主导「AI Media Studio」技术选型与 0 到 1 架构，支撑多模态 AI 创作平台从零到稳定上线。

推动团队级 AI Coding 工程化落地，以规范驱动开发与 Agent 协同提升整体交付速度与评审质量。

搭建基于 UI Message Stream 协议的流式对话底座与服务端快照，使会话断线后可无感恢复、上下文不丢。

交付开源桌面应用「302 AI Studio」核心能力：编程 Agent 既可在本地容器运行、也可用云端托管沙箱，并完整支持 MCP 规范以挂载外部工具服务。

以构建期代码生成替代手写 IPC，自动覆盖主进程 30+ 业务服务，让主/渲染进程契约端到端类型校验。

解决多会话长时间运行的稳定性与流畅度问题：内存治理挂起非活跃后台渲染进程以避免 OOM 崩溃，流式传输按视口可见性重建，重度输出下不再掉帧。

重做「一键换色」的染色链路，把平均处理耗时从 330ms 降到 60ms，该功能稳居用户高频功能前三。

实现高交互的 AI 涂抹消除画布，支持套索选区、撤销重做与悬停分割高亮，让用户在 AI 生成之上可做精细手动修复。

编排 Stable Diffusion 工作流与 Prompt 调优，引入 TensorRT 与 XFormers 加速，使服务端生图吞吐提升约 60%–80%。

参与从 0 到 1 交付基于大语言模型的 RPA 桌面客户端（言程助手），把自然语言指令编译为可执行的自动化程序。

基于 Electron 与 Puppeteer 构建自动化运行时，通过跨语言调用系统 DLL 触达操作系统级能力，让生成脚本可驱动原生桌面软件。

实现无头浏览器登录态校验，并共建 Wizard DSL 到 JavaScript 的代码转译器，以单测覆盖生成代码路径。

发表综述论文 《Optimization strategies of fruit detection to overcome the challenge of unstructured background in field orchard environment》于《Precision Agriculture》（IF 7.6 / 中科院 1 区 Top），SCI 引用超 160 次。

发表 《An Enhanced Cycle Generative Adversarial Network Approach for Nighttime Pineapple Detection of Automated Harvesting Robots》于《Agronomy》（IF 4.1 / JCR Q1），SCI 引用超 30 次，推进夜间采摘机器人视觉与 CycleGAN 改进。