张吉祥

主要工作

• 技术负责人 / 工程规范：制定项目技术架构、Git 代码合版规范与代码规范（日志、AI Code Review、增量 SQL 等），以及需求上线规范。
• 技术负责人 / 团队协作：需求沟通，组织日常技术方案讨论与技术决策，完成复杂任务拆解与任务分派，主持日会与月报总结。
• 一期审批流建设：基于 Camunda 完成采购、合同、付款等 BPMN 建模，实现会签 / 或签、按组织架构与角色分配任务、超时提醒与转办；通过 TaskListener / ExecutionListener 将流程状态变更发布到 RocketMQ；前端基于 Vue 3 + Element Plus 开发待办、流程发起、进度图与监控页面。
• 审批 Agent：基于 Spring AI + Claude 实现 ReAct 式审批 Agent，按「读取单据 → 调用 ERP / WMS → 检索历史案例 → 输出风险等级与根因」多步推理；用 Tool Calling 封装 ERP、WMS、Camunda 接口，加入失败重试、非法参数兜底、最大轮次熔断与重复调用检测；Agent 只读不写，结论以风险标签和审批建议写回流程。
• MCP 接入与多端会话：通过 MCP Client（Streamable HTTP）接入飞书、天眼查等外部服务，按工具配置 allow / deny 白名单；按 tenantId + channel + userId 隔离会话，多轮上下文存 Redis，统一封装三端消息格式与回调验签。
• RAG 历史案例检索：链路为 Tika 解析 PDF / Word → 按审批要素切分 → BGE Embedding → 向量 + 关键词混合召回 → Rerank → 注入 Prompt；结果附带案例编号与原文片段，审批人可溯源核验，减少模型幻觉。
• 可观测与成本治理：基于 Spring AI Advisors + Micrometer 采集 Token 消耗、首字延迟、端到端延迟、错误率与工具调用次数，在 Grafana 按模型、场景、租户下钻；通过 Prompt 缓存、模型分级路由、长上下文裁剪，单次审批平均 Token 成本降低约 35%。
• 工程化上线：RocketMQ 承接审批状态变更事件，异步触发 Agent 审查，与主流程解耦，并处理消息幂等与失败重试；Nacos 管理配置并支持模型热切换，Gateway 统一多端鉴权；灰度上线 12 个审批节点、5 类单据，单据人工审查耗时从平均 20 分钟降至 6 分钟，风险识别结果与人工复核一致率约 85%。

主要工作

• 结构化输出：模型返回的 JSON 不稳定导致下游解析频繁失败。封装 StructuredOutputInvoker 统一做解析与修复型重试，用 Micrometer 按业务链路统计重试成功率与延迟。
• Advisor 配置化：4 个业务场景对模型调用的要求不同。将 4 种 Advisor 改为 yml 独立开关，按场景构建 3 种 ChatClient 并注册不同的 Advisor 与工具组合，新增场景无需改代码。
• 出题机制：设计 Skill 驱动出题和三阶段分配算法（保底、全分类覆盖、轮转），支持 Java、前端、测试等 10+ 方向；将已考知识点按分类注入 Prompt，避免多轮重复出题；用状态机管理「出题 → 答题 → 追问 → 评估」流程。
• 评估流水线：20+ 道题的答案超出模型上下文限制，改为每批 8 题分批评估再归并总结，单批失败时降级处理；基于 RISEN 框架设计评估 Prompt，定义 4 个加权维度和 5 级评分标准，用否定约束抑制模型打高分。
• RAG 知识库：基于 pgvector 实现文档分块、1024 维向量化与 HNSW 索引；用 QueryRewrite 改写模糊查询，按短 / 中 / 长 Query 配置不同 Top-K，短查询相似度阈值提到 0.25；DashScope 单次最多 10 条，向量化时自动分批并隔离失败批次。
• 流式输出：采用「预创建占位 + 流完成落库」，流中断时保存已生成部分，用户重连后可查看历史；检索无结果时缓冲 SSE 流前 120 个字符匹配拒答模板，命中后替换为标准话术并结束流。
• 其他：用 SHA-256 文件哈希拦截重复上传的简历，避免冗余 AI 调用；用 MapStruct 实现 4 组 Entity 与 DTO 的编译期映射。

