愿景：技术产品、平台架构与AI交付

stajic.de 将技术产品思维、平台架构、实践软件工程、AI 集成和结构化交付连接在一起。 目标不是首先选择时髦的工具，而是理解真正的问题，设计正确的系统，并构建可运营、可维护和可改进的东西。

从业务和产品需求到架构、实现、AI 集成、部署和生产运营。— 我们的使命在线！！！

数字产品工作的更广阔视角

现代数字产品很少因为缺少某个框架或某个数据库而失败。困难的部分在于将产品目标、需求、架构、数据、用户体验、AI 能力、基础设施、交付和持续运营连接成一个连贯的系统。

这是 stajic.de 背后的工作模式：将广泛的技术实现深度与结构化的项目和产品交付相结合。网站、门户、电子商务系统、内部工具和 AI 驱动的应用程序被视为产品和平台，而不是孤立的页面或一次性的技术任务。

技术产品和平台能力

产品和需求结构化 — 在实现开始之前明确目标、用户、约束、优先级、验收标准和预期结果。
平台架构 — 定义应用程序边界、信息架构、数据模型、API、集成、权限和运营需求。
全栈实现 — 为 Web 应用程序、门户、内部系统和平台产品构建现代前端、后端、数据库和集成层。
AI 集成 — 将本地和云 AI 模型连接到实际应用程序工作流，而不是将 AI 视为孤立的聊天机器人功能。
数据和搜索系统 — PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Prisma、Solr、结构化数据、元数据驱动系统和面向 RAG 的检索概念。
基础设施和运营 — Linux、NGINX、Apache、PM2、Docker、部署、反向代理、故障排除、备份和恢复概念。
技术 SEO 和多语言发布 — 信息架构、canonical 和 hreflang 策略、结构化数据、站点地图、语义内容和可扩展发布。
现代化和平台重构 — 当架构、可维护性、性能、集成质量或运营控制成为限制因素时，改进现有系统。

本地、云和混合 AI

AI 工作既包括云 API，也包括本地运行的模型。实际开发涵盖 OpenAI 和 Codex 集成、Ollama、LM Studio 工作流、本地 Qwen 系列模型、提供商抽象、流式处理、文档摄取、面向 RAG 的检索以及 AI 辅助的开发和发布工作流。

当数据控制、可预测成本、离线能力、实验或对模型/运行时的直接控制很重要时，本地 AI 尤其相关。云模型在托管能力更强、管理基础设施或特定 API 更合适的情况下仍然有用。因此，架构可以保持提供商感知，而不会变得依赖提供商。

目标是应用层面的价值：智能搜索、助手、文档工作流、内容和开发自动化、模型辅助分析、基于检索的答案以及其他连接到真实数据、权限和业务流程的能力。

架构和交付密不可分

技术实现得到正式项目和交付能力的支持，通过 IPMA® D 级 – 认证项目管理助理 和 专业 Scrum Master I (PSM I)。目的不是为了流程而增加流程，而是保持需求、架构、实现、验证和运营就绪之间的连接。

需求和范围澄清
利益相关者和沟通结构
里程碑、风险和机会
验收标准和验证
产品待办列表、史诗、问题和任务结构
架构决策和技术文档
变更和交付协调
启动、运营就绪和持续改进

Jira 和 Confluence 作为工作工具

Jira 用于构建待办列表、史诗、问题、工作流、验收标准和交付跟踪。Confluence 为需求、架构、决策、路线图、可追溯性和产品文档提供项目知识层。与基于 Git 的开发相结合，这些工具将规划和文档直接与实现连接起来。

在实践中构建和运营

该方法通过独立构建和运营的平台和技术项目来证明，而不仅仅是通过技术列表。

stajic.de

stajic.de 结合了技术作品集、发布平台和结构化企业知识架构。当前的平台工作包括 Nuxt、Node/Nitro、Prisma、PostgreSQL、EditorJS、多语言发布、技术SEO、AI辅助工作流、Linux和NGINX运维。

loving.rocks

loving.rocks 是一个国际婚礼和生活方式平台，围绕多语言发布、语义内容结构、SEO支柱和可扩展的平台架构构建。

figure.rocks

figure.rocks 是一个不断发展的游戏和技术平台，结合了游戏体验、硬件和软件指南、网络、性能主题、收藏品、结构化发布和产品定位工作。

Aaasaasa AI客户端

使用Electron和TypeScript进行桌面AI客户端工程，包括安全的IPC边界、托管的sidecar进程、Codex集成、本地和远程模型路径、Ollama工作流、流式处理、生命周期管理和跨平台打包。

企业版Aaasaasa 0.1

企业平台和概念验证工作，将SaaS、API、CRUD、国际化和AI概念与项目治理、里程碑、风险、利益相关者、需求和交付文档连接起来。

技术背景

当前的开发通常结合JavaScript、TypeScript、Vue、Nuxt、Node.js、Prisma、PostgreSQL、Linux、NGINX、API、Electron和现代AI运行时。补充和早期的工作包括PHP、Python、Django、MySQL、MongoDB、Solr、Apache、Docker、Three.js、OpenSeadragon和TensorFlow。

复杂工作的结构化方式

理解 — 澄清问题、用户、约束、利益相关者和期望的结果。
结构化 — 定义需求、范围、优先级、风险和验收标准。
架构设计 — 设计系统边界、数据、API、集成、权限和运营需求。
实施 — 构建前端、后端、数据、集成和AI能力，在它们能带来真正价值的地方。
验证 — 测试功能、假设、质量、性能和定义的验收标准。
部署 — 准备基础设施、发布路径、安全、监控和恢复。
运营和改进 — 故障排除、优化、测量、记录和发展系统。

Web、SEO和电子商务仍然是平台的一部分

网页设计、门户、电子商务和技术SEO仍然是重要的能力，但它们被视为更广泛产品系统的一部分。良好的前端设计依赖于信息架构和真实的用户流程。SEO依赖于技术结构、性能、语义内容和干净的数据。电子商务依赖于可靠的集成、产品数据、结账流程、运营和可维护的架构。

这种更广泛的视角使得支持营销网站、多语言内容平台、在线商店、内部业务应用或AI增强产品成为可能，而无需人为地分离设计、开发、数据、交付和运营。

工作原则

最适合的技术，而非追逐潮流。
先架构，后意外复杂性。
在创造应用价值的地方使用AI。
在控制和隐私重要时使用本地AI。
在托管能力更合适时使用云AI。
文档和可追溯性是工程的一部分。
SEO和分发设计到平台中。
上线前考虑生产运营，而非之后。

构建正确的解决方案

对于新平台、现代化改造、Web应用、电子商务系统或AI赋能产品，起点是清晰理解期望的结果。从那里，可以选择合适的技术、架构和交付结构，以创建可维护、可扩展并准备好实际运营的系统。

专业背景、认证、精选项目和完整技术档案可在简历中查看。