技术履历

Sanva 工程经历资料

这页整理了 Sanva 的技术经历，方便交流项目背景、职责范围、技术取舍、交付结果和复盘方式。

定位

移动端底层出身的全栈产品工程师

有 13 年软件工程经验，早期长期聚焦 iOS 与客户端底层能力，覆盖 Objective-C、Swift、音视频编解码、OpenGL ES 与 C++ 渲染、高性能 SDK，以及支付相关模块。

这段经历形成了稳定的工程习惯：先划清分层和契约，再处理性能、状态、异常路径与上线验证，避免把关键问题留到发布后。

全栈

后续工作延伸到 Go / Gin 后端、PostgreSQL、Redis、gRPC、实时消息、WebSocket 订阅和跨端客户端。关注的不只是一段接口实现，还包括服务契约、客户端状态和交付风险的一致性。

云端交付经验集中在容器化部署、Kubernetes 编排、入口治理、健康检查、回滚设计和维护窗口安排，重点是迁移规划、可观测性和发布风险控制。

AI 产品

近几年独立完成过多类 AI 应用，能够完成产品定义、界面设计、移动端实现、后端服务、模型接入、订阅体系和上架准备的完整交付过程。

技术重点包括多模型接入、RAG、长期记忆、对话产品体验、提示词工程、数据同意和多 Agent 协作。目标不是演示效果，而是可验收、可复盘、可继续维护的产品能力。

交付

交付时倾向于采用可重复执行的做法：脚手架、类型检查、构建、页面验收、应用商店素材、审核准备和发布后巡检，都尽量整理成稳定步骤。

Python 常用于资料整理、自动化脚本、批量检查，以及工具链之间的衔接；TypeScript、Go 和 shell 则分别用于前端、后端和运维自动化。

作品

作品方向覆盖效率、创意、健康、教育和生活类产品，例如职业表达、会议纪要、演讲练习、语言练习、拼豆图纸、宠物照护和礼物建议等主题。

这些项目适合从背景、职责、技术取舍、结果和复盘来讨论，因为它们能展示从用户问题到产品设计、AI 能力、移动体验、订阅和后续维护的完整过程。

协作

如果问题涉及移动端复杂体验、iOS 底层、后端契约、AI 产品化、RAG、Agent 编排、应用上架、CI/CD 或云端交付，通常可以同时讨论架构和具体执行。

如果需求只是短期堆功能，会先明确边界、验收方式和维护成本，再决定采用原生、跨端、托管服务还是自建方案。