构建 AI 驱动的 Flutter 工程体系与跨平台基础架构
Building scalable engineering systems with Flutter + AI-assisted workflows.
我目前专注于：
- Flutter 跨平台基础架构（Android / Windows / Linux）
- AI 驱动的软件工程流程
- 工程体系建设与基础能力抽象
- 高性能渲染与稳定性治理
- 复杂系统问题排查与架构优化
相比业务功能开发，我更关注：
如何构建可复用、可扩展、可持续演进的工程系统。
负责团队核心基础能力建设：
- 公共组件库
- Plugin 工程体系
- 网络 / 数据库 / IO 基础层
- 跨平台能力统一封装
- 模块化工程架构
将 AI 深度融入工程流程：
- AI 辅助需求拆解
- Agent 驱动代码生成
- 自动化测试补全
- AI 辅助复杂问题定位
- 工程约束下的 AI 输出治理
AI 提升执行效率，
工程经验保证系统正确性。
长期处理复杂系统问题：
- RenderObject / CustomPaint 渲染优化
- OOM / 卡顿 / 网络异常治理
- 多线程 / IO / 系统级问题排查
- Flutter 桌面端性能优化
- 稳定性与工程质量治理
过去约 3 个月内，完成了通常约 1 年周期的基础设施建设：
- 🧩 公共视图组件库
- 🌐 网络请求基础层
- 🗄 多平台数据库封装
- 📁 IO / 文件系统能力
- 🔌 Flutter 插件工程体系
- 🏗 模块化工程架构
核心目标不是“快速开发”，而是：
建立长期可复用的工程能力。
Fast ≠ Reckless
Fast =
- Clear Architecture
- Reusable Systems
- Stable Foundations
- AI-assisted Execution
我相信：
- 工程效率来自系统，而不是重复劳动
- AI 用于提升执行效率，而不是替代工程思考
- 清晰的架构比短期速度更重要
- 基础能力决定团队长期交付效率
Flutter 实验室：
- 渲染机制探索
- Plugin 架构验证
- 桌面端性能实验
- 异步模型研究
🔗 https://github.com/lizy-coding/flutter_study
Flutter 生物识别插件：
- Android 原生能力封装
- Platform Channel 集成
- 插件工程化实践
🔗 https://github.com/lizy-coding/flutter_biometric
Flutter 电池监控插件：
- Event Stream 设计
- 系统状态监听
- Flutter 订阅模型封装
🔗 https://github.com/lizy-coding/flutter_battery
- Android 息屏 TCP 连接管理
- Flutter 飞入动画实现
- Cursor + MCP 工程化实践
- OOM / 卡顿问题定位实战
📚 Juejin https://juejin.cn/user/2085122730895063/posts
📚 Yuque https://www.yuque.com/diligent_coding/flutter
目前持续探索：
- AI Agent + 工程体系
- Flutter 桌面端高性能渲染
- AI Native Software Engineering
- Cross-platform Infrastructure
- 工程效率系统化提升