郑赟

责任描述

• 负责项目后端技术架构、数据库模型、接口契约及核心功能开发，完成询价报价、业务确认、主数据与配置、费用配置、异常反馈等首批业务模块建设。
• 提出并推动 AI-Native 软件研发流程落地，负责研发规范、AI 上下文组织方式、代码与文档协作机制以及 Spec-Driven Development 开发流程的设计与实施。
• 主导公共基础组件及项目技术基线升级，负责 common-sdk 的 Spring Boot 3、JDK 21 适配，并参与 Jenkins、Docker、Kubernetes + Kustomize 持续交付体系建设。

• 01双仓协作沉淀 AI 上下文

  设计“代码仓库 + AI 共享上下文仓库”双仓协作模式，建设独立的 tms-overseas-docs，统一沉淀原型、PRD、架构设计、数据库设计、API 文档、接口测试、UAT、缺陷及变更记录；通过 Git Submodule 将文档仓库嵌入代码仓，使代码版本与业务上下文同步演进、可追溯，并使用 [ai][human] 提交标签量化 AI 参与度。

• 02打通 AI-Native 研发闭环

  建立从原型与 PRD、需求结构化、架构与 API 契约设计、代码生成、自动化测试、缺陷分析修复到发布交付的 AI-Native 闭环；引入 Requirement、Architecture、Coding、Test、Bug、Review、DevOps 等 Agent 分工，以 Markdown 作为机器可读的知识载体，并选取 9 个页面完成接口开发、文档生成、接口测试、前端对接及 UAT 流程验证。

• 03公共组件升级至 JDK 21

  主导 common-sdk 公共组件升级，将基础技术栈由 Spring Boot 2、JDK 8 升级至 Spring Boot 3、JDK 21，完成 javax 到 jakarta 命名空间迁移、MyBatis-Plus Boot 3 Starter 与新插件模型适配、HttpClient 5 切换、Validation 依赖调整及公共异常处理兼容，为后续业务系统升级提供统一基线。

• 04多角色询价状态机与并发控制

  围绕询价单构建多角色状态机，覆盖草稿、审核、货代报价、报价汇总、业务确认、超时及作废等状态；采用“状态流转白名单 + 数据库条件更新 CAS + Spring 事务”控制并发和重复提交，并通过 ElasticJob 实现报价结束自动汇总、无报价超时关闭及跟单员超时自动通过。

• 05可解释的报价推荐机制

  实现可解释的报价推荐与确认机制，按照“柜型 + 货物性质”聚合需求，并综合价格、直达/中转、航程、船期及截单时间对货代方案分组择优；确认推荐时生成报价快照并进行幂等校验，同时通过批量查询、Map 聚合替代循环查库，避免列表组装和定时任务中的 N+1 查询。

• 06费用配置与批量导入框架

  建设陆运费、港杂费、保险费及汇率配置能力，支持多维唯一性校验、阶梯区间校验、主子表事务更新和字段级新旧值 Diff 审计；封装 EasyExcel 批量导入框架，通过整批字典预取、逐行校验、错误收集及错误文件回写，使单行异常不影响其他有效数据处理。

• 07多环境差异化持续交付

  基于 Apollo 管理环境与业务配置，使用 Jenkins 完成 Maven 构建与镜像发布，并通过 Docker、Kubernetes、Kustomize 管理测试及生产环境差异化部署、健康检查和滚动发布。

责任描述

• 负责项目全量代码的维护与持续迭代，承担需求分析、技术方案设计、核心功能开发、跨系统联调、版本发布及线上问题排查。
• 重点负责车辆绑定与认证、试驾预约、销售线索、积分商城、营销活动、养车服务及保险服务等核心业务链路。
• 梳理存量复杂业务逻辑，持续优化接口性能、并发控制、任务调度及异常处理机制，保障多业务、多终端场景下的系统稳定运行。

• 01多模态 AI 识别证件自动审核

  接入多模态 AI 服务识别行驶证及机动车登记证，自动提取 VIN、车牌号等结构化信息；根据用户是否修改识别结果自动分流 AI 审核与人工审核，并统一封装绑车、原车主解绑、重复申请驳回及客户中心同步等审核流程。

• 02N+1 外部调用改批量分片

  针对活动车辆列表及导出中的外部接口 N+1 调用问题，将逐 VIN 串行查询改造为去重后的批量请求，并按每批 100 个 VIN 分片调用，使外部请求次数由 N 次降低至 ceil(N/100) 次，同时通过批次级异常隔离避免影响主业务流程。

