全栈开发 / AI 应用 · 杭州
一个人，
从 0 到 100,000+ 用户。
我叫田润。写代码、做产品、自己上线、自己运维。做的东西，都在跑。
现在，在杭州找一份全职。
案例 · 三种证明
三个项目，三段复盘。
情感社交类小程序 · 独立开发 · 2024.10 – 2025.04
零预算，从 0 到 100,000 用户
用户体系、内容发布与审核全链路独立完成；两次关键产品决策，绑定转化提升 50–70%。
统一身份体系 · 内容发布与互动 · 内容分发调度 · 审核与风控
Uni-appPythonMySQL内容社区拉开看完整 ↓收起 ↑
情感社交类小程序 · 独立开发 · 2024.10 – 2025.04
零预算，从 0 到 100,000 用户
用户体系、内容发布与审核全链路独立完成；两次关键产品决策，绑定转化提升 50–70%。
统一身份体系 · 内容发布与互动 · 内容分发调度 · 审核与风控
一款情感社交类的内容社区小程序：用户体系、内容发布与评论互动、推荐排序、后台审核，从需求拆解到上线运维一个人完成。增长没有花一分钱投放——冷启动靠自有情感社群导流，随后微信搜索与推荐流量、用户自发分享接力，累计做到 100,000+ 用户。
01后台数据
02两个关键决策
冷启动期，不做「删除」
这个产品的体验直接建立在内容量上：内容池越厚，推荐和互动才转得起来。冷启动期最稀缺的恰恰是内容，所以在功能取舍上，我把「删除」排除在早期版本之外——每一条内容都留在池子里，先把内容密度垒起来。
结果：内容池只进不出，密度先立住
绑定入口重构
基于用户使用路径与功能数据的反馈，定位到绑定流程里的流失点，对入口位置、页面动线与交互流程做了一轮重构；效果统计采用改版前后同期对比。
结果：绑定转化 +50–70%
03工程侧
Redis 内容牌堆
每个用户每个自然日一副「待看牌堆」：list 存队列、set 记已看，TTL 对齐次日零点，剩余不足自动补牌；Redis 故障时降级到带锁的进程内实现，接口形状不变。
反爬与滥用防护
防线分层：接口限流走 60 秒滑动窗口（Redis ZSET 实现，读 120 / 写 20 / 搜索 30 每分钟）；开放的机器人接口另设 HMAC-SHA256 签名 + nonce 防重放，时间戳容差 300 秒；封禁状态在登录、token 校验、内容写入三处联动拦截。
一次内容读取的处理链路
教育 AI 客户项目 · 全栈开发 · 2025.12 – 2026.05
教育 AI 教师工作台
Agent 工具调用、RAG 试卷解析（生产实测 95%+）、双端统一凭证体系——独立全栈交付。
React微信小程序FastAPIMySQLDocker ComposeLLMcredentialstype · openid / webuser_id →user_id 指向 ↓usersid（主账号）profile …双端统一凭证 · Web 与小程序共用同一份数据 拉开看完整 ↓收起 ↑
教育 AI 客户项目 · 全栈开发 · 2025.12 – 2026.05
教育 AI 教师工作台
Agent 工具调用、RAG 试卷解析（生产实测 95%+）、双端统一凭证体系——独立全栈交付。
一家杭州教育科技公司的 AI 教师工作台：我独立承担全栈开发，覆盖 Web 端、微信小程序端与后端服务，完成备课、题库生成、教学内容生产等核心模块的开发与上线部署（React · FastAPI · MySQL · Docker Compose）；需求与验收节奏全程和客户逐轮对齐。
01Agent 工具调用 · 一键生成备课
基于 LLM 设计并实现 Agent 工具调用系统：通过 Function Calling 接入题库查询、内容生成、数据写入等工具链，负责各工具的参数设计与上下文管理，把教师端原本多步的备课流程压缩成「一键生成」。
02试卷解析管线 · OCR + LLM
基于 OCR + LLM 搭建批量试卷解析工作流，把非结构化的试卷内容转成结构化题库数据。链路里最难缠的是 JSON 与 LaTeX 公式的兼容问题——引入 XML 作为中间格式之后，整体解析准确率提升到 95% 以上。
03双端统一凭证体系 · 我的多端通用方案
早期 Web 账号与小程序 OpenID 各自为账号，教师换端就是换身份。重构为「users 主体 + credentials 多凭证」双表：主体只存公共资料，凭证按「类型 + 标识 + 签发方」建唯一键，多平台入口映射同一业务主体——账号合并只需把凭证的 user_id 改指主账号。
合并本身是一个事务：按最近使用时间、注册时间、用户 ID 依次决策主账号，迁移凭证与业务数据、去重互动记录、刷新冗余计数，异常整体回滚。这套结构是我做多端产品的通用方案，此后的项目里反复沿用，还长出了「软删 + 部分唯一索引」让注销凭证释放占用的变体。
独立产品 · 微信小程序 / WEB / HARMONYOS 三端
WowPic · AI 图片与视频创作
扣费、生成、退款全事务化的异步任务链——同一任务最多一笔扣费、一笔退款。
