张琪

基于 Plasmo 框架开发的现代化翻译扩展，通过高度工程化的手段解决了复杂网页内容实时翻译的性能难题。

• ▶ 自研分层缓存系统 (L1/L2 Cache)： 构建了基于 Memory (L1) + IndexedDB (L2) 的持久化架构，采用 LRU 淘汰算法 与文本规范化算法，将 API 缓存命中率提升至 60-80%，响应速度提升 10-50 倍。
• ▶ 复杂 DOM 监听与增量渲染： 利用 MutationObserver 深度定制规则引擎，实现对 SPA 动态加载内容的精准识别与实时翻译，极大地降低了长列表滚动时的 CPU 占用率。
• ▶ 核心技术攻关： 开发 DOM树 遍历筛选算法和规则引擎，精准识别可翻译节点并按照预期进行插入。

主导具备复杂数据流、多端兼容及 AI 大模型集成的低代码基础设施开发。

• ▶ 极致性能工程化： 针对 5000+ 节点的复杂画布，实施 Vite 分包策略、按需加载与虚拟滚动优化，将首屏加载耗时从秒级降低至毫秒级，首屏速度提升 76%。
• ▶ AI 工作流编排： 标准化封装 DeepSeek、智谱等主流大模型节点，设计基于 JSON-Schema 的动态表单驱动引擎，支持跨平台（Web/小程序）组件同构。
• ▶ 复杂交互体系： 引入 Motion 动效物理引擎 提升 UI 交互细腻度，基于 WebSocket 心跳机制 实现全链路实时数据同步与推送。