全栈产品 · AI 集成
FoodMind
让推荐遵循饮食限制与共享规则。
将饮食记录、个人与群组偏好、推荐流程连接在一起的多端产品。
一个公共 API 边界
Web 与 Android
共用一个公共 API
Spring Boot
权限 · 规则 · 校验
PostgreSQL
持久化
私有 AI 服务
推荐 · 烹饪 · 聊天
要解决的问题
选一顿饭不只是计算模型分数。个人偏好、饮食限制、预算和共享记录的可见范围，都需要在 Web 与移动端保持一致。
我的工作
全程负责后端、Web、AI 服务集成、基础设施与交付，并与团队协作推进项目。
工程决策
一个公共 API 边界
由 Spring Boot 统一负责认证、权限、校验与持久化。客户端使用共同的 API，私有 AI 服务只接收后端组织并授权的上下文。
先执行规则，再进行推荐
排序之前先按硬约束过滤候选；Agent 结果经过校验后才保存。私有服务失败时，确定性的降级逻辑让推荐流程仍然可用。
将集成视为产品的一部分
通过版本化契约、Flyway 迁移、架构测试和不可变的发布清单，协调多个仓库的交付。云端发布使用固定镜像摘要和就绪检查。
交付与范围
已记录的演示与预发布环境使用 EC2、Caddy 和私有 RDS PostgreSQL。Web 与 Android 共用后端；模型打包与评估仍处于实验阶段。