我的项目
TOTP Service 是一款基于Web的TOTP（基于时间的一次性密码）身份验证器，旨在为用户提供便捷、安全的双因素认证（2FA）解决方案。与传统移动端验证器不同，本项目通过浏览器即可管理所有OTP凭证，支持跨平台访问，同时融合多层安全防护机制，保障用户认证资产安全。
核心功能模块：
- 密钥安全存储
支持用户安全导入、生成并加密存储TOTP密钥（如Google Authenticator格式），采用强加密算法保障密钥在传输与存储中的机密性。 - 恢复码管理
提供一次性恢复码生成与加密存储功能，确保用户在设备丢失或无法访问时仍能安全恢复账户权限。 - 支持 MCP Server
接入 MCP Server；让数据无缝衔接 AI 智能体、智能工作流等
多层安全防护体系：
- 邮箱验证码：关键操作（如登录、密钥删除）需通过绑定邮箱的动态验证码进行二次确认。
- PIN码保护：所有敏感操作需输入本地设置的PIN码，确保即使会话被截获，核心数据仍受保护。
- 数据加密：密钥与恢复码均采用高强度非对称加密存储，数据库无法直接获取明文。
- 会话安全：基于SSL加密通讯，确保信息不被劫持。
技术架构：
- 后端：Spring Boot 提供核心API服务，MySQL持久化存储加密数据，Redis 高速缓存会话令牌及验证码，保障高并发场景性能。
- 前端：Vue3 + TypeScript 构建响应式用户界面。
- 安全通信：全程HTTPS加密传输，关键接口请求签名防篡改。
TOTP Service 适用于企业员工认证、个人账号安全加固等场景，通过集中化管理与高级安全策略，为用户打造“移动端体验，企业级安全”的OTP解决方案。
项目介绍
本项目基于 DeepSeek-R1 大模型 与 FastGPT 框架 构建了一套企业级智能知识库系统，采用前沿的 RAG（检索增强生成）技术架构，结合 LLM 大语言模型能力与 GPT 交互逻辑，实现高精准、可溯源的智能问答。系统支持私有化部署，通过结构化与非结构化数据训练，显著提升专业领域问答的准确性与效率。
作为前端技术负责人，我全权主导定制化交互界面的设计、开发与优化工作：
1️⃣ 前端架构设计：基于 React/Vue 技术栈搭建高性能前端应用，实现动态知识检索、多轮对话、实时反馈等核心功能；
2️⃣ 深度接口对接：完成与 FastGPT API 的全面集成，包括知识库管理、对话引擎调用、流式响应处理；
3️⃣ 体验优化：设计交互逻辑与可视化组件（如会话历史树），提升复杂信息场景下的用户操作效率；
项目通过前端技术与 AI 中台的深度整合，为业务场景提供了安全可控、响应迅速的智能交互解决方案，技术方案已稳定交付于金融、客服等高频知识检索场景。
项目概述：
本项目致力于实现BI平台的全面国产化适配，通过创新的技术架构设计，成功解决了国产数据库与非国产数据库的兼容性问题，并构建了高性能、高可用的数据分析平台。项目采用前后端协同优化的技术路线，前端基于视图分层设计模式实现BI复杂视图的动态渲染与交互逻辑解耦，后端通过可配置化SQL模型支持多类型数据库（包括达梦、人大金仓等国产数据库及MySQL、Oracle等）的灵活切换，确保系统在异构环境下的稳定运行。
技术方案：
- 前端架构
- 设计视图分层抽象层（View Layer Abstraction），分离数据处理与UI渲染逻辑，提升复杂BI看板的渲染效率与可维护性。
- 封装统一数据请求引擎，支持动态配置返回字段、计算指标、多维筛选及聚合分组，降低业务层与数据层的耦合度。
- 后端兼容层
- 开发标准化SQL模型管理模块，允许开发者根据不同数据库语法特性编写差异化SQL模板，通过配置中心动态分发查询逻辑。
- 实现数据库方言自动适配，确保同一业务逻辑在国产/非国产数据库中均能高效执行。
- 性能与组件优化
- 针对海量数据场景优化前端渲染性能，引入虚拟滚动、懒加载等技术，万级数据渲染耗时降低65%。
- 构建可复用的底层公共组件库（如图表引擎、权限控制模块），提升业务开发效率30%以上。
项目成果：
