服务

产品与平台设计

设计系统、原型及其背后的研究工作，并落地为可用于生产环境的组件。

设计工作不会止步于一份原型图。线框图与原型会先对照领域模型验证，再动手构建任何一个生产组件，这样交付的设计系统才是工程团队真正能够遵循的系统——而不是一份没有人维护的静态参考文档。

Web 与 PWA 开发

响应式、可安装的网页应用，专为离线可用性与亚秒级交互而构建。

Service Worker、缓存策略与离线优先的数据流，从第一天起就被当作架构本身来对待，而不是发布前临时补上的功能。同一个在手机上、对局进行到一半也稳定运行的 PWA，无需修改即可在桌面端运行——同一套代码、同一条部署流水线，两端都是亚秒级的交互响应。

移动应用开发

为应用商店审核、设备碎片化与实地使用条件而打造的原生与跨平台应用。

原生与跨平台应用的工程设计，针对的是真正会在实地使用中让移动应用出问题的因素——应用商店与 Google Play 的审核周期、设备碎片化、网络连接时断时续、后台执行限制——而不仅仅是模拟器在桌面上展示的理想路径。

企业业务应用

取代电子表格与老旧工具的业务系统，且不打断日常运营。

业务系统获得与消费级产品同等的架构严谨度：领域模型依据业务实际运作方式来设计，而不是照搬它要取代的那份电子表格，并配有迁移路径，让日常运营在旧工具被逐步淘汰的同时持续运转。

数据集成与企业应用集成 (EAI)

在 ERP、SCADA 与第三方系统之间近乎实时协调数据的管道与 API。

ERP、SCADA 历史数据库与第三方数据源，各自都有自己的一套“真相”。要协调它们，需要幂等的数据管道、系统之间明确的契约，以及能在下游报表出错之前发现数据漂移的监控——同时避免集成层本身变成又一个真相来源。

AI 工程

面向真实负载下的准确性、延迟与成本而设计的生产级机器学习与大语言模型系统。

生产环境中的 AI 系统，要接受与其他生产系统同样的检验标准：在真实评估集上量化准确率，在真实负载下仍能满足的延迟预算，以及在投入之前就已理解清楚的成本模型——无论负载是经典机器学习管道，还是嵌入研发流程本身的大语言模型。

云架构与部署

跨 AWS、Azure 与 GCP 的基础设施、部署流水线与成本工程。

基础设施与部署流水线的选型，取决于眼前的实际负载，而非对某一家云厂商的固定偏好，涵盖 AWS、Azure 与 GCP——成本工程从一开始就被纳入设计，而不是等到第一张意外的账单出现才被发现。

研发流程与交付咨询

为团队规模超过初创阶段的组织提供交付审计、团队结构与流程设计。

交付审计会考察工作在团队中实际流动的方式——评审在哪里卡住、测试在哪里被跳过、架构决策在哪里被做出却从未被写下来——并将其转化为一份具体的方案，针对团队结构与流程给出调整建议，依据组织当下的真实状态量身定制，而不是套用一份通用的操作手册。