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Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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2026-05-28 20:33:26 +08:00
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# 荣誉奖项 # 荣誉奖项
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### 🥉 "金山杯" 华中地区高校第十八届程序设计邀请赛 ### 🥉 "金山杯" 华中地区高校第十八届程序设计邀请赛
三等奖 · 2024-04 三等奖 · 2024-04
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优秀奖 · 2024-06 优秀奖 · 2024-06
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<div class="text-sm text-gray-400 mb-4">武汉金银湖实验室 · 平台技术部 · 后端开发 · 2025-11 ~ 2026-03</div> <div class="text-sm text-gray-400 mb-4">武汉金银湖实验室 · 平台技术部 · 后端开发 · 2025-11 ~ 2026-03</div>
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- 参与设计 **SaaS 多租户架构** 的 Tcode 平台，设计租户隔离策略、用户绑定解绑、RBAC 权限模型和树状组织架构 - 参与设计 **SaaS 多租户架构** 的 Tcode 平台，设计租户隔离策略、用户绑定解绑、RBAC 权限模型和树状组织架构
- 参与数据中台开发，基于 Go 并发模型重构面向**多源异构数据**的采集服务，引入流量控制机制提升数据处理效率 - 参与数据中台开发，基于 Go 并发模型重构面向**多源异构数据**的采集服务，引入流量控制机制提升数据处理效率
- 完善安全检测模块的 RAG 模块，基于**金银湖安全大模型**，实现结构化输出生成元数据，构建组件漏洞知识图谱 - 完善安全检测模块的 RAG 模块，基于**金银湖安全大模型**，实现结构化输出生成元数据，构建组件漏洞知识图谱
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<div class="text-sm text-gray-400 mb-4">2025-06 ~ 2025-08</div> <div class="text-sm text-gray-400 mb-4">2025-06 ~ 2025-08</div>
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- 基于 Gitea Actions 搭建 CI/CD 流水线，实现代码提交后触发 Lint 检查、单元测试与镜像构建，全流程自动化部署 - 基于 Gitea Actions 搭建 CI/CD 流水线，实现代码提交后触发 Lint 检查、单元测试与镜像构建，全流程自动化部署
- 采用 Docker 多阶段构建 Dockerfile 压缩镜像体积，集成 Lark SDK 实现流水线状态飞书推送，提升研发交付效率 - 采用 Docker 多阶段构建 Dockerfile 压缩镜像体积，集成 Lark SDK 实现流水线状态飞书推送，提升研发交付效率
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基于 **Go (Gin) + Eino Agent Graph + GORM + 七牛云 Kodo + React + Zustand** 的 AI 2D 游戏素材生成平台。用户输入文本提示词，自动生成风格一致的 Sprite、背景、UI 元素与动画帧。 基于 **Go (Gin) + Eino Agent Graph + GORM + 七牛云 Kodo + React + Zustand** 的 AI 2D 游戏素材生成平台。用户输入文本提示词，自动生成风格一致的 Sprite、背景、UI 元素与动画帧。
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- 基于 **Eino Graph** 构建四阶段 **DAG 管线**，编排 Prompt 优化、素材生成、质量校验、格式适配四节点有序执行 - 基于 **Eino Graph** 构建四阶段 **DAG 管线**，编排 Prompt 优化、素材生成、质量校验、格式适配四节点有序执行
- 引入 **Reflect 自省机制**，自动质检不通过时将拒绝理由回注提示词，同时支持注入用户反馈 - 引入 **Reflect 自省机制**，自动质检不通过时将拒绝理由回注提示词，同时支持注入用户反馈
- 对比多种限流机制，选用 **Redission** 实现分布式的**令牌桶算法限流** - 对比多种限流机制，选用 **Redission** 实现分布式的**令牌桶算法限流**
- 设计自定义 **IO 密集型线程池** 和 **RabbitMQ 消息队列**，实现模型调用并发化和异步化 - 设计自定义 **IO 密集型线程池** 和 **RabbitMQ 消息队列**，实现模型调用并发化和异步化
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基于 **Spring Boot 3 + Redis + Caffeine + HeavyKeeper + MyBatis-Plus** 的高并发点赞系统。采用 Write-Behind 异步写回架构，写入由 Redis 承接后定时批量落库；读取走 Caffeine、Redis 二级缓存加速。 基于 **Spring Boot 3 + Redis + Caffeine + HeavyKeeper + MyBatis-Plus** 的高并发点赞系统。采用 Write-Behind 异步写回架构，写入由 Redis 承接后定时批量落库；读取走 Caffeine、Redis 二级缓存加速。
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- 基于 **Caffeine + Redis** 构建**二级缓存**，热点 Key 提升至本地缓存，避免冷数据污染，降低 Redis 访问压力 - 基于 **Caffeine + Redis** 构建**二级缓存**，热点 Key 提升至本地缓存，避免冷数据污染，降低 Redis 访问压力
- **Lua 脚本**保证点赞原子性，10 秒时间片分桶暂存增量，**定时任务**批量落库，**补偿任务**每日兜底，保障最终一致性 - **Lua 脚本**保证点赞原子性，10 秒时间片分桶暂存增量，**定时任务**批量落库，**补偿任务**每日兜底，保障最终一致性
- 复现 **HeavyKeeper 算法**实现 Top-K 热点探测，最小堆维护热点集，概率衰减淘汰冷 Key - 复现 **HeavyKeeper 算法**实现 Top-K 热点探测，最小堆维护热点集，概率衰减淘汰冷 Key
- 利用字符串常量池特性，以**业务前缀 + 用户 ID** 为锁对象，实现同用户串行、不同用户并行 - 利用字符串常量池特性，以**业务前缀 + 用户 ID** 为锁对象，实现同用户串行、不同用户并行
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