王港

高级前端工程师

本科 | 长沙学院 | 软件工程 | 2020届

深圳 | 男 | 5年+ 经验

专注于构建高复杂度Web应用与低代码平台,擅长前端架构设计、性能优化与工程化建设。致力于通过技术创新解决业务问题。

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2项技术专利

专业能力

项目实践

深耕低代码 / ToB平台级应用,有丰富的企业级项目实践经验,使用各种主流框架(React、Vue、Next.js、Taro)及其生态系统,构建高性能、高可用性的企业级应用。能够从0-1搭建完善的开发流程以及部署流程

熟悉提效工具开发 如浏览器和vsocde等插件,乐于开发新工具

引入新兴技术,站在产品角度辅以需求创新

TypeScript React Vue 3 Next.js Taro Node.js Canvas 低代码平台 微前端架构

工程化与架构

熟悉常用web性能优化手段,掌握常用构建工具(webpack/vite),理解其构建原理;熟悉 CI/CD 构建流程,使用 Docker/Nginx 等部署工具。

能够根据需求编写各类插件或者引入工程化库,提高开发、构建效率

Nx cz-git Webpack/Vite CI/CD Docker 工程脚手架

前沿技术与创新

熟练使用各类前端开发效率工具,使用AI编码工具Cursor等提升开发效率,利用AI快速学习

AI编码工作流实践,从需求整理到编码、测试质量等引入AI的能力提升质量

LangGraph Agent应用

工作经历

Mitrade (深圳)

高级前端工程师
2024.07 - 至今
  • 主导从0搭建Goblite运营活动低代码平台,实现页面设计、上线部署、数据采集一体化流程,页面交付周期缩短70%
  • 设计业务中台管理架构,采用微前端模式(wujie)实现子应用独立部署与访问
  • 建立前端技术规范与最佳实践,提升团队协作效率
  • 开发插件系统与远程组件加载机制,扩展平台能力

KK集团 (深圳)

高级前端工程师
2023.07 - 2024.07
  • 推动CI/CD自动化部署流程,构建时间减少40%,提升团队交付效率
  • 优化TeamShare多维表格渲染性能,设计行列双向虚拟化与事件委托模型,支持10万+数据流畅操作
  • 实现数据聚合任务的Web Worker并行计算,消除界面卡顿
  • 推动各业务微前端应用接入基座,统一技术栈

明源云 (深圳)

前端工程师
2020.06 - 2023.07
  • 开发团队基座脚手架,日均构建时间从3.2分钟降至1.8分钟,提升效率43%
  • 开发VSCode插件(appop-code)和Chrome插件,优化团队开发流程
  • 负责数据产品SaaS项目、小程序、能效平台的开发与性能优化
  • 申请2项技术专利:
    CN2022113149803 - vscode插件
    CN2021113105872- 表单生成

项目经验

Goblite 低代码平台

Mitrade 效率提升70%

面向开发/运营人员的低代码应用平台,集成设计、构建、部署全流程,大幅提升运营活动开发效率。

React Monorepo Jotai TypeScript Node.js

核心工作内容:

  • 项目架构设计: 基于Monorepo (pnpm workspace)管理多包(应用层、编辑器、构建、UI库、工具库)。

    负责低代码平台架构的全面设计,涉及构建、版本管理、插件系统、远程组件加载及拖拽交互设计等关键功能。插件系统以注入脚本的方式运行在iframe沙箱环境 并可双向通信结果,可拓展页面样式及脚本能力,远程组件库以umd格式懒加载使用,并扩展多个vite打包模板,可对打包的页面注入不同的部署环境。

  • 核心拖拽交互: 传统各类低代码平台有多种复杂布局配置,非开发人员使用门槛较高,为了统一核心的拖拽方式 采用网格布局及模拟绝对定位类似效果,让容器既有传统布局的高度自适应,也有绝对定位的流畅拖拽体验,遵循所见所得的设计体验,简化复杂的配置项。
  • 模板市场集成: 建立模板仓库,方便开发人员维护单个模板即可,能够与设计器进行剥离,快速丰富页面模板能力,提高业务交付速度
  • AI插图生成 对接绘图大模型,能够多种方式实现活动设计稿,快速帮助设计师生成插图,并快速应用页面设计上。沉淀自己的活动素材库
  • 在线构建服务: 使用Node开发 builder服务,通过后端构建返回实时预览地址,方便组织内用户互相体验及验收 并基于NX的缓存能力实现增量构建。提高构建速度 引入BullMQ串行构建改造为并行处理。Builder服务能够同时处理多个用户的构建请求,将系统吞吐量提升了2倍
  • 总结:

    核心创新点是使用node 开发了 在线builder服务,能够通过平台在线构建以及部署一体,简化了传统低代码发布流程,为运营提供了高效的页面拖拽设计能力,和快速上线能力,并且支持不同builder环境适应不同国家的交互设计。

