的前端埋点与后端架构设计：用Google Analytics 4（GA4）定义23个关键事件（如“视频暂停”“习题提交”），后端通过Node.js+Elasticsearch搭建行为数据索引，实现分钟级查询响应，帮助运营定位“章节末尾流失率高”的问题，针对性优化课程小结模块后，完播率提升19%
• 推动前端工程化升级：引入Vite替代Webpack，配置自动化代码分割（基于动态import）与HTTP/2推送策略，构建时间从11分钟缩短至3.5分钟；同时落地ESLint+Prettier统一代码规范，团队协作冲突率下降45%

负责K12在线题库产品的全栈迭代，聚焦用户解题体验优化与教师题目管理效率提升，协同算法团队落地个性化推荐，主导前后端架构从“单体应用”向“微服务”演进

• 主导「智能选题系统」全栈开发：前端用Vue3+Composition API重构旧版UI，实现“知识点-难度-题型”三维筛选的实时联动；后端基于Node.js+Express搭建推荐服务，调用Python Flask封装的XGBoost模型生成个性化题目，推荐准确率从68%提升至93%，用户日均做题量增加17%
• 解决海量题库查询性能瓶颈：针对“按知识点搜题”响应慢的问题，用Redis缓存热点题目（Top1000知识点），同时将MySQL全文索引迁移至Elasticsearch，查询耗时从1.1秒降至180ms以内，支撑日活12万用户的并发搜索
• 重构教师端题目编辑工具：基于Monaco Editor定制代码题编辑器，支持Python/JavaScript语法高亮、实时预览与错题一键导入，后端配合OSS存储题目资源文件，编辑效率提升55%，题目录入错误率从12%降至2.5%
• 建立团队技术质量体系：推行Jest+Testing Library做前端单元测试，要求核心组件覆盖率≥85%；后端用Mocha+Chai搭建接口测试套件，上线前拦截潜在BUG 60+，线上故障次数从每月3次降至0.5次

负责企业培训平台基础功能开发，覆盖课程上传、学员管理与简单互动模块，协助搭建前端组件库与后端API规范，支撑平台从0到1服务100+企业客户

• 独立完成「学员学习档案」模块全栈开发：前端用React+Redux管理学员进度、成绩等状态，后端通过Node.js+Koa2搭建RESTful API，对接MySQL存储学习数据，实现“课程完成率”“错题分布”等统计功能，满足企业客户的基础管理需求
• 优化课程上传功能：原方案采用单文件上传，大文件（>500MB）经常超时，改用Multer实现分片上传（每片10MB），后端用PM2集群部署处理并发，上传成功率从58%提升至96%，支持最大1.5GB文件上传
• 搭建前端组件库：用Storybook管理组件文档，封装“课程卡片”“进度条”“讲师名片”等15个通用组件，团队复用率从30%提升至75%，减少重复开发工作量28%
• 协助后端API性能优化：用Postman做接口压测，发现“学员列表查询”存在慢查询（执行时间>800ms），优化MySQL索引与分页逻辑后，响应时间降至200ms以内，支撑平台承载5000+学员同时在线

鲜邻优选全链路交易中台升级项目

• 项目背景：原有交易系统为多端（APP/小程序/H5）独立开发，存在逻辑重复、库存同步延迟、供应链对接效率低三大痛点——跨端订单逻辑不一致导致用户投诉率达3.2%，库存扣减依赖数据库行锁引发秒杀场景超卖率0.8%，供应链API需人工适配不同供应商系统使对接周期长达7天。我的核心职责是主导交易中台的核心模块（商品中心、订单中心、履约中心）设计与实现，联动产品、供应链、前端团队完成全链路升级。
• 关键难题与技术方案：1）多端一致性保障：原各端交易逻辑耦合业务细节，难以复用；2）高并发下订单履约一致性：秒杀场景库存扣减与订单状态同步易出现数据不一致；3）异构供应链系统适配：不同供应商的库存、物流API协议（RESTful/gRPC）、数据格式（JSON/XML）差异大，无法统一调用。
• 核心行动与创新：1）抽象“原子化交易服务”：将商品校验、库存预占、订单生成等核心逻辑封装为可复用的原子服务，通过“配置中心+领域事件”实现多端差异化展示（如小程序侧重社群分享，团长端强调分佣明细）；2）优化分布式事务：引入Seata TCC模式处理订单-库存-履约的跨服务一致性，结合Redis预扣库存+数据库最终落库，将超卖率降至0.1%以下；3）设计供应链适配器层：基于Adapter模式开发API网关，封装供应商异构接口为统一规范（RESTful+Protobuf），自动完成数据格式转换与鉴权，对接周期缩短至2天。
• 项目成果：交易中台支撑了公司5大终端（APP/小程序/H5/团长端/自提点端），上线后订单处理效率提升40%，跨端用户投诉率下降65%；供应链对接效率提升70%，支撑单月GMV从1.2亿增长至2.5亿。我个人主导的“原子化服务+配置中心”方案被纳入公司技术中台标准，成为后续新业务线的底层能力。

鲜邻优选社区团长端APP全栈开发项目

• 项目背景：原有团长端为H5页面，存在加载慢（首屏加载时间3.5秒）、功能分散（订单/分佣/社群工具需跳转多个页面）、离线操作能力缺失（团长线下拓客时无法同步订单）等问题，导致团长留存率仅35%。我的核心职责是从0到1开发团长端独立APP，聚焦“降本提效”目标，提升团长的订单处理能力与用户粘性。
• 关键难题与技术方案：1）弱网/离线场景体验：团长常处于社区场景，网络不稳定，需支持离线录入订单、暂存分佣查询；2）功能复杂性与性能平衡：团长端需承载订单管理、分佣计算、社群素材转发等10+核心功能，需避免APP臃肿；3）低门槛操作设计：团长以中年女性为主，对复杂交互接受度低，需简化操作路径。
• 核心行动与创新：1）离线能力实现：采用Flutter+IndexedDB组合，将订单、团长信息等高频数据缓存至本地，联网后通过Service Worker同步至服务端，离线场景订单录入成功率提升至98%；2）模块化架构设计：基于微前端思想拆分“订单中心”“分佣中心”“社群工具”三个子应用，支持动态更新与独立迭代，APP包体积控制在45MB以内；3）用户体验优化：通过用户访谈梳理10个核心痛点，设计“大字体+极简导航+语音提示”交互（如分佣明细新增“语音播报”功能），操作步骤减少50%。
• 项目成果：团长端APP上线3个月后，团长留存率提升至62%，日均订单处理量从12单/人提升至18单/人；分佣查询投诉率下降70%，支撑公司社区团长数量从5万增长至12万。项目获公司“年度最佳用户体验项目”，我主导的“离线缓存+动态模块”方案成为公司ToB端产品的通用设计模板。

• 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。