• 03Redisson 多维度分布式锁

  基于 Redisson 按用户、车辆、活动及业务单号等维度设计分布式锁，结合 Spring 事务处理车主认证、试驾预约、维保套餐下单、优惠券发放、佣金结算与提现等并发场景，防止重复提交、超发及重复结算。

• 04近 30 个 ElasticJob 任务治理

  建设并维护近 30 个 ElasticJob 分布式任务，覆盖 CRM 线索同步、积分过期、会员等级更新、保养提醒、保险续保及车辆亏电预警等场景；使用 Elasticsearch Scroll 分批拉取大结果集，并结合 Redis 实现消息去重与频次控制，解决大数据量任务查询失败及重复推送问题。

• 05CRM 双向同步与保险对接

  完善销售线索与 CRM 的双向同步链路，通过状态校验、业务单号粒度加锁、失败日志及异常隔离提升同步可靠性；对接阳光保险一键报案、案件查询及预约服务，使用 SM2 对敏感跳转参数进行加密。

• 06Apollo 配置与外部服务容错

  基于 Apollo 管理不同环境的业务开关、车型白名单及第三方服务配置；结合异步线程池、Kafka、统一异常处理和补偿机制，降低外部服务波动对核心业务链路的影响。

责任描述

• 作为项目主要维护者，负责需求分析、技术方案设计、核心功能开发、系统集成及存量代码重构，持续支撑业务迭代。
• 负责销售线索全生命周期、异地线索交易、经销商积分账户、营销活动及订单交付等核心模块的开发维护。
• 负责与 SAP、DMS、TMS、用户中心、车辆数据及 AI 平台等系统的接口联调和数据一致性处理。
• 参与 Jenkins、Docker、Kubernetes + Kustomize 持续交付流程维护，以及生产环境故障定位和性能问题治理。

• 01积分账户多重并发控制

  设计异地线索交易与经销商积分账户体系，采用“Redisson 账户维度分布式锁 + 数据库条件更新 CAS + Spring 事务”多重并发控制，保证批量购买、积分扣减、推荐奖励及交易流水的一致性，避免重复购买和重复扣款。

• 02订单交付多方数据并发聚合

  建设销售订单交付聚合链路，基于动态数据源访问 CRM 历史库，并通过 CompletableFuture 并发查询 CRM、SAP、TMS 等多方数据，按订单及 VIN 聚合审批、排产、生产、入库、运输和收车节点，形成完整的车辆交付进度视图。

• 03活动附件 AI 智能审核

  实现市场活动附件智能审核能力，对接多模态 AI 服务，根据文件类型分别执行图片识别和长文档解析；通过可配置审核标准、结构化 Prompt、JSON 结果校验、异步状态落库、失败重跑及人工修正后重审，形成附件识别与活动审核闭环。

• 04Kafka + 策略模式主数据同步

  基于 Kafka + 策略模式构建主数据同步机制，按照消息表类型动态路由产业、销售组织、经销商、人员及行政区域等多类数据处理策略；结合 saveOrUpdate 降低重复消息影响，提升同步链路的扩展性和可维护性。

• 05分布式任务与异步变更日志

  基于 ElasticJob 建设线索超时提醒、等级更新、责任人同步、成交/退回自动确认等分布式任务；通过独立线程池异步记录字段变更日志，完整保留操作人、操作平台及新旧值，降低非核心操作对主链路响应的影响。

• 06数据库链路诊断工具排障

  针对生产环境偶发的 MySQL Communications link failure，设计 Pod 内数据库链路诊断工具，通过慢查询静默与空闲连接两种模式进行阶梯探测，并结合 Druid 连接池运行快照定位问题，完善连接校验、保活及失效连接回收配置。

责任描述

• 参与数字钥匙、远程控制核心模块的需求分析、功能设计与代码开发。
• 编写稳定可靠代码，支撑产品版本的快速发布和持续演进。
• 排查定位测试、运维、客户等线上问题。

• 01十万级数据异步流式导出

  针对大数据量导出场景，设计异步导出方案，通过分批读取与流式写出降低内存占用，支持十万级数据稳定导出。

• 02基于 Consumer Lag 的自适应流控

  基于 Kafka Consumer Lag 实现自适应流控，结合 Caffeine + Redis 多级缓存缓解消息积压及高峰期缓存压力。

• 03数字钥匙与车控并发一致性

  参与数字钥匙与远程车控核心链路开发，基于 Redisson 分布式锁保障高并发场景下的数据一致性。

• 04K8s + Helm 部署与线上排障

  参与 Kubernetes + Helm 容器化部署及线上问题排查，支持滚动发布、健康检查、故障定位与快速恢复。