华思远
全栈开发实习生（产品工程 / AI 应用方向）
手机号：15026694507邮箱：contact@sky-hua.xyz所在地：上海毕业时间：2027年6月
主页 / 项目详情：sky-hua.xyzGitHub：github.com/skyhua0224
软件工程（卓越班）本科在读，目标岗位为 全栈开发实习生（产品工程 / AI 应用方向）；具备 HTML/CSS/JavaScript/React、TypeScript 与 Python 项目实践，围绕 真实业务系统交付、AI 应用产品化 与 Agent 工具 / 工作流工程 持续开发，并将 主流 AI 编码与工作流工具 作为 工程提效工具，用于 需求拆解、原型验证、测试生成 与 流程搭建，同时能够 独立完成关键模块设计与实现，侧重真实业务系统交付、状态流转与工作流工程。
华思远证件照

教育背景

上海电机学院 | 软件工程（卓越班） 本科
2023.09 - 2027.06
核心课程：高级语言程序设计课程设计（100）、软件项目组织管理实训（94）、Python编程技术（91）、数据结构与算法课程设计（91）、Web系统开发（88）

项目经历

星智传印（PP） | 项目负责人 / 全栈开发
2024.09 - 持续迭代
一个面向校园场景的智慧打印与履约平台：服务需要在线提交打印需求的学生与商家，串联 下单、计价、接单、打印、核销取件 与 远程履约 流程，形成连接 小程序端、管理后台 与 后端服务 的完整交付链路。
  • 核心后端：基于 Spring Boot 3.5、JPA/Hibernate、Liquibase、MySQL、Redis/Redisson 搭建 模块化单体架构，覆盖 订单、优惠券、履约、文件处理、设备管理 等核心域。
  • 状态一致性：设计 订单状态机 与 定时任务链路，处理 支付超时、履约流转、异常回滚 与 幂等更新，覆盖 6 种履约方式，提升订单流转一致性与可维护性。
  • 设备接入：围绕打印设备履约场景，打印节点原型最初基于 HTTP + CUPS 建立连接，后续逐步重构为 WebSocket + JWT 方案；当前已在 Linux 环境完成节点运行、任务链路设计 与部分联调。
  • 业务建模：围绕 店铺设置、计价规则、优惠券、上传文件 与 履约记录 设计领域模型，使不同履约方式能够复用同一订单链路。
  • 部署交付：开发 Admin 核销终端与 uni-app 客户端联动流程，完成 Docker + Nginx + Linux 部署上线，并通过 PPProgress 持续公开工程进展，形成从开发、部署到迭代追踪的可验证交付链路。
ai-collab | 独立开发
2026.03 - 持续维护
一个让多个 AI 编码助手分工协作的命令行工具：服务需要同时调用多个助手处理复杂开发任务的场景，把 规划、实现、测试 与 审查 收拢为统一命令流程，减少人工切换终端、重复传递上下文与中断后重开的成本。GitHub ｜ PyPI
  • 命令体系：使用 Python 构建统一 CLI 入口，覆盖 run / init / detect / select / resume 等完整命令集。
  • 编排机制：设计 controller-first orchestration，按 任务复杂度 与 能力标签 分配 规划、实现、测试、审查 角色，提升任务编排的可控性与执行一致性。
  • 工具接入：围绕 Codex、Claude、Gemini 等外部助手的协作场景组织角色与命令流程，降低多工具并行时的上下文切换成本。
  • 恢复与分发：实现 tmux run-state store 与 会话恢复，支持 phase history、session 绑定，并配套 Textual TUI、pytest、GitHub Actions CI 与 PyPI 发布流程，使工具具备持续运行、恢复和分发能力。
AlgoLingo | 独立开发
2025.11 - 持续开发
一个面向算法学习与工程面试训练的 AI 学习应用：服务需要持续刷题与复盘的学习者，串联 出题、交互练习、结果反馈 与 错题复盘 流程，帮助用户沉淀个人训练记录并持续迭代学习内容。GitHub
  • 交互产品：使用 React 19 + TypeScript 构建交互式学习产品，支持 错题复盘、阶段化训练 与 学习进度持久化。
  • 结构化渲染：将模型输出约束为 结构化 JSON，经 schema 校验 后渲染为 Parsons Puzzle、Fill-in、Code Editor 等互动组件，提高内容可验证性与前端渲染稳定性。
  • 训练链路：围绕 题目生成、作答校验 与 错题回看 设计学习流程，便于后续扩展更多题型与学习记录分析。
  • 数据模型：将 课程、题目、错题 与 练习阶段 抽象为 可持久化数据模型，统一训练流转与结果展示逻辑，提升练习过程的可复盘性与前后端数据一致性。
moonlight-macos-enhanced | 开源增强 / 独立维护
2026.01 - 持续维护
一个基于既有 Moonlight 的 macOS 开源增强项目：面向 macOS 远程串流使用场景，围绕 安装连接、兼容性修复、功能增强 与 版本发布 持续迭代，提升桌面端连接、分发与日常使用体验。GitHub
  • 兼容性维护：维护 Objective-C / Swift / AppKit / SwiftUI 混合代码库，处理 证书、Keychain、旧版 macOS TLS 等兼容性问题。
  • 功能增强：扩展 麦克风直通、多主机连接管理 等功能，改善原生客户端的连接与使用体验。
  • 发布分发：提供公开 DMG Release，补齐从功能增强到桌面端安装分发的工程闭环。

技术能力

前端 / 客户端
HTML、CSS、JavaScript、React 19、Vue 3、TypeScript、UniApp、SwiftUI
ArkTS 为校内课程学习；SwiftUI 实践见 moonlight / PMedia。
后端与业务实现
Python、Spring Boot、JPA、MySQL、Redis、WebSocket、JWT，偏 业务建模、接口联动、状态流转 与 真实场景交付。
AI 应用与工作流
Structured Output、Schema Validation、Prompt Workflow、Agent 编排
将 Claude Code、Codex、gemini-cli、Dify 作为 AI 编码与工作流工具，用于 需求拆解、原型验证、测试生成 与 流程搭建；并使用 ComfyUI / Stable Diffusion 进行图像工作流探索。
系统 / 设备接入 / 发布
Docker、Linux、Nginx、CUPS、tmux、GitHub Actions
覆盖 部署上线、设备接入、Linux 节点运行、端云链路 与 公开分发。

其他信息

英语：CET-6（446）
期望地点：上海｜可关注远程岗位｜备用邮箱：2110591491@qq.com
可验证成果：PPProgress、GitHub、PyPI、DMG Release
客户端补充：SwiftUI 实践见 moonlight / PMedia
AI 编码 / 工作流工具：Claude Code、Codex、gemini-cli、Dify、ComfyUI、Stable Diffusion
场景经验：设备接入、Linux 节点运行、端云链路、跨端交付