异步任务状态机 · 三类模型协议适配 · 后端 119 个测试方法
DjangoCeleryRedis对象存储 TOSDocker Compose
微信扫码 · 直接体验
独立产品 · 微信小程序 / WEB / HARMONYOS 三端
WowPic · AI 图片与视频创作
扣费、生成、退款全事务化的异步任务链——同一任务最多一笔扣费、一笔退款。
异步任务状态机 · 三类模型协议适配 · 后端 119 个测试方法
微信小程序、Web 与 HarmonyOS 三端的 AI 图片 / 视频创作应用：登录、参考图上传、模型与风格选择、异步生成、作品管理与积分充值，从客户端到 Django REST 后端与 Docker Compose 部署，一个人完成。
01任务与积分的一致性
重复点击、Worker 重复消费、上游失败，都可能造成重复扣费或「扣了钱没任务」。做法：提交先取 3 秒 Redis 锁防连点；扣积分用行锁，流水、任务、参考图同一事务写入，流水以任务 ID 加类型唯一；事务提交后才投递 Celery，Worker 用状态条件更新做幂等——失败与超时统一走幂等退款，每小时回收卡死任务。
02配置化的模型协议适配
不同服务商的请求协议、参考图形式与返回结构都不一样。工厂把模型配置快照映射到三类 Driver（对话、图片、视频协议）：对话协议把图片转 data URL，图片协议优先传对象存储 URL、发现非法 URL 就整批回退二进制；模型能力靠 JSON 配置扩展，公开接口不返回密钥变量名与完整提示词模板——业务层只认一个 generate()。
03截图
工作台 · 正在进行
这一栏手动维护，写的都是眼下的真事。
货架 · 顺手做的
wanyi-watermark · 媒体解析工具
开源的抖音 / 小红书链接解析服务：一份解析核心，同时长出 MCP 服务器、命令行与 WebUI 三个入口；双 ASR 后端把视频语音转成文字，媒体代理内置防盗链兼容与 SSRF 防护。基于开源项目二次开发，已发布至 PyPI。
PythonFastAPIMCPPyPI看 2 个细节 ↓收起 ↑
wanyi-watermark · 媒体解析工具
开源的抖音 / 小红书链接解析服务：一份解析核心，同时长出 MCP 服务器、命令行与 WebUI 三个入口；双 ASR 后端把视频语音转成文字，媒体代理内置防盗链兼容与 SSRF 防护。基于开源项目二次开发，已发布至 PyPI。
媒体代理的安全边界
代理只放行 HTTP(S)，拒绝私网、环回与保留地址；重定向最多 5 跳且逐跳复验，按域名补 Referer、透传 Range，64KB 流式返回。
大文件转写切分
音频超过 3600 秒或 50MB 时按 540 秒切段、逐段转写再拼接；系统缺 ffmpeg 时自动落到 imageio-ffmpeg 兜底。
QQ REST API 适配器 · AstrBot 插件
开源的 QQ 官方平台接入插件：不依赖官方 SDK，直接对接 RESTful API；WebSocket Gateway 与 Webhook 双通道汇流，Ed25519 验签、事件去重、SQLite 持久化。智能群回复用模型先判断「该不该接话」，命中才唤醒正式 LLM。
RESTful APIWebSocketasyncioSQLite看 2 个细节 ↓收起 ↑
QQ REST API 适配器 · AstrBot 插件
开源的 QQ 官方平台接入插件：不依赖官方 SDK，直接对接 RESTful API；WebSocket Gateway 与 Webhook 双通道汇流，Ed25519 验签、事件去重、SQLite 持久化。智能群回复用模型先判断「该不该接话」，命中才唤醒正式 LLM。
双入口共用一条链路
WSS 与 Webhook 两个适配器只管传输，统一进分发层：有界队列串行消费、300 秒事件去重，重复事件在业务处理前被截断。
发送错误分级降级
Markdown 失败只对列明的业务错误码回退纯文本；401、403、429 与 5xx 不降级，保留状态码与业务码供诊断。
风雅颂 · 诗经学习应用
HarmonyOS 原生应用（ArkTS / ArkUI）：诗经全文内置，打开即读、零权限、无需注册；每日打卡与填空、排序等学习交互——重心全押在界面与交互的打磨上。
ArkTSArkUI交互设计看 4 张截图 ↓收起截图 ↑华为应用市场 · 地址待提供或商店内搜索「风雅颂」
风雅颂 · 诗经学习应用
HarmonyOS 原生应用（ArkTS / ArkUI）：诗经全文内置，打开即读、零权限、无需注册；每日打卡与填空、排序等学习交互——重心全押在界面与交互的打磨上。
或商店内搜索「风雅颂」
路线 · 2023 – 2026
2023
AI 自媒体内容策划入行，深度拆解 AI 产品，同年开始自学编程。
2024
转独立开发：交付商业项目，自研产品零预算做到 10 万用户。
2025 – 26
AI 全栈：独立交付教育 AI 平台，多模态产品「念念」上线。