面试官你好，我做了快 5 年前端开发和平台型全栈架构，核心技术栈是 React、TypeScript 和 Node.js。我的基本盘是复杂前端系统和前端基础设施，但我更关注一个需求怎么从业务问题出发，经过建模、资源契约、工程实现、测试验证，最后进入上线反馈闭环，而不是只停在「写页面」这个层面。
一句话定位的话，我是高级前端 + 平台工程 + 全流工程能力的复合型工程师。全栈对我来说是处理前后端资源契约、Node 服务和系统边界的技术能力；全流是我的项目方法论，沿着业务问题、建模、实现、验证和运营反馈这条链路推动交付。
过去我主导和深度参与的项目，主要分三条线。
第一条是 AI 工程平台，以 Workspace 为中心的 多智能体协同工作台。这个项目不是把多个 Agent 包成聊天窗口，而是面向 AI 交付治理场景，把需求理解、执行过程、测试证据、Review 和 Gate 显式建模出来。前端侧我负责 Kanban 工作台、Schema 驱动的 Agentic UI、SSE 高频状态合并、Trace 可视化和 Review Evidence 的安全渲染。它要解决的是让 AI 产出的代码带着上下文、过程、验证证据和人工介入口进入协作流程，而不只是「多写一点代码」。
第二条是 SaaS 交付平台，包括 轻流低代码平台 和 公式编辑器。低代码平台解决的是公司 SaaS 业务扩张后，常规表单、列表、详情和基础仪表盘不能继续靠研发线性堆人的问题。我把页面、字段、数据源、权限、校验和生命周期抽象成 Schema 和插件体系，让实施、产品、研发、测试围绕同一份结构化协议协作。公式编辑器则把业务规则从字符串和研发经验里抽出来，用 Lexer、Parser、AST 执行沙箱、函数白名单和测试用例承载，让非研发人员也能安全配置规则。
第三条是工程基础设施，包括 HATEOAS 请求管理架构 和 前端埋点与监控 SDK。HATEOAS 不是简单封装 API Service，而是让前端消费后端返回的资源动作契约，用 _links / _templates 表达当前资源下一步能做什么，减少状态机规则在多端漂移。埋点 SDK 也不是做大而全的数据平台，而是把业务事件、曝光事件、接口异常和公共上下文沉淀成低侵入、可降级、可回放的上线反馈链路。
总结我的核心优势：
- 复杂系统抽象能力：能把低代码 Schema、AST 规则引擎、HATEOAS 资源契约、Agent Trace、埋点协议这类复杂问题沉淀成可复用、可验证、可治理的工程资产。
- 全流交付视角：不只关注代码实现，也会关注问题来源、任务分解、上下游协作、测试口径和上线后的数据反馈，减少知识在团队流转中的损耗。
- AI 工程化落地经验：不是只会调用大模型 API，而是能把 AI 输出纳入软件交付流程，让计划、证据、Trace、Review 和 Gate 都能被人审阅、被系统追踪、被流程治理。