Flutter / Android / Java / AI Engineering
Jacky Chou
移动端业务系统架构 / Flutter Android Java / AI 工程化
2015 年起持续做 App 与业务系统研发，能把主流 App 能力、后台管理、RAG 知识库、MCP/Agent 工具链和发布验证串成完整交付闭环。
个人定位
面向客户，我能交付可上线的 App、管理后台和 AI MVP；面向团队，我能把复杂业务、原生能力、数据接口、测试验证和工程规范落到真实项目里。
移动端复杂业务：登录、IM/消息、定位、相机、扫码、推送、分享、图片视频、表单上传、多端发布。
业务平台支撑：Spring Boot API、RBAC 权限、审计日志、异步任务、Vue 管理后台和 Docker 化本地验证。
AI 工程落地：RAG、Embedding、pgvector、OpenAI-compatible Provider、本地模型、MCP、Agent 流程和 AI-Vault 知识库。
技术栈分层
Mobile Experience Layer
多端 App 体验层
用 Flutter 做主要业务体验，用 Android 原生补齐系统能力，覆盖登录、消息、定位、相机、扫码、推送、分享和多端发布。
Business Platform Layer
业务平台与管理后台
用 Spring Boot 承接业务 API、权限、审计、异步任务和数据持久化，用 Vue 管理端承接运营、审批、工单和配置。
AI Engineering Layer
AI 能力工程化
把知识库、检索、上下文、模型调用、工具调用和人工边界放进业务流程，避免只做一个不可控的聊天入口。
Delivery Evidence Layer
交付验证与发布证据
每个案例都尽量给出构建、运行、截图、测试、smoke、发布检查和问题复盘，让能力可以被客户和面试官验证。
代表项目
PRIMARY CASE / FLUTTER
Pocket Home Flutter
B 端员工使用的多端 Flutter App，覆盖房源、客户、工作台、消息、我的等主流 App 模块，并展示平台能力、发布适配和真机排查。
Flutter 承接主业务页面和跨端体验，Android 原生层补齐权限、相机、定位、扫码、推送与分享能力；发布侧通过真机截图、构建检查、日志和 release checklist 把多端风险前置。
AI + TICKET SYSTEM
AI 智能客服工单系统
AI 基于知识库先答，资料外问题转人工；包含 Flutter 客户端、Vue 后台、Spring Boot 后端、pgvector RAG 和消息工单状态流。
客户端负责咨询入口和会话体验，Spring Boot 负责用户、工单、消息、权限和 AI 编排；RAG 链路先检索知识库，低置信度或资料外问题进入人工工单，保证业务回答可控。
AI DATA REPORT
AI 经营周报
上传销售 CSV/Excel，异步计算指标并生成中文经营周报；支持 OpenAI-compatible Provider、本地模型和可验证报告流程。
前端上传经营数据，后端异步解析并生成结构化指标，再把指标输入模型生成中文周报；AI 只负责解释和表达，关键数值由后端计算产生。
PRIVATE KNOWLEDGE QA
RAG Knowledge Base
资料上传、切片、embedding、Top-K 检索、来源引用和资料外边界；可包装为企业资料智能问答样板。
文档进入系统后完成切片、embedding、向量入库和 Top-K 检索；回答必须绑定来源引用，资料外问题返回 found=false 或转人工处理。