TeamShare 多维表格协同工具

KK集团 性能提升

支持10万级数据的在线协同表格工具,提供多维数据分析与实时协作能力。

React Canvas Fabric.js TypeScript Web Worker

核心工作内容:

  • 数据渲染优化: 项目初期基于Canvas的实现也存在全量绘制的性能瓶颈,设计并实现了 行列双向虚拟化渲染,(Virtualization) 机制。通过实时计算视口(Viewport)区域,仅绘制可见范围内的单元格将渲染开销控制在常数级别,实现了毫秒级滚动响应。
  • 事件模型重构: 原生不支持元素级的事件监听。原有的事件模型通过遍历所有单元格进行命中检测,在交互复杂时导致响应延迟,重新设计了 事件委托模型。在Canvas顶层进行统一事件监听,通过数学坐标换算(O(1)复杂度)快速定位事件触发的单元格(行列索引),彻底取代了低效的遍历查找。
  • 性能加速: 多维表格的 数据聚合(分组、排序、筛选、公式计算)是CPU密集型任务,在主线程执行会造成界面长时间冻结,严重影响用户体验。 主导引入 Web Worker 技术,将所有复杂的数据处理逻辑(如数据透视、聚合计算、排序筛选)从主线程剥离。 设计了主线程与Worker之间的 通信协议 与数据流转机制,实现了计算与渲染的分离。当用户拖拽维度或更改筛选条件时,UI能够即时响应,计算任务在后台异步执行,完成后再将结果更新至视图,保证了界面的渲染流畅。
  • 总结:

    核心功能完成后,成功将TeamShare多维表格的核心性能大幅提升,关键指标包括:支持10万级+数据的流畅滚动、事件交互的毫秒级响应、以及在进行大规模数据聚合时UI无卡顿。

供方营销SAAS平台

明源云 2项软著

为房地产开发商打造的数据驱动营销SaaS平台,年服务客户超500家。

React TypeScript Jotai Ant Design Playwright

核心工作内容:

  • 项目配置搭建: 从零开始搭建项目配置,包括项目脚手架开发、构建文件的抽离与打包、规范化配置及CI构建脚本的编写,同时沉淀开发文档,以确保团队协作顺畅。
  • 整洁开发模型建设: 基于MVP架构构建整洁的开发模型,采用Jotai的原子化思想,构建高效的状态管理系统,开发核心Hooks(如useModel),显著提升全局状态管理能力和统一团队使用规范,从而提高开发效率。
  • 定制化业务组件: 深入定制基于Ant Design的业务组件,编写15+组件的单元测试,并将其使用在线引入方式进行集中管理和版本发布,确保组件的高质量与可复用性。
  • 静态资源管理: 利用阿里OSS进行静态资源的高效管理,通过Webpack对图片进行分类上传,采用外链与分包配置,有效减小打包体积,至今保持在10MB以下。
  • 应用监控与数据整合: 在内部天眼系统中集成应用监控埋点,使用内部数仓平台在线Python脚本对每日访问数据进行加工与分析,并定期推送至相关团队。同时,使用Node.js搭建BFF层,整合不同应用端与业务数据,为前端提供统一服务。
  • 自动化测试与性能优化: 基于Playwright库开发自动化测试脚本,集成至构建工具链,提供对7个模块及14个子页面的E2E测试,并生成详细测试报告。通过分析性能指标(如FCP、LCP、FID),从缓存、CDN及代码多个角度进行网页性能优化,累计提升5个页面的访问性能,并定期输出平台性能报告。
  • 总结:

    获得2项软件著作权,脚手架在团队内广泛应用。

Nanoo AI 落地页生成器

个人项目 创新项目

基于LangGraph的可视化落地页生成器,使用自然语言生成营销页面。

效果预览
React Next.js LangGraph WebContainers

技术亮点:

  • 项目架构设计: 基于Monorepo (pnpm workspace)管理多包(应用层、编辑器、构建、UI库、工具库),统一Rollup构建流程、ESLint/Prettier规范及Git Commitizen提交规范。
  • 在线编辑器开发: 基于Codemirror6实现在线编码环境,使用Jotai进行文件管理,提供文件系统的增删改查、自定义主题、搜索等核心功能。
  • WebContainer集成: - 利用Jotai响应式同步文件系统状态至WebContainer环境 - 统一依赖项管理与缓存机制,优化启动速度 - 开发代理服务,实现脱离主界面的预览能力
  • LangGraph应用开发: - 开发模型管理模块,支持多种LLM模型切换 - 构建模板应用市场,结合RAG提升AI理解和生成能力 - 实现基于历史记录的多轮对话记忆管理 - 将文件系统、构建、预览等功能工具化,实现AI自主需求设计和代码生成
  • 多路由代理,对任务进行拆分,使用langGraph强大的图状态管理多个agent调度

总结: 基于模板的落地页制作,减少了用户与大模型对话的成本,并且也有利于大模型进行修改,减少用户反复沟通的时间