核心专长AI 原生前端自动化
AI 原生前端自动化
通过 RAG、语义化 DSL 与大模型编排,将产品原型直接转化为生产级 UI 代码,重构研发流程。 我更关注如何把提示词、组件契约、设计系统与业务规则沉淀成可迭代的系统能力,而不是一次性的生成结果。
上下文层
RAG 将文档、设计稿与业务约束整合成高质量上下文。
编译层
语义化 DSL 把模糊需求转化为可验证、可生成的结构化输入。
交付层
多模型编排接管 UI 落地、代码约束与交付一致性,缩短上线链路。
通过 RAG、语义化 DSL 与大模型编排,将产品原型直接转化为生产级 UI 代码,重构研发流程。 我更关注如何把提示词、组件契约、设计系统与业务规则沉淀成可迭代的系统能力,而不是一次性的生成结果。
上下文层
RAG 将文档、设计稿与业务约束整合成高质量上下文。
编译层
语义化 DSL 把模糊需求转化为可验证、可生成的结构化输入。
交付层
多模型编排接管 UI 落地、代码约束与交付一致性,缩短上线链路。
探讨中台的概念、企业为什么需要平台化和中台架构
当前状态
独立排班小程序进入高频迭代阶段,当前聚焦可推演规则、可视化编辑和自动化交付链路。
把班次约束、轮班规则与假期补位抽象成可推演的数据模型,为后续 AI 排班打基础。
围绕内容站、SaaS 与自动化工具链构建稳定的交付底座,追求强约束、低熵增与高复用。