PORTFOLIO · 2025

koshoutou

自学 AI 全栈 · Web 产品实践者

湖南农业大学日语专业 2027 届。关注 AI 应用工程与 Web 产品设计， 对大模型产品的实际落地保持持续探索——把"用户需要什么、AI 能解决什么、产品应该怎么做"想清楚，再动手实现。

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01

关于我

背景

日语专业出身，因对 AI 与互联网产品的强烈兴趣转向自学全栈开发。 相信跨学科视角能带来不一样的产品判断力——既懂语言与人文语境，也能把想法一行行写成可运行的产品。

AI 实践

持续体验研究 ChatGPT、Claude、Gemini、Coze 等大模型产品； 在日常开发中用 AI 完成需求拆解、代码生成、文档撰写与部署的完整闭环， 并尝试把 AI Agent 思路融入产品设计（见 Codefile）。

产品思维

从真实生活场景出发定义需求：家肴源自"离家后还能复刻家的味道"， Codefile 源于"AI 时代内容分享链路太长"。先想清楚为什么做，再决定怎么做。

技术能力

熟悉 Cloudflare 边缘生态（Pages / Workers / D1 / R2 / KV）， 能独立完成 PHP + MySQL 与 Serverless 两套架构的设计、开发、部署与文档。 习惯用清晰的文档把复杂流程讲明白。

02

作品

两个已上线项目，横向陈列，一行一个。点击可查看源码、后台预览或在线演示。

03

技术栈与部署流程

技术栈

前端
原生 HTML / CSS / JavaScript · 无框架依赖 · Vite 打包
后端
PHP + PDO · Cloudflare Pages Functions（ES Module）
数据库
MySQL · Cloudflare D1（SQLite 边缘数据库）
存储
Cloudflare R2 对象存储（S3 兼容，10 GB 免费）
元数据
Cloudflare KV（毫秒级查询）
部署
Wrangler CLI · 一条命令上线边缘节点

部署流程（以本作品集为例）

  1. 1 安装 Wrangler：bun add -g wrangler
  2. 2 配置账号：export CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 与 CLOUDFLARE_API_TOKEN
  3. 3 创建项目：wrangler pages project create portfolio
  4. 4 部署静态文件：wrangler pages deploy ./public/portfolio
  5. 5 访问返回的 *.pages.dev 域名验证

完整步骤与排错指南见仓库根目录 Claude_skill.md。