业务和功能介绍
基于 Spring Boot3 + LangChain4j + LangGraph4j 的 AI 零代码应用生成平台。用户输入自然语言描述，由 AI Agent 自动执行并发素材搜集、代码生成、质量检查、项目构建的完整工作流，最终一键部署为可访问的 Web 应用。
项目核心为一套 AI 工作流，并采用多级缓存、分布式限流、异步处理、护轨重试等多种优化策略，保证系统的高性能与稳定性。
项目核心为一套 AI 工作流，并采用多级缓存、分布式限流、异步处理、护轨重试等多种优化策略，保证系统的高性能与稳定性。
项目实现
1. 基于 Spring Boot3 + Java 21 搭建项目，整合 Hutool、Lombok 和 Knife4j 接口文档，并通过全局异常处理器增强了项目的健壮性。
2. 利用 LangChain4j 框架集成 DeepSeek、通义等多种 AI 大模型，通过声明式的 Ai Service 编程模型快速实现模型调用和网站生成。
3. 为代码生成、智能路由、质量检查等不同 AI 任务设计系统提示词，并利用阿里云百炼模型对比能力进行调优，通过少样本等技巧提升 LLM 输出的准确性。
4. 项目实现了原生、Vue 工程等多种网站生成模式，综合运用门面模式统一 AI 调用入口、策略模式与模板方式模式处理各类代码解析和保存逻辑，提升代码的可扩展性。
5. 通过 Nginx 的 proxy_pass 配置实现 API 请求的反向代理，并通过 alias 和 try_files 为用户生成的多个静态站点提供托管服务，实测单机 QPS 过万。
6. 将项目构建、封面生成等耗时 I/O 密集型任务异步化，防止请求线程阻塞；通过 Java21 的虚拟线程执行，避免了传统线程池的资源开销。
7. 利用 LangChain4j 的结构化输出特性，根据用户需求智能选择不同的网站生成策略，实现成本与性能的平衡。
8. 基于 ARMS 实现多系统监控告警、Prometheus + Grafana 实现自定义业务指标监控（如大模型 Token 用量），全方位提升可观测性，便于分析系统。
2. 利用 LangChain4j 框架集成 DeepSeek、通义等多种 AI 大模型，通过声明式的 Ai Service 编程模型快速实现模型调用和网站生成。
3. 为代码生成、智能路由、质量检查等不同 AI 任务设计系统提示词，并利用阿里云百炼模型对比能力进行调优，通过少样本等技巧提升 LLM 输出的准确性。
4. 项目实现了原生、Vue 工程等多种网站生成模式，综合运用门面模式统一 AI 调用入口、策略模式与模板方式模式处理各类代码解析和保存逻辑，提升代码的可扩展性。
5. 通过 Nginx 的 proxy_pass 配置实现 API 请求的反向代理，并通过 alias 和 try_files 为用户生成的多个静态站点提供托管服务，实测单机 QPS 过万。
6. 将项目构建、封面生成等耗时 I/O 密集型任务异步化，防止请求线程阻塞；通过 Java21 的虚拟线程执行，避免了传统线程池的资源开销。
7. 利用 LangChain4j 的结构化输出特性，根据用户需求智能选择不同的网站生成策略，实现成本与性能的平衡。
8. 基于 ARMS 实现多系统监控告警、Prometheus + Grafana 实现自定义业务指标监控（如大模型 Token 用量），全方位提升可观测性，便于分析系统。
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熟悉编程语言开发，参与过市面上重大软件前端，现在是自由职业熟悉主流编程语言开发，具备大型软件前端项目实战经验，现以自由职业者身份承接各类技术开发需求。擅长安卓APP开发、企业内部管理系统及在线教育类项目，可独立完成从需求对接、架构设计到功能实现的全流程开发交付，注重代码质量与项目稳定性，能高效响应甲方需求并保障交付进度。
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