// 04 · PROJECTS
项目经历
PROJECT — 01
Spec-Driven Development Platform — 端到端 AI 产研工作流平台
公司团队项目 · 整体主导
Multi-Agent·Plugin 架构·Hook 门禁·Agentic RAG·Citation Grounding·MCP·Evals
痛点与定位:对话式 AI 编码仅能提效单点,且自然语言提示对 AI 无硬约束、产出不可审计。主导设计并自研团队级 SDD 平台,以 Spec 为可追溯工程中间产物,把「聊天写代码」重构为需求 → 设计 → 计划 → 编码 → 测试 → 审查 → 上线的端到端可审计闭环,实现「人定规范、AI 执行」的权责升级。
- 主导端到端流水线设计:需求 → 设计 → 计划 → 测试 → 审查五道门控贯通编码与上线全链路,13 条原子命令 + 自动模式驱动。
- 设计 4 道Hook 红灯 + 三态判定门禁(通过 / 关注 / 失败),逐阶段硬校验,发布节点保留人工审批,产物全量落盘、可回滚。
- 构建六层约束质量体系(契约化 / 门禁化 / 证据化):规则宪法、计划门禁、Stop-hook 自修正、子智能体隔离审查、三证据硬绑定、反表演协议——未跑测试不得声称完成。
- 设计 Plugin 化多 Agent 架构:3 个隔离上下文 Sub-agent + 16 个可插拔 Skill,零运行时编排(状态即文件),保证全链路确定性。
- 搭建 Agentic RAG 知识底座:历史代码 / PRD / 契约抽取为 6 类标准化知识(确定性 40%→85%+),每条 LLM 事实附 file:line 引用,机制性压制幻觉。
- 建立评测与观测体系:eval 四维评分 + 三段式度量(事前 / 事中 / 事后)+ Token 成本监控,驱动规则月度迭代。
IMPACT
单需求理解耗时 5h → 2h · 生成代码占比 0 → 50% · 缺陷逃逸率 12% → 7% · 测试覆盖率 34% → 65% · 服务 20+ 人团队日常研发;演进反思:确定性留给编排、智能留给节点——零运行时编排是全链路可审计的根基
PROJECT — 02
AI 营销智能化 — 智能文案 & 批量创建 Agent · 营销中台 AI 化
滴滴出行 · 公司项目 · 前端 Owner(AI 工程化)
LLM 应用·对话式 AI 组件·Prompt 模板与合规·RAG 知识库·HITL·线上 AB 实验
场景:营销文案长期使用默认模板、批量配置依赖 Excel 硬编码模板。作为前端 Owner 在长期主导的营销中台上落地两个生产级业务 AI 需求,覆盖「生成 → 校验 → 应用 → 实验」全链路。
- 落地对话式智能文案组件:Prompt 模板预生成 + 一键回填 + 换一换,文案类型与活动触发条件不匹配时前端阻断,按国家违禁词库过滤。
- AB 实验证实效果:最优组 push 点击率翻倍,司机时长 / GMV 等约束指标无负向。
- 落地批量创建 Agent:表格上传 → LLM 语义映射 → 知识库参数补全 → 影子校验 → 人工确认批量创建,单活动配置 4.09→2.6 分钟。
- 设计业务 Agent 安全红线:数字 / ID / 金额 100% 源于输入或私有知识库(禁止编造),HITL 预览确认 + 奖励系统硬校验双层兜底。
IMPACT
AB 最优组 push 点击率翻倍 · 配置 4.09 → 2.6 分钟/活动
PROJECT — 03
个人 AI 系统实践 — Multi-Agent 编排调度 & 安全 Coding Agent
个人项目 · 独立设计开发
LangGraph·Supervisor / ReAct·HITL·Self-Evolution·Agent Safety·Docker 沙箱
定位:围绕「多 Agent 编排可靠性」与「代码执行安全」两大工程命题,独立设计实现 Manager_Agent(Multi-Agent 编排调度)与 Code_Assistant(安全可控 Coding Agent)两套互补系统。
- Manager_Agent 编排调度:38 节点状态机实现多意图拆解与路由,双层 Checkpoint(Postgres + file / Redis 快照)支撑人工审查中断恢复。
- 失败回放驱动自进化:失败归因 12 分类 → 金丝雀 A/B 验证 → 经验注入路由 few-shot,无需人工标注持续提升。
- Code_Assistant 安全 Coding Agent:18 个代码工具 + 增量向量 RAG(Read-before-Write),三层写盘守卫 + Docker 沙箱自动降级。
- 自动化验证闭环:改后自动执行 typecheck / lint / 单测,失败针对性修复,以机械化门禁替代人工审查。
IMPACT
路由 Golden 评测 + NLU 回归门禁 + 全量冒烟矩阵接入 CI · 增量索引原子落盘 + 串行写队列 · 回归测试 0 丢失
PROJECT — 04
国际化营销中台 — Server-Driven UI 与可扩展权益组件库
滴滴出行 · 前端 Owner · 从 0 到 1
React·TypeScript·Server-Driven UI·Schema-as-Code·Plugin Architecture·Serverless BFF
场景:面向滴滴国际化营销,覆盖 10+ 国家 / 20+ 活动类型 / 400+ 营销权益全生命周期,其 Schema 架构沉淀为营销 AI 化与 SDD 的结构化基础。
- 主导 Schema-as-Code 的 SDUI 架构:两阶段 DSL 求值支撑跨国家 / 跨活动动态组合,权益插件化注入、新增无需发版(35+ 组件热替换)。
IMPACT
400+ SKU 服务 8 个业务项目 · 标准活动上线 2 周 → 3 天 · 新权益接入 2 天 → 2 小时 · 稳定运行 18 个月+,仅 2 起低危 bug