专业领域
我们做什么，详细说明。
五个专业领域，分别说明其解决的问题、所需的能力以及您最终获得的成果。我们不公开案例研究，因为我们不透露客户名称——所以把范围直接讲清楚。
P—01
平台工程与 DevOps
一条从提交到生产的铺好的路：产品团队无需提工单即可使用的流水线、环境和 Kubernetes。
我们解决的问题
- 部署依赖手工、速度缓慢，或只有一个人会做。
- 每个团队都搭了自己的流水线，彼此各不相同。
- Kubernetes 集群在缺乏资源、安全和升级规范的情况下不断膨胀。
- 回滚总是在压力下临时拼凑。
核心能力
- CI/CD 设计：构建、测试、扫描、晋级
- Kubernetes 运维与升级
- 容器与镜像供应链
- 环境与密钥管理
- 面向开发者的自助式模板
交付给您的成果
- 版本化的流水线模板
- 集群基线：策略、配额与默认值
- 有文档且经过测试的回滚路径
- 日常运维的运维手册
P—02
云基础设施与架构
在 AWS、Azure 或 Google Cloud 上可复现、默认安全、并按实际负载合理配置的环境。
我们解决的问题
- 云账单持续上涨，却没人说得清原因。
- 生产环境是在控制台里手工搭建的，无法重建。
- 权限和网络规则不断累积，从未审查。
- 有备份，但从没人测试过恢复。
核心能力
- 账号结构与着陆区（landing zone）
- 使用 Terraform 实现基础设施即代码
- 身份、网络与加密设计
- 成本分析与规格调整
- 备份、恢复与多可用区设计
交付给您的成果
- 附决策记录的架构文档
- 存放在您仓库中的基础设施代码
- 带优先级行动项的成本报告
- 经过测试的恢复流程
P—03
软件工程
后端服务、API 和 Web 平台，写得让接手的团队能读懂、能测试、能运维。
我们解决的问题
- 核心服务一改动就会牵连其他部分出问题。
- API 在没有契约、版本管理和文档的情况下不断增长。
- 随着数据增长，数据库查询拖慢了整个产品。
- 新产品需要一个经得起时间考验的第一版。
核心能力
- API 与领域设计
- 使用 Rust、Python 和 TypeScript 构建后端服务
- 关系型数据建模与查询优化
- 自动化测试策略
- 代码评审与渐进式重构
交付给您的成果
- 存放在您仓库中、可运行的软件
- API 契约与文档
- 在 CI 中运行的测试套件
- 供维护者使用的架构说明
P—04
可靠性与可观测性
度量用户的真实体验，对威胁这种体验的情况发出告警，并在事故逼迫之前演练恢复。
我们解决的问题
- 用户比团队更早发现故障。
- 告警响个不停，于是没人再信任它们。
- 事故处理全凭记忆——而且反复发生。
- 没人说得清服务应该达到多高的可靠性。
核心能力
- SLI、SLO 与错误预算
- 指标、日志与分布式追踪
- 基于消耗速率（burn rate）的告警与值班设计
- 事故响应与不追责复盘
- 负载、故障与恢复测试
交付给您的成果
- 与业务方共同确定的 SLO
- 以代码管理的仪表盘与告警规则
- 事故与升级处理运维手册
- 事故复盘模板
P—05
AI 工程
在生产环境中运行、具备评估、成本上限和监控的 LLM 与机器学习功能——而不只是演示。
我们解决的问题
- AI 原型在演示中可用，但面对真实数据就失灵。
- 没人能判断提示词或模型的改动让回答变好还是变差。
- 推理成本和延迟难以预测。
- 敏感数据可能正在流向外部模型。
核心能力
- LLM 集成与检索增强（RAG）
- 评估数据集与回归测试
- 用于训练和检索的数据流水线
- 模型服务、缓存与成本控制
- 防护机制与数据处理规则
交付给您的成果
- 部署在您 API 之后的生产集成
- 带基线的评估套件
- 成本与延迟仪表盘
- 数据流文档