2025.09.22~2026.02.05

工作汇报

转正答辩 · 2026

吴渊

前端工程师

工作概览

时间周期

2025.09.22 - 2026.02.05

试用期 4.5 个月

主要职责

  • df-web-next (v7) 核心迭代研发
  • df-web-core (v6) 稳定性维护

产品与技术理解

从业务场景到底层技术的全面认知

产品功能与易用性

深入理解业务痛点,不仅关注功能实现,更注重用户操作路径的合理性与交互流畅度,持续优化产品易用性。

架构与历史代码

快速理清存量代码逻辑与架构设计,在尊重历史实现的基础上进行稳健迭代,确保系统的稳定性与可维护性。

Vue 生态演进

熟练掌握 Vue2 到 Vue3 的技术栈迁移,深入理解响应式原理与生态差异,在项目中灵活运用最佳实践。

团队协作

远程协作下的高效交付与沟通

远程协作流程

熟练掌握远程开发节奏,严格遵守代码审核规范(MR/CR),确保每一行提交都经过严格审查,保障代码质量。

主动沟通

积极参与远程会议,与产品对齐需求,与设计还原视觉,与后端对接接口,确保各环节无缝衔接。快速响应并解决开发中的阻塞问题。

高效交付

保持即时响应的工作状态,快速迭代并交付高质量代码,确保线上问题得到最快速度的修复与闭环。

交付清单与产出

1.2W+
代码行数 (LOC)
167
Total Commits
20+
功能特性 (Features)

提交类型分布

85%
Fixes & Opts
12%
Features
3%
Chore

版本投入分布

  • v7 新版本:148 Commits (88%) 核心迭代研发
  • v6 维护:19 Commits (12%) 线上稳定性支持

质量与协作

问题处理

89
工单处理
16
Bugzilla

文档与反馈

6
PS 交付
50+
走查反馈

6 个关键交付

从“基础体验优化”到“核心业务深度”

关键交付 01

Markdown 体验升级

背景

产品包含大量技术文档,渲染效果直接影响阅读体验。

核心产出

  • 语法扩展:引入自定义容器 (Container),丰富排版样式。
  • 体验一致性:统一预览与全局主题。
v6 旧版
v6 Markdown
v7 新版
v7 Markdown
关键交付 02

视图增加 Metrics 过滤

痛点

旧版视图编辑器仅支持 Tag 过滤,无法对 Metric 指标筛选,限制分析维度。

解决方案

  • 功能突破:增加 Metrics 筛选源数据能力,补齐查询短板。
  • 体验优化:支持 Metrics 自动补全与过滤,精准定义视图。
Metrics Filter
关键交付 03

侧边过滤栏重构

背景

FastFilter 是高频组件,但旧版交互陈旧,代码维护成本高。

重构成果

  • 交互美化:重构 UI,统一样式规范,提升美观度。
  • 代码重构:优化组件结构,提升可维护性,修复单位展示细节。
Sidebar Filter
关键交付 04

端点分析功能

核心能力

v7 核心可观测性模块,通过拓扑和图表定位性能瓶颈。

完整落地

  • 功能交付:支持分组分析的拓扑图、时延分布图、多维度列表。
  • 下钻分析:增加从“端点分析”跳转到“调用日志”入口,自动携带筛选条件。
Endpoint Analysis
关键交付 05

业务解码 / PCAP 分析

目标

将晦涩的网络抓包数据 (PCAP) 转化为可视化的业务字段。

可视化实现

  • 数据可视化:对齐 Schema,实现“接口数据”到“页面展示”的全链路。
  • 交互完善:支持保存原始数据,保证功能的完整性。
Biz Encode 1
Biz Encode 2
关键交付 06

功能迁移与详情页体验

背景

替代旧版系统并提供更流畅的详情查看体验,完成页面迁移与升级。

核心产出

  • PCAP 策略迁移:完成策略管理页面的整体迁移,确保配置能力平滑过渡。
  • 详情页与右滑框:重构详情页展示逻辑,深度优化 Drawer 交互,提升浏览效率。
Migration

自我定位

学习和理解能力

快速吸收新知识,深入理解业务需求。

适应和沟通能力

积极融入团队,保持高效透明的沟通。

和 AI 协作的能力

善用 AI 工具提效,探索人机协作新模式。

AI Skill Impact
研究表明:AI 辅助虽能提升速度,但也可能影响技能掌握。需在“提效”与“成长”间寻找平衡。
"Productivity benefits may come at the cost of skills necessary to validate AI-written code if junior engineers’ skill development has been stunted by using AI in the first place... Managers should think intentionally about how to deploy AI tools at scale..."
"生产力的提升可能会以牺牲验证 AI 代码所需的能力为代价... 管理者应当审慎思考如何规模化部署 AI 工具,并通过系统设计确保工程师在工作中持续学习,从而保持对自己构建系统的有效掌控力。"
Source: Anthropic Research

谢谢大家

Q & A