AI Native Engineer | 全栈 Agent 研发与 SRE 架构师

AI 驱动基础设施重构
＆ 全栈 Agent 研发专家

我是兰潇，一名 AI 时代的全栈实践者与 SRE 架构师。借助 AI 智能体技术，我已自主开发并落地 K8s 管理平台、ES 管理平台、对象存储管理平台、个人知识库系统、小程序应用及自动化工作流，专注于用 AI 重塑云原生基础设施与开发者生产力。

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核心战绩指标

用可量化的数据，定义 AI 赋能生产力与架构价值

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AI 自研平台与应用
自主开发 K8s、ES、OSS 管理平台、个人知识库系统、小程序与 Agent 工作流。
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0TB+
管理 ES 数据容量
第一责任人，管理 15+ 集群， 100+ 节点，承载核心高并发搜索流量。
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0台
2025 累计下线机器
推动多云整合、集群合并与闲置释放，直接把降本增效落到实处。
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0个
CDN 域名跨云无感迁移
主导生产环境 45 个核心 CDN 域名平滑由华为云整体迁移至阿里云。

四大核心战术能力矩阵

聚焦 AI 全栈研发、Agent 工作流重构、海量数据治理与云原生 FinOps

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Pillar 01

AI 全栈平台研发

深度运用 AI 智能体赋能全栈研发，自主构建 K8s 可视化管理平台、ES 运维管理平台、对象存储治理平台、个人知识库系统、独立品牌网站及小程序应用。

K8s & ES 管理平台 对象存储治理平台 个人知识库 & 小程序
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Pillar 02

Agent 智能体与工作流重构

落地 Agent 自动化工作流与 MCP 工具链（如 elasticsearch-mcp-server）。使用大模型辅助 Go/JS 源码多维调试，成功定位夜莺监控系统并发 bug 并贡献开源 PR。

MCP 工具链实践 夜莺开源 PR 贡献者 工单全自动化闭环
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Pillar 03

海量数据与 ES 架构

掌控 15+ 核心集群， 100+ 节点及 100TB+ 数据存储。负责版本选型、慢查询治理、JVM 深度调优及异地双活高可用架构。

100TB+ 数据治理 ES8 / OpenSearch 选型 异地双活灾备架构
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Pillar 04

云原生基础设施与 FinOps 降本

专注于 K8s 宿主机资源治理、cgroup 内存泄露释放与大日志收敛。主导多云无感切流与多云合并，2025 年累积完成 416+ 闲置计算机器释放。

416+ 机器物理下线 K8s 宿主机资源治理 45 域名跨云无感切流

技能热力与重要性矩阵

从“投入频率”和“重要性”两个维度对工作重心进行的直观矩阵分析

维度：重要性 × 频次
低频投入
中频投入
高频投入
高重要性
架构防线

ES双活、灾备方案、FinOps 专项、安全审计

AI 平台研发

K8s/ES/OSS 平台开发、个人知识库、小程序

核心重镇

ES集群全生命周期、Agent工作流重构、对象存储治理

中重要性
日常储备

AI工具调研、开源监控源码定位、PR贡献

支撑保障

ToB项目交付、Polar日志系统、网络与安全组打通

常规防线

K8s宿主机维护、物理故障协调、高危漏洞批量修复