01
AI & LLM APPS
AI 应用与大模型
从知识库问答到智能体，关注怎样把大模型的能力做成真正好用、可信赖的产品。
ABOUT ME
Build Things,
From Zero
关于我
我是 Ray，一名全栈 Web 开发者。过去一年，我把大部分时间花在一件事上：把 AI 能力做成真正能用、也真正有人用的产品。
我习惯一个人走完整条链路——想清楚问题、画界面、写后端、调数据库、部署上线。不是每个环节都最擅长，但我愿意把整件事做完，而不是只交出一段代码。
现在我在持续迭代 RayAgent，也在读 Agent 框架的源码，想把「能跑」变成「可靠」。这个网站是我的自我介绍，也是我作品的入口。
- 坐标
- 中国 · 安徽 / 接受远程
- 方向
- AI 应用 · 全栈工程
- 状态
- 开放交流与合作
- 正在学
- Agent 内核 · Harness
WHAT I CARE ABOUT
我关注的领域
Areas I Keep Exploring
下面这些是我愿意长期投入时间、也最想继续深入的方向。
02
FRONTEND
前端工程
Vue 生态、组件化与交互细节，追求流畅、克制又有呼吸感的界面。
03
BACKEND & DATA
后端与数据
接口设计、数据建模与性能，让服务既稳定又好维护。
04
DEVOPS
部署与自动化
从零把项目跑起来——服务器、环境与自动化，享受「能自己上线」的自由。
SKILLS & EXPERIENCE
技能与经历
What I Work With, and Where I've Been
Skills · 技能
- 主力能独立交付、踩过坑
- 熟悉项目里用过，知道边界
- 正在用最近项目里的技术
Experience · 经历
2026 · 持续进行中
独立开发者
个人项目 · 设计 / 开发 / 部署
从零设计与开发 RayAgent（AI 知识库问答与模拟面试平台）、电商营销增长平台抽奖服务，以及 DIY 穿戴甲定制平台；界面、接口、数据与上线全部自己完成。
日常
工程习惯
写作与验证
写单元测试与集成测试，把部署和排障过程记成文档；上线前先验证，出问题先看日志和监控，而不是猜。
HOW I WORK
四步，把一个想法做出来
From Idea to Something That Works
想清楚问题
THINK
先弄明白要解决什么、给谁用，再决定要不要做、做到什么程度。
快速做出原型
PROTOTYPE
用最简单的方式先跑通核心流程，尽早看到它「能用」的样子。
打磨与取舍
REFINE
补上细节与边界，在体验和复杂度之间做取舍，宁可少而稳。
上线与迭代
SHIP
部署上线，收集反馈继续改——作品是长出来的，不是一次做完的。
NOW
现在在做什么
What Keeps Me Busy Lately
比简历更新得更快的一页——我最近把时间花在哪里。
WORDS I LIVE BY
一些影响过我的句子
Quotes I Keep Coming Back To
简单是可靠的前提，因此简单比复杂更难做到。
Edsger W. Dijkstra
过早的优化是万恶之源。
Donald Knuth
任何足够先进的技术，初看都与魔法无异。
Arthur C. Clarke
PROJECTS
我做过的东西
Things I've Built
下面这几个项目，都是我从零设计、实现并真正跑起来的。
AI 应用
RayAgent
AI Knowledge Base & Interview Agent
基于 RAG 与 ReAct 的个人 AI 应用平台：知识库问答、智能对话与模拟面试，还包含登录注册、权限控制与管理端。
技术亮点
- RAG 问答与引用溯源：Query 改写 → 候选回退检索 → 动态 TopK/阈值 → 引用组装，bge-m3 向量入 pgvector 建 ivfflat 余弦索引，输出文档与分块级引用；未命中时走零阈值召回，避免无依据生成。
- 文档解析与异步入库：Apache Tika 解析 PDF/DOCX/HTML，按 500 字分段并超长重叠切分；有界线程池异步 Embedding 入库，JDBC Batch 与事务切换保障一致性。
- 手写 ReAct Agent 内核：Flow.Publisher + CompletableFuture 实现三级驱动多步引擎，工具结果回填自动续步、单步超时与最大步数限制，长回答自动续写避免截断。
- SSE 流式交互与安全：前后端 SSE 增量输出，拒答探测窗止损并取消上游请求；模块化单体 + Ports and Adapters 隔离领域逻辑，BYOK 域名白名单与登录防刷。
高并发
电商抽奖服务
E-Commerce Prize Draw Service
电商营销增长平台的抽奖服务，面向高并发发奖场景，用 Redis 承接概率计算与热点库存，用 RabbitMQ 解耦抽奖与发奖链路。
技术亮点
- 奖品概率预热：活动奖品概率离线预热为 Redis 查找表，抽奖时按随机索引 O(1) 命中，省去运行期概率计算与数据库访问。
- 热点库存预占：Redis 原子扣减实现库存预占，SETNX 细粒度占用标记兜底，队列异步回写数据库，避免高峰期行锁竞争。
- 发奖解耦与补偿：RabbitMQ 解耦抽奖与发奖流程，消息发送失败落库为任务记录，由补偿任务重投，提升投递可靠性。
- 消费幂等：结合业务唯一标识、发奖状态位与分布式锁实现消费幂等，避免消息重复投递导致的重复发奖。
个人作品
DIY 穿戴甲定制平台
DIY Custom Press-on Nail Platform
一个面向 DIY 的穿戴甲定制平台，用户可以挑选、定制属于自己的穿戴甲；完整的功能演示我录成了视频，放在了抖音。
观看演示GET IN TOUCH
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