王泓坤

赋能护肤行业的 AI 多模态测肤 SaaS，兼容 C 端直面消费者 (DTC) 模式，通过「拍照 + 问卷 + 环境数据」三维输入，生成临床级精度 8 维度评分与区域诊断。设计了 Guest (周限1次) → Member (解锁报告) → VIP (AR热力图/日限5次) 三级增长漏斗，基于浏览器指纹追踪实现「诊断 → 推荐 → 裂变」商业闭环。

• 多模型 AI 视觉编排：搭建 5 服务商（OpenAI / Anthropic / Gemini / Qwen / DeepSeek）网关，支持多 Key 轮询、预定义自动降级链路与 CMS 热切换；实现「图像自适应缩放(1024px) → 视觉分析 → 问卷融合」混合流水线；设计 AI 请求队列控制并发（视觉 3 / 聊天 10）与排队反馈，对抗大模型限流与延迟。
• 边缘计算与高性能前端：集成 MediaPipe Face Mesh (WASM)，浏览器端提取 468 特征点，实现零 GPU 成本 VIP 专属 AR 实时热力图（~900 三角形网格重构 + HSL 插值）；封装 useAsyncAnalysis 两阶段状态机 (Face → Skin) 配合指数退避重试机制，平滑处理大模型长时推理。
• 全栈架构与安全体系：基于 Prisma 7 + PostgreSQL (Supabase) 设计 15+ 模型 Schema；构建三层防护：JWT 认证 + LRU 内存速率限制（防暴破 5次/15min、API 100次/min）+ FingerprintJS 指纹防刷（IP / Cookie / 设备交叉匹配与置信度评分）；自建 CMS 后台实现 Prompt 热更新与运营监控。
• 科学护肤推荐算法：主导自研 Dermatologist Grade（联合护肤顾问团队） 算法（~1000行），融合肤质、BioFactors（压力/生理周期）与实时环境因子（UV/湿度），生成三级方案 × 四场景推荐；输出 28 天 Skin Cycling 护理日历（视黄醇 → 酸类 → 修护 → 屏障日 轮替策略）。
• 产品知识图谱引擎：构建基于成分与功效标签的匹配引擎，将 AI 诊断结果（肤质 + 关注点 + 年龄）动态映射为 Daily / Advanced / Ultimate 分级产品组合，并根据环境因子（如高紫外线加权防晒）动态调整推荐排序。

独立完成高端护肤品牌中国区官网的产品设计与全栈开发，交付涵盖品牌展示、AI 护肤顾问、CMS 管理后台的完整系统。

• 全栈开发：基于 Next.js 14 App Router + React 18 + TypeScript 构建，后端采用 API Routes + Prisma + PostgreSQL；自建 CMS 管理后台，集成 JWT 认证、产品管理、媒体库及 AI 配置功能。
• AI 与体验：集成 OpenAI API 实现智能肤质分析，设计 Prompt 策略确保专业性；结合 Framer Motion + GSAP 打造毛玻璃、悬浮卡片等高端动效与 6 步问答交互体验。
• 产品设计：主导 AI 护肤顾问规划，完成竞品分析（Aesop、Le Labo）与 PRD 撰写，设计“问答交互 → 肌肤分析 → 护肤建议 → 产品推荐”的完整用户旅程。

面向会员的核销平台，支持女王卡、黑曜卡、SPA券等多种卡券的管理与核销，已上线生产环境。

• 全栈开发：开发用户端 55 个页面、管理端 13 个模块及 97 个 RESTful API，实现用户认证、订单管理、SPA券管理等功能。
• 架构与性能：设计分层架构（路由→控制器→服务→数据），集成 Redis 缓存与 MinIO 对象存储提升性能。
• 安全与部署：实现 JWT 认证与多角色权限系统，搭建 GitHub Actions CI/CD 全流程自动化部署。

独立设计并开发的企业数字化解决方案，整合官网、CMS 后台与招聘管理系统。

• 基于 Next.js + TypeScript 构建响应式官网，SSR 渲染优化 SEO
• 开发 CMS 后台，支持内容发布、招聘管理及实时数据推送
• 构建安全体系：JWT 认证、RLS 行级安全、速率限制及 CSP 配置

支持文章、分类、标签、技术方案及密码保护分类的知识管理平台。

• 基于 Next.js App Router 构建服务端渲染与按需加载页面体系
• 集成邮箱 + OAuth 登录，扩展用户认证与权限控制逻辑
• 设计浏览日志与活动采集机制，为内容推荐打下数据基础

策略与模拟结合的城市建设网页游戏，实现市民智能寻路、道路建设等核心玩法。

根据用户偏好定制旅游线路的系统，采用 Vue.js + TypeScript 构建用户界面。