你好，我做了 5 年前端开发，核心技术栈是 React、TypeScript、JavaScript、HTML 和 CSS。相比单纯做页面，我更习惯先把业务问题、对象模型和系统边界想清楚，再去决定页面怎么组织、状态怎么收敛、接口怎么消费，所以我会更关注复杂前端系统、平台型产品和前端基础设施这几类问题。
我做过几条比较有代表性的线：低代码平台和公式编辑器、监控 SDK / 埋点 SDK 与性能治理，以及 Team AI 这样的 AI 原生工作台 / 交付上下文建模平台。
一个是低代码平台和公式编辑器。一个是以 schema、插件机制、运行时和统一 JSON / schema 模型为核心的低代码底座；另一个是以词法分析、语法分析、AST 和安全执行为核心的表达式引擎。它们共同体现的是，我更擅长把复杂业务抽象成稳定、可配置、可扩展的系统能力。
另外我也做过监控 SDK、埋点 SDK 和性能治理，这条线更能体现我在前端基础设施、事件模型、Web Vitals、性能排查和防回归上的思考。
我参与的 Team AI。一个抽象建模编排引擎，我更愿意把它定义成一个面向软件交付场景的 AI 上下文建模平台。它的关键不是把 agent 串成固定流程，而是把目标、需求、规格、任务卡、项目状态、会话、执行痕迹和资源关系建成稳定模型，以此再让 AI 在不同阶段拿到正确的上下文。
我在里面做的是全栈和平台化工作。前端负责项目工作台、Kanban、卡片详情、会话页这些上下文界面；后端也参与资源契约、状态同步、实时事件和 trace / 历史沉淀。更重要的不是“调度谁去做”，而是把 intake、spec、task、review、result 这些对象之间的关系设计清楚，让 AI 的理解、执行和回写落在同一套模型里。
这条线最能体现我的地方，是我会优先解决上下文组织问题：怎么让 AI 知道当前目标是什么、为什么做、做到哪一步、依赖什么信息、历史上发生过什么，而不是只做一个能点按钮触发执行的界面。换句话说，我更关注把交付过程建模成可消费、可追溯、可演化的上下文系统。
如果总结一下我自己的特点，我觉得主要有三点。第一，我能比较快把复杂问题整理成稳定结构，而不是只在页面层堆逻辑。第二，我对平台型和工具型项目比较有经验，会比较自然地从模型、边界和扩展性去思考。第三，我不排斥后端和建模问题，能从前端视角参与到资源契约、对象建模和上下文一致性这类问题里，所以在全栈协作里通常能更快把链路打通。
所以如果面试官想继续往下聊，我一般最适合展开的方向有四个：第一是 Team AI 这条 AI 上下文建模 / 交付工作台；第二是 SDK 这条事件模型 / 监控边界 / 数据治理能力线；第三是低代码平台这条配置化平台 / 表达式引擎能力线；第四是 HATEOAS 这条资源契约 / 资源导航能力线。