系统成功通过10余家大型企业的跨行业业务验证，涵盖制造、金融、政务等领域。验证表明：
- 国产数据库兼容性达100%，查询性能对比国际主流数据库差异控制在±5%以内；
- 前端交互响应速度提升至500ms以下，用户操作流畅度显著优化；
- 公共组件复用率超80%，大幅降低二次开发成本。
项目职责：
作为前端技术负责人，主导完成：
✅ 前端架构设计与核心模块开发
✅ 大数据渲染性能深度优化
✅ SQL请求封装层及配置化引擎实现
✅ 底层通用组件库设计与标准化落地
✅ 关键业务模块代码编写与团队协作
Scan Code：智能二维码与条码识别生成系统
Scan Code是一款高效的多功能条码处理工具，集二维码/条码识别、生成、批量解析及智能标注于一体。项目采用前后端分离架构，后端基于Python+OpenCV+Flask构建高性能图像处理服务，前端使用Vue.js+jsbarcode+qrcode实现交互式操作界面，形成一套完整的条码解决方案。
核心功能亮点：
-
智能识别引擎
- 基于OpenCV的深度学习算法，精准识别复杂背景下的二维码/条码
- 突破性支持一图多码解析（如单据多条形码、海报嵌套二维码）
-
动态生成系统
- 前端集成jsbarcode/qrcode库，实时生成可定制的条码/二维码
- 条形码支持Code 39/Code 128/UPC/EAN等算法格式
-
可视化标注技术
- 通过Canvas解析识别结果坐标，动态标注图像中的码位置
- 采用端点绘制精准定位框
技术架构优势：
- 后端：OpenCV处理图像预处理（降噪/二值化/透视变换）+ Flask RESTful API服务
- 前端：Vue响应式数据绑定 + Canvas实时渲染标注层
- 部署：Docker容器化封装，支持高并发识别请求
该系统适用于物流扫码、零售库存、文档管理等场景，使其成为工业级条码处理神器。
项目概述
本项目为集成化工程项目管理系统，服务于工程全生命周期管理，涵盖WPS、PBS、巡检管理、大屏数据可视化、多终端业务协同及智能报表等核心模块。系统通过模块化设计实现工程进度、质量、安全的数字化管控，为管理人员提供实时决策支持
作为前端技术负责人，主导系统多端用户体验的设计与实现，具体职责包括：
-
Web端系统维护
- 主导业务模块（WPS/PBS/巡检）的需求迭代与功能优化，保障复杂表单、工作流的稳定运行；
- 重构技术栈（如Vue3+TypeScript），提升代码可维护性，降低故障率30%。
- 使用帆软报表开发各子模块业务报表，实现定制化效果的报表开发
-
数据大屏开发
- 基于ECharts开发动态可视化组件，实现施工实时进度展示；
- 设计响应式布局适配多分辨率指挥大屏，支持实时数据流通信。
-
移动端开发
- 在已有代码上对代码进行二次优化，达到更好的页面展示效果
- 修改页面布局，让页面的操作更符合工作流程
项目介绍
本项目致力于打造面向钢铁制造核心流程（铁区）的智能化工业互联网平台，深度融合物联网（IoT）与互联网+技术，旨在解决钢铁行业降本增效、绿色低碳发展的核心需求。
平台通过自研高性能工业数据库，实现了海量生产、设备、能源数据的高效存储与实时计算能力。利用物联网技术，构建了稳定、可靠的数据采集与传输通道，确保现场数据实时、高效汇聚至统一数据中台，为上层应用提供坚实的数据基础。
在平台建设中，我担任前端技术负责人，核心工作内容包括：
- 主导铁区核心模块（原料、烧结、球团等）的需求分析、迭代规划与功能优化，确保前端应用紧密贴合生产业务场景与用户操作习惯。
- 设计并编写平台底层通用组件库，显著提升各子模块界面的开发效率与一致性，极大提高了前端组件的复用率，降低了维护成本。
- 牵头攻克项目中的各类前端技术难题，保障了复杂工业场景下Web应用的性能、稳定性与用户体验。
- 使用帆软报表开发各子模块业务报表，实现定制化效果的报表开发
寻求合作
如果您想和我一道构建优秀项目，请点击 点击此处 获取联系方式，或发送邮箱。
我将在第一时间处理邮件，并和您共同探讨项目细节，尽力促成我们的合作