T Tany AI Architect

AI ARCHITECT / FULL-STACK SYSTEMS

Tany把智能系统做成可交付的工程。

我更关注系统如何运行，而不是它看起来像什么。把大模型、业务流程、数据层和云原生基座拼成一个能长期维护的产品， 这才是我想做的主页。

open console open forge
runtime Java / Go / Rust
fabric RAG / MCP / Agent
delivery Cloud / API / Web
architect@mesh boot sequence 


                    

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code forge

                    
代码在这里不是摆设，而是在页面里被实时写出来。

                

                

                    左侧模拟源码输入，右侧同步输出运行回执、项目脉冲与系统心跳，让主页更像一个正在启动的架构控制舱。
                

            


            

                

                    

                        

                            portfolio.bootstrap.ts
                            phase 01
                        

                        

                            typing
                            
                        

                    


                    

                        
                        

                    

                


                
            

        


        

            

                

                    
architecture signal

                    
技能不是一个列表，而是一个可以被调用的系统拓扑。

                

                

                    右侧节点会跟随你选择的模块变化，像在切换不同的运行域。
                

            


            

                

                    
                    

                        
active module

                        
LLM Orchestration

                        

                            让模型成为系统中的可控执行层，而不是一次性的聊天出口。
                        

                    

                


                

                    

                    

                    

                    
                

            

        


        

            

                

                    
contact kernel

                    
如果要对接一个人，我更希望你看到的是接口，而不是名片。

                

                
这里保留最直接的联络信号和一组工程原则。

            


            

                
$ contact.resolve()
email = admin@ixxxk.com
qq    = 5824519
mode  = async
state = online


                

                    

                        
工程偏好

                        
先拆需求边界，再选技术栈；先稳定落地，再谈想象力。

                    

                    

                        
系统风格

                        
偏爱可维护、可观测、可回滚的架构，不把炫技当结果。

                    

                    

                        
AI 方向

                        
聚焦 RAG、Agent、MCP、工具调用和研发提效，而不是只做演示页。