Backend Engineering × AI Engineering × Indie Building

写代码，做系统，建工具，记录长期成长。

我用后端工程、AI 工程化和自动化工具，把复杂问题做成可运行、可复盘、可长期积累的系统。这里是我的 GitHub 入口；更完整的项目地图、技术文章、系列内容和长期记录，放在我的个人技术门户：

Personal Technical Portal: wzk.icu

• Start Here — 按 AI Engineering、AI Infra、Backend Engineering、Indie Building、AI Writing Quality 和 Digital Life 选择阅读路径。
• Project Map — 7 个项目档案，把个人技术门户、AI 工程化、独立工具、工程效率和数字生活实验串起来。
• AI Engineering — 从 LLM、Agent / MCP、RAG、实时语音、模型服务和可观测性进入 AI 落地问题。
• AscendLab Tools — 175 个免费 browser-side tools，覆盖开发、图片、视频、内容、金融、健康、数学和时间规划。

• wzk.icu — Personal Technical Portal / 个人技术门户 长期维护的技术档案、项目地图和写作入口，围绕后端工程、AI Engineering、独立构建、技术文章和长期成长记录展开。当前沉淀 655 篇技术文章、7 个项目档案、6 条长期主题路径，并通过 Sitemap、RSS、llms.txt 和结构化数据提升搜索与 AI 可读性。可以从 Start Here、Projects、Topics、Series 或 Blog 开始。

• AscendLab — Browser Tools & AI Workflow Previews 一个独立产品实验，当前公开 175 个 browser-side free tools，覆盖 calculators、converters、developer utilities、image/video tools、content tools、finance / health / math helpers 和 time tools。Public tools are free and require no account; AI workflows are still preview / early access / planned, not a mature SaaS yet.

• AI Voice Intelligence Module — 端云协同 AI voice interaction system 正在推进的 AI 工程化项目：端侧关注 wakeup、recording、VAD、playback、interruption；云侧串联 STT → LLM → TTS，并通过 WebSocket / gRPC、Agent / MCP / tool calling、runtime config、trace / observability 把语音交互从 demo 推向可配置、可观测、可扩展的系统。长期方向是 one brain, multiple forms.

• AI Infra Handbook — AI infrastructure learning and practice handbook 一个学习与实践手册，用来沉淀 LLM application architecture、RAG、Agent / MCP、model serving、inference deployment、GPU、Kubernetes、evaluation、observability 和 cost governance。不包装成权威课程，更像持续更新的工程笔记。

• stop-slop-zh — Chinese AI writing quality project 面向中文 AI 写作质量治理的规则项目。它不是反 AI，而是反对 vague、mechanical、template-like、fake-depth writing，重点服务中文博客优化、prompt engineering、内容审查和未来 Skill-style checks。

• Code Generator — internal engineering productivity tool 内部工程提效实践：围绕 database / table selection、DTO / Model / VO / Service / DAO / Controller generation、template-based generation 和 AI-assisted API document parameter extraction，减少重复业务代码。生成代码仍然需要工程审查。

• TeslaMate — digital life experiment 把 driving data、charging、energy cost 和 Grafana dashboard 组织成可回看的个人数据工程实验，用技术辅助日常生活复盘。

Java、Spring Boot / Spring Cloud Alibaba、MyBatis / MyBatis-Plus、MySQL、Redis、Elasticsearch、RabbitMQ / RocketMQ / Kafka、REST APIs、microservice governance、Gateway、authentication、tracing、Docker、Kubernetes、Rancher、CI/CD、DevOps。

LLM application engineering、Agent / MCP / tool calling、RAG、STT / LLM / TTS pipelines、real-time voice interaction、WebSocket / gRPC、runtime configuration、trace and observability。

TypeScript、React / Vue、Next.js / Astro、static site generation、SEO / GEO、browser-side tools、product documentation。

Codex / Claude Code / ChatGPT-style AI workflows、prompt engineering、technical blog optimization、Markdown documentation、project review、long-term writing systems。

• 后端工程、微服务治理、平台研发、数据链路和稳定性交付。
• LLM 应用工程化、Agent / MCP、RAG、实时语音链路、AI Infra 和可观测性。
• 独立工具、浏览器工具、个人自动化、SEO / GEO 和公开作品系统。
• 中文 AI 写作质量治理、博客优化、项目复盘和长期成长记录。

• 把 wzk.icu 维护成可搜索、可回看、可被 AI 理解的个人技术门户。
• 持续整理 AscendLab 的免费浏览器工具和 AI Workflow preview。
• 推进 AI 语音智能模块的 trace、latency、runtime config、tool calling 和端到端稳定性。
• 沉淀 AI Infra Handbook，把 AI 应用背后的基础设施知识整理成可复用地图。
• 维护 stop-slop-zh，把中文 AI 写作质量问题转成可检查、可协作的规则。

• 先做成能运行的系统，再谈抽象。
• 不把 demo 当产品，不把概念当结果。
• 工程输出需要可复盘、可观测、可迭代。
• 技术栈只是手段，真正重要的是对问题的理解和解决。
• 长期记录比短期声量更重要。

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我关注的是一条连续的工程主线：用后端工程搭底座，用 AI Engineering 扩展能力，用独立构建把想法变成长期作品。