软件开发
能从业务流程出发拆解模块，完成 Java / Spring 项目的核心逻辑、接口与数据处理。
JavaSpring BootREST APIMongoDB / MySQL
AI PROFILE
与其读一段固定自我介绍，不如直接问我。
这个 AI 只根据我的公开资料回答。它会区分已经完成、正在优化和仍在规划的内容；遇到资料里没有的信息，会直接说不知道。
基于真实资料不透露私人信息不知道就明确说明
AI 宋子涵介绍助手
DeepSeek 驱动 · 基于公开资料由 DeepSeek 生成回答。AI 可能出错，涉及经历与项目状态时请以页面和简历为准。
WHAT I BRING
能力不由岗位名称限定
我更关注自己能否理解问题、推进实现、发现风险并完成验证。
测试与质量
关注异常场景、状态一致性与回归验证，习惯从现象、复现到定位和修复形成闭环。
JUnitPostman异常分析回归验证
AI 协作
使用 AI 辅助需求拆解、代码理解、Bug 定位和文档沉淀，并对输出进行人工复核。
CodexPromptingAI 应用人工校验
EXPERIENCE & WORK
做过的事，塑造了现在的我
从个人原型到企业实习，我逐渐把注意力从“功能能跑”扩展到异常处理、协作规范和系统质量。
01
企业实习
Alert Bridge 告警转发链路
让告警从接入到下游传递形成可恢复、可追踪的完整链路。
我的参与
负责 Zabbix Webhook 接入、模型转换、MongoDB 状态持久化、失败重试与 Netty TCP 推送等核心逻辑。
完成情况
- 约 800 行核心业务代码
- 20+ 测试用例
- 本地完整协议链路联调
Java 21Spring BootMongoDBNettyJUnit
02
个人项目
智能客户情绪识别与工单路由
把消息接入、情绪判断、优先级计算和工单分配串成一条可解释流程。
我的参与
独立设计工单模型、状态流转与分配规则，使用 AI 辅助拆解需求、定位问题并补充测试。
完成情况
- 4 级情绪规则
- 3 种优先级路由
- 15 个测试用例
JavaSpring BootMySQL规则路由AI 辅助开发
HOW I WORK WITH AI
AI 负责加速，我负责判断和结果。
我希望网站里的 AI 不只是一个功能，也能体现我的工作方法：把 AI 作为协作者，而不是把输出直接当成答案。
- 01先理解问题
明确业务场景、输入输出和完成标准。
- 02让 AI 加速
辅助检索、拆解、生成初稿和提供定位方向。
- 03人工读懂
核对调用链、关键分支和可能的错误假设。
- 04动手验证
编译、运行、复现问题并补充测试。
- 05沉淀结果
记录修改原因、验证范围和下一步计划。
LET'S TALK