主要工作

• 业务功能：实现注册登录、择偶条件筛选、红娘 / 兼职红娘匹配、在线聊天与消息推送。
• 推荐匹配：先按年龄、地域、学历等硬条件过滤，再按兴趣标签相似度与活跃度加权打分排序；推荐结果预计算后存入 Redis ZSet，已推荐用户用 Redis Set 去重。
• 即时通讯：WebSocket 客服支持一对一、一对多发送。服务多实例部署时，在 Redis 记录用户连接所在节点，跨节点消息经 RabbitMQ 转发；离线消息落库，用户上线后拉取。
• 权限体系：基于 Spring Security + Token + Redis 实现认证与 SSO 单点登录，支持 Token 续期与踢下线；按租户自定义权限、动态菜单与按钮级权限控制，权限数据缓存在 Redis；通过 MyBatis-Plus 租户插件自动拼接 tenant_id，实现租户数据隔离。
• 接口防护：基于自定义注解 + AOP 实现：Redis + Lua 滑动窗口限流（按用户 / IP）、Token + SETNX 接口幂等、Redisson 分布式锁。
• 支付中心：对接微信、支付宝的支付与退款，回调统一验签并做幂等处理；RabbitMQ 死信队列实现超时未支付订单自动关闭；会员开通涉及订单与会员两个服务，用 Seata AT 模式保证数据一致。
• 通用能力：文件存储基于策略模式兼容 S3（MinIO、阿里云、腾讯云、七牛云）、本地与 FTP，切换存储只需改配置；App 端界面支持动态配置。
• 监控运维：基于 Spring Boot Admin 监控 Java 应用，管理 Redis Key 与使用情况。

主要工作

• 设备接入：基于 Netty 实现 OCPP（WebSocket）设备接入服务，负责连接与会话管理、心跳保活、上报报文解析及启停充电指令下发；用 IdleStateHandler 检测心跳超时并清理连接；多实例部署时在 Redis 记录桩与网关节点映射并路由指令，按 messageId 关联响应、超时重试。
• 设备双向认证：重构设备与平台间的通讯协议，将单向认证升级为双向证书认证，安全事件发生率降低 99.5%。
• 车队管理系统：基于 OAuth 2.0 + JWT 实现多租户认证，支撑 200+ 车队、10 万+ 用户的数据隔离；设计「车队 - 司机 - 车辆」三级权限模型，开发充电白名单、时段管控、功率限制，违规操作减少 85%；负责订单全生命周期管理，日处理 5 万+ 订单，结算准确率 99.99%。
• 并发充电：用 Redis + Redisson 分布式锁解决车队并发充电的资源竞争：以桩编号加锁防止同一枪被重复启动；以车队账户加锁防止余额被并发扣成负数。
• 设备数据采集：设计 RocketMQ 消费架构，承接日均 10 万+ 条设备数据的实时采集，延迟控制在 500ms 内；以桩编号作为分区键发送顺序消息保证同桩状态按序处理；消费端按唯一键去重，失败重试后进入死信队列人工排查。
• 实时告警：基于规则引擎开发告警平台，支持 20+ 种告警策略配置，告警响应从分钟级缩短到秒级，关键事件零漏报。
• 查询与离线计算：重构 Elasticsearch 索引并优化 MySQL 同步机制，聚合查询提速 30%，复杂报表生成从 15 分钟缩短到 2 分钟；基于 XXL-JOB 调度离线统计任务，执行效率提升 40%。
• DevOps：搭建 GitLab + Harbor + Jenkins 流水线，基于 K8s + Rancher 容器化部署，开发环境部署效率提升 70%，测试周期缩短 50%。
• 线上故障：用 jstat 确认 Full GC 频繁，jmap 导出堆快照后用 MAT 分析，定位报表一次性加载大量订单对象的问题，改为分页流式导出并调整堆与新生代大小，平均响应时间从 5s 降到 200ms；优化 RocketMQ 消费逻辑，消息积压减少 90%。

主要工作

• 重构计算引擎：原引擎一次性全量加载流程数据导致 OOM。改为基于主键游标分页读取、每批处理后批量写入，再按租户拆分后用线程池并行计算，百万级流程数据的计算任务从 3 小时降到 1 小时。
• 聚合查询优化：结合 EXPLAIN 分析慢 SQL，建立覆盖索引，并将实时聚合改为按日预聚合到汇总表，页面只查汇总数据，关键页面响应时间从 8 秒降到 1 秒左右。
• 工作日耗时计算：设计排除非工作日的流程耗时计算策略，支持不同客户的工作日历配置，提升统计准确性。
• 断点续算：将计算任务拆分为多个步骤，在 Redis 中记录当前步骤与完成状态，服务重启后自动恢复进度，并通过幂等校验防止重复计算。