MoeGo
前端开发工程师
2024.5 — 2026.4🔥AI 应用专项工程
codex / gemini + Weaviate + Express为了推动 AI 在 MoeGo 各个流程中的提效和实际落地,以 LiteLLM 为基础向全公司开放免费 token,允许员工自行探索 AI 应用的落地。我在专项中推出了以下几个产品 / 解决方案。
研发智能定位分析 Agent
基于 RAG 聚合 + 成熟 Agentic Runtime + 服务端流程编排的 AI Native Workflow Engine。起初为了解决历史信息沉淀在多个平台无法提供有效上下文的问题,在 RAG 知识图谱初步落地后,顺势拓展成可以帮助研发排查 CS 单以及修复 Sentry issues 的 Agent。
- 基于 Codex runtime 搭建公司级工单定位工作流,把一对一调查 QA/研发工作流沉淀成 SKILL:常见 CS 问题定位平均时间 1h → 10min,提效 90%。基于此拓展的 Sentry 修复 Agent 使修复时间 20min → 5min;截止离职共修复正好 100 个问题,修复建议有效率超过 70%,可以直接合并的 PR 27 个。
- 搭建 RAG 知识图谱,建立 Slack 消息与 JIRA、GitHub、Sentry、Intercom、发布记录、记忆等实体的关系,通过 BM25 全文检索和向量化检索召回数据提供给公司多个 Agent。
- 建立分步评估体系,按问题类型分桶评估 summary 抽取、实体关系抽取、检索、证据融合与最终 Agent 效果,基于问题分类、多路召回融合持续优化:关键证据 Recall@10 从 43% 提升到 72%,Recall@5 从 38% 提升到 60%。
Global Search 能力
MoeGo 功能繁杂、难以索引。我推动了全局搜索能力在产品中的实际落地,支持 cmd+k 快速页面跳转,并规划常见 action 调整、AI 搜索等能力。这是 MoeGo 研发推动产品变更落地的首次建树,被列入公司 AI 化计划的核心组成之一。
🧐MoeGo App / CApp
React Native + Next.js + Java / SwiftMoeGo App 是提供给宠物商家员工的 App,包含移动美容、预约管理、IM 消息等功能(ARR 16.94M $,UV 25k);CApp 是给不同 Enterprise 商家定制的 C 端 App。我在 BApp 主要负责基建工作,在 CApp 则是核心业务 Owner。
App 热更新管理平台
基于 Expo Update Server 协议定制的热更新管理平台,解决 MoeGo App 热更新场景无法回滚、A/B Testing 能力缺失、不支持多租户、运行时兼容性管理混乱、接入层基建不统一、发布不可审计、更新数据不可量化等痛点。
Brand Figma Plugin
为解决 Brand App 多租户场景下定制化资源繁琐的设计和研发人力占用,设计并推动构建了设计-研发-上线的一体化协作链路。支持设计资源自动上传并落库,单个 App onboard 时间从最低一周下降到最短 2 小时、平均 2 天。
C App 业务支撑
- 主导 CApp 向 hybrid app 的技术转型,打通跨端鉴权和 UI 兼容,通过公共协议包规范 WebView/App 通信,在业务 DDL 重压前交付,上线后得到 T1 商家好评。
- 主导 CApp 多商家能力的系统架构设计与建设,支持品牌级别的资源隔离(图标、字体、图片、配色等),已支持 4 家商家接入。
- 首次在 MoeGo 引入原生开发,完成 Live Activity 能力建设,突破跨栈技术壁垒,显著提升 App 实时交互体验。
- 为 Expo 修复 Android 通知点击 crash 的社区遗留原生缺陷,彻底根除稳定性问题。
- 独立负责地图和 IM 模块开发,打通实时通信链路,提升 Mobile Groomer 与客户的沟通效率。
🪄基础能力建设
TypeScript + Hono(Node.js) + Docker/k8s + Datadog + AWSBFF 项目
Backend for Frontend,由前端开发/使用的后端项目,为解决团队内在前端组装请求数据导致的业务复杂度而诞生。
- 搭建 MoeGo 首个 Node.js 服务,设计并实现多个脚手架脚本(连接 k8s 集群进行调试的交互式 CLI、create-route 模板 CLI),让研发接入无心智负担。
- 将首个业务接口 /init 在 BFF 落地,用有效的结果向业务推广。截止离开 MoeGo,前后端团队均以 BFF 项目作为唯一流量入口进行开发。
- 接入 Trace 对齐后端微服务,建设接口错误率、schema 对齐率、服务流量看板和日报,推进 owner 修复。
- 实现基于 AWS 直传机制的大文件分片上传,支持分片上传、断点续传、并发上传、主线程隔离。SDK 侧统一构建,相比普通上传,上传耗时降低超 60%,存储空间节省超过 50%。
dpdm-fast开源 · GitHub ↗
团队 Lint 流程依赖 dpdm 做循环依赖检测,随代码规模增长耗时飙到 1 分钟以上。基于 Rust + swc 重写并开源,主仓检查耗时 80s → 4.2s,近 20 倍提升,覆盖 99% 原有测试用例。
BugSpy 24×7 问题回溯系统
在复杂系统中,无法复现的缺陷一直是最难排查的问题类型之一,随着系统复杂度提高,这类工单的比例逐步上升。借鉴社区方案 PageSpy 的思路,设计并实现了支持 24 小时行为日志存储的故障排查系统。
前端项目健康度建设
打造性能与错误红线,推动业务质量流程落地,根据团队需求实现自定义 lint 规则,并推动前端错误治理和性能预算实施。
🚀业务性能优化专项
紧急时刻介入 Web 端性能优化:首页表格加载 1.95s → 270ms,lodging view 日历加载 3s → 400ms,解决持续很久的日历动画卡顿以及其他子项优化。
优化状态库 amos,引入 auto batching,提升大部分页面 LCP 200~500ms(平均 38%),并解决特定场景下批量渲染卡顿问题。
优化 B App JS bundle:首屏加载缩短 400ms(13.3%),减少约 150MB 内存占用(17.4%),精准定位热更新下载缓慢缺陷,下载体积降低 50% 以上。
schema 懒加载:通过 getter 和 proxy 实现懒加载优化。
LCP 专项优化:P75 LCP 下降 2s+,P95 LCP 下降 5s+,降低超 50%。
为巩固性能优化成果,设计并实现食尾蛇工作流,实现性能问题的源头溯源和自动评估。