全栈 + AI 应用开发
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薪资 / 预算面议
全栈AIragVue3NodeLLM
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关于我
Delanri ，自由职业，全栈开发，仅限远程，可立即开始。
独立开发并维护一个已上线的 AI 全栈应用（非 demo ，日常使用中），从架构设计、前后端开发、向量数据库搭建、iOS 打包到服务器部署运维，全部一个人完成。
技术栈
- 前端：Vue 3 / Vite / JavaScript / CSS3 动画 / Canvas / 移动端适配
- 移动端：Capacitor 8 → iOS ，通过 Codemagic CI/CD + TestFlight 持续交付（无 Mac 环境）
- 后端：Node.js / Express / REST API / 11 模块架构
- AI/LLM：多模型编排（ Gemini / DeepSeek ）/ RAG 向量检索 / Agent 工作流 / LLM 决策链
- 向量数据库：Qdrant + SiliconFlow BAAI/bge-m3 （ 1024 维嵌入）
- 部署：腾讯云 / Nginx / PM2 / Certbot HTTPS / Git
我做了什么
独立开发的项目是一个深度个性化的 AI 应用，核心技术点：
RAG 检索链路 — 不是调个 API 就完事的那种。完整的召回管线包含：相似度阈值过滤（ 0.55 下限）、冷却衰减（防止近期内容反复召回）、情绪惩罚（基于情感极性的乘性权重）、加权排序（相似度 + 时效性 + 情感相关性）、来源多样性上限 + trigram 去重。在生产环境持续运行。
13 通道并行上下文编排 — 每次 LLM 调用前通过 Promise.all 并行采集：累积摘要、向量召回、健康数据、食物档案、日记、天气等 13 种上下文，组装统一 prompt 。不是 LangGraph / LangChain ，是基于实际需求手写的编排逻辑，设计思路与 Workflow 模式一致。
副模型门控决策链 — 用 DeepSeek 做 YES/NO 二元判定，控制主模型的上下文注入（约 90% 为 NO ），避免无关数据污染主模型输出。
自动事实抽取 — 从对话中自动提取结构化事实，含三元组去重、矛盾检测、敏感数据阅后即焚。
Hebbian 突触网络 — 记忆之间的动态关联强化与衰减机制。
后端架构 — 11 个路由模块（ chat / diary / letters / memory / food / symptom / misc / summary / jobs / shared / index ），职责分离清晰。PM2 定时任务调度，SSE 实时通信。
iOS 全流程 — Capacitor 8 + Codemagic CI/CD + TestFlight 分发，Apple Watch HealthKit 集成。
我在找什么
- 远程全职或项目制均可
- 方向偏好：AI 应用开发 / 全栈 / LLM 工作流 / RAG 相关
- Node.js 为主力栈，具备向 Python/FastAPI 迁移的工程基础
- 可以做纯前端（ Vue ）或纯后端（ Node ），更擅长全栈整体交付
链接
- GitHub： github.com/delanri
如有合适机会欢迎邮件联系，简历可单独发送。
联系邮箱： 2***3@qq.com
Delanri ，自由职业，全栈开发，仅限远程，可立即开始。
独立开发并维护一个已上线的 AI 全栈应用（非 demo ，日常使用中），从架构设计、前后端开发、向量数据库搭建、iOS 打包到服务器部署运维，全部一个人完成。
技术栈
- 前端：Vue 3 / Vite / JavaScript / CSS3 动画 / Canvas / 移动端适配
- 移动端：Capacitor 8 → iOS ，通过 Codemagic CI/CD + TestFlight 持续交付（无 Mac 环境）
- 后端：Node.js / Express / REST API / 11 模块架构
- AI/LLM：多模型编排（ Gemini / DeepSeek ）/ RAG 向量检索 / Agent 工作流 / LLM 决策链
- 向量数据库：Qdrant + SiliconFlow BAAI/bge-m3 （ 1024 维嵌入）
- 部署：腾讯云 / Nginx / PM2 / Certbot HTTPS / Git
我做了什么
独立开发的项目是一个深度个性化的 AI 应用，核心技术点：
RAG 检索链路 — 不是调个 API 就完事的那种。完整的召回管线包含：相似度阈值过滤（ 0.55 下限）、冷却衰减（防止近期内容反复召回）、情绪惩罚（基于情感极性的乘性权重）、加权排序（相似度 + 时效性 + 情感相关性）、来源多样性上限 + trigram 去重。在生产环境持续运行。
13 通道并行上下文编排 — 每次 LLM 调用前通过 Promise.all 并行采集：累积摘要、向量召回、健康数据、食物档案、日记、天气等 13 种上下文，组装统一 prompt 。不是 LangGraph / LangChain ，是基于实际需求手写的编排逻辑，设计思路与 Workflow 模式一致。
副模型门控决策链 — 用 DeepSeek 做 YES/NO 二元判定，控制主模型的上下文注入（约 90% 为 NO ），避免无关数据污染主模型输出。
自动事实抽取 — 从对话中自动提取结构化事实，含三元组去重、矛盾检测、敏感数据阅后即焚。
Hebbian 突触网络 — 记忆之间的动态关联强化与衰减机制。
后端架构 — 11 个路由模块（ chat / diary / letters / memory / food / symptom / misc / summary / jobs / shared / index ），职责分离清晰。PM2 定时任务调度，SSE 实时通信。
iOS 全流程 — Capacitor 8 + Codemagic CI/CD + TestFlight 分发，Apple Watch HealthKit 集成。
我在找什么
- 远程全职或项目制均可
- 方向偏好：AI 应用开发 / 全栈 / LLM 工作流 / RAG 相关
- Node.js 为主力栈，具备向 Python/FastAPI 迁移的工程基础
- 可以做纯前端（ Vue ）或纯后端（ Node ），更擅长全栈整体交付
链接
- GitHub： github.com/delanri
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