技术产品、平台与人工智能服务

我的工作涵盖技术产品设计、平台架构、软件工程、AI 集成和结构化交付。其价值不在于将这些视为独立的服务，而在于将它们从需求和系统边界贯穿到实现、部署和运营。

核心服务领域

技术产品与解决方案架构

将产品目标和需求转化为可实施的技术设计。这可能包括系统边界、非功能性需求、数据模型、API 契约、集成策略、身份与授权、AI 边界、部署拓扑和架构决策。

平台架构

设计可复用的技术基础，而不是在每个功能中独立解决相同的问题。相关领域包括多租户系统、共享服务、权限模型、结构化发布、提供商抽象、模块化 API、多语言架构和可复用的 AI 能力。

软件工程与全栈实现

在前端、后端、数据库和 API 中实现 Web 应用程序和平台能力。当前工作通常使用 Nuxt、Vue、TypeScript、Node.js、Nitro、Prisma 和 PostgreSQL，并在更适合技术需求时使用 Python 和其他技术。

• 业务和内部应用程序
• 客户和合作伙伴门户
• 管理界面和仪表板
• 多租户和面向 SaaS 的系统
• API 和集成服务
• 工作流和文档应用程序
• 结构化发布平台
• 商务和面向产品的平台组件

AI 集成与 AI 系统架构

将 AI 作为应用程序架构的一部分进行集成，而不是作为孤立的 API 调用。这包括托管和本地模型、提供商抽象、检索、工具、代理、权限、结构化输出、评估、可观测性和受控的运行时行为。

• 本地、托管和混合 AI 架构
• 模型和提供商抽象
• RAG 和外部知识集成
• 基于代理和工具的工作流
• 本地 AI 客户端和受控运行时
• 结构化提取和分类
• AI 辅助的发布和知识工作流
• 应用程序级验证和故障处理

RAG、搜索与知识系统

设计连接应用程序和 AI 系统与外部信息的检索和知识层。这可能包括摄取、分块、元数据、词汇和语义搜索、嵌入、重排序、来源、单一事实来源概念、权限感知检索和上下文准备。

数据、API、身份与授权

设计和实现应用程序背后的数据和访问边界：关系模型、Prisma 和 PostgreSQL、API、集成契约、身份验证、RBAC、租户感知授权和应用程序级数据流。

平台现代化与重新平台化

现有系统并不总是需要被替换。架构通常可以通过更清晰的边界、框架现代化、数据库和 API 重构、部署清理、性能优化和迁移规划来逐步改进。

结构化发布、多语言系统与技术 SEO

内容架构属于平台的一部分。多语言路由、规范 URL、hreflang、站点地图、结构化数据、内部链接、EditorJS 内容模型和语义分类法可以与底层应用一起设计，而不是在开发完成后再添加。

基础设施与生产运维

代码编译通过并不意味着系统已经完成。部署、Linux 运行时行为、反向代理、NGINX、进程管理、网络、日志、备份、迁移和故障排查都是生产架构的一部分。

技术交付与项目结构

架构与实现可以通过需求、里程碑、风险、验收标准、待办事项结构、验证和交付文档来连接。IPMA® Level D 和 Professional Scrum Master I 提供了补充工程工作的正式方法。

从聚焦任务到完整产品路径

一个项目不必覆盖每一层。它可以从架构评审、一个困难的后端组件、一个 RAG 流水线、一个前端功能、一个 AI 集成、一次迁移或一个基础设施问题开始。不同之处在于，决策是在考虑周围产品和平台架构的情况下做出的。

实现证据

技术方法通过我设计、构建和运维的系统来展示：stajic.de、loving.rocks、figure.rocks、bazify.com、Aaasaasa AI Client、SenseFlow 以及相关的架构和实现工作。这些项目暴露了发布、多语言系统、AI 集成、权限、数据、基础设施和产品交付方面的不同问题。

技术基础

当前工作通常结合 TypeScript、JavaScript、Nuxt、Vue、Node.js、Nitro、Prisma、PostgreSQL、Electron、Linux、NGINX、Docker、REST API、OpenAI 集成以及包括 Ollama 在内的本地 LLM 运行时。其他技术根据系统选择，而不是作为固定要求使用。