关于我

2000 年开始写代码，2003 年正式入行，最早在制造业的 ERP 数据中心做系统管理员。之后二十多年，做过 PHP 工程师、技术经理、架构师、技术总监、CTO，也自己创过一次业。现在主要做 Web3 交易系统的架构，以及用 AI 把中小项目一个人从需求做到上线。

技术栈上，Python 和 PHP 用得最久，也写 Golang、R、Java。数据库主要是 MySQL、Postgres、SQLite、Oracle，系统常年跑在 Linux/Unix 上。近几年重心在两块：一是 Web3 —— 撮合引擎、钱包、链上数据；二是 AI 辅助研发 —— 我确实在用 AI 把过去需要一个团队才能干的活，压到一个人身上。

几件值得一提的事

• 撮合引擎：为客户开户的预测市场协议做核心撮合，M2 芯片单机跑到 900 万笔/秒。
• FIL 封装算法：5 个月把封装效率做到全球前三，同期带运维维护 4500 台机器，一年上线 16 个项目，拿到一项区块链发明专利。
• 搜索引擎调优：3 亿多条数据，响应时间从 5 秒压到 0.3 秒。
• 大规模检索：20T 级文件存储、日 PV 近千万的分布式检索架构。
• 制造业 ERP：实施落地后，库存周转从 28 天降到 3 天。

从 2026 年起：GEO

从 2026 年起，我把一部分精力放到了 GEO（Generative Engine Optimization）上，研究模型在回答「买什么、选哪家、值不值」这类问题时，到底会引用什么样的内容、采信什么样的证据、又忽略什么样的页面。

想解决的问题很具体：外贸电商这几年的流量成本一路往上，投放卷到最后一段，而用户找货的入口正在从搜索框挪到对话框。生成式答案里被提到，和搜索结果里排第一，是两套完全不同的规则 —— 前者更像「你有没有把事讲清楚」，而不是「你出价多少」。这个机会的意义在于，可以用更低的成本拿到更干净的流量，前提是你的内容能被模型正确地理解、引用和推荐。

所以这个站点自己就是第一个实验对象：结构化的内容、明确的语义，外加一份 llms.txt，让模型不必猜这里在讲什么。后面我会把实测的数据和踩过的坑写出来。

这个博客

这个站点是纯静态的：Astro 构建，Pagefind 做全文搜索，托管在 CDN 上，没有数据库、没有 Cookie、没有统计脚本盯着你。文章就是仓库里的 Markdown，改一个字提交一次 commit，就这么简单。

我写东西的原则是：只写自己付过代价的结论。如果一个观点我没在真实系统里验证过，我会明说它是假设。

联系

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目前已经写了 7 篇长文，零篇水文。