熊猫云进销存
一套进销存与财务一体化的管理系统：采购、销售、库存与财务共用一份数据，单据过账自动生成记账凭证，内置 AI 助手负责智能录单与数据洞察。
- React 19 + TypeScript 前端，Flutter 移动端，Go 服务端；PostgreSQL、Redis 与 RabbitMQ
- 2026 年 6 月启动，两个半月迭代 92 个版本、逾千次提交
- Web 四端与手机 App 均已上线，演示环境开放浏览（只读，数据每日重置）
01理念
写出来的东西要能长期运行，而不是演示完就搁置。
这个判断决定了我挑什么东西做、怎么组织代码，以及时间不够时先放弃什么。
- 01
先把问题说清楚，再动手写
多数返工是因为一上来就描述功能，而不是描述要解决的问题。动手前我会先把问题本身写成一段话。
- 02
范围可以砍，工程标准不降
时间不够时我会减少要做的功能，而不是降低已经写完那部分的标准。
- 03
写出来的东西要能被接手
文档、部署脚本与代码结构按照换个人也能继续改的标准组织，这里的「别人」也包括半年后的自己。
- 04
不做无法验证的判断
性能与效果的结论都要附带验证方式。验证不了的只当成猜测，不写进说明里。
02技术方向
我常做的几个方向
以下四个方向是我平时学习与实践的重点，下面的作品都能对上其中一到两项。
- 01
AI 模型应用
把大语言、多模态、语音与图像模型接进实际程序里：流式对话、多模型切换、本机模型与云端模型混用，重点是让模型出错时程序仍然可用。
- 02
桌面端应用
用 TypeScript 写界面、用 Rust 或 Node 写外壳，做成可安装的 Windows 程序，处理本机存储、进程管理、自动更新与多窗口这类只有桌面端才会遇到的问题。
- 03
网页与服务端
React 与 Next.js 写前端，Go 或 Node 写服务端，也包括这个站本身：静态导出、内容安全策略与零第三方运行时依赖。
- 04
数据与部署
SQLite 与 PostgreSQL 的表结构设计、增量更新与数据脱敏，以及用 Docker 把程序打包上线的整套流程。
常用技术Claude · GPT · 本机开源模型 · RAG · TypeScript · React · Next.js · Vue · Tailwind CSS · Rust · Tauri · Electron · WebView2 · Node.js · Go · Python · PostgreSQL · SQLite · Docker
03作品
个人作品
以下都是我独立开发的程序，这里只展示界面与技术实现，不提供下载、试用或购买入口。
第 1 张，共 5 张：经营驾驶舱：快速发起单据、待办事项、实时数据与销售趋势 
第 1 张，共 5 张：对话主界面：流式回答带代码高亮与表格渲染，每轮标注耗时与 token 统计 Pandaπ 桌面客户端
自研 AI 编码智能体桌面客户端，原生 Windows 应用：React 对话界面配 Rust / Tauri 进程管理层，智能体运行时以固定版本随应用打包，不设云端中转。支持流式对话、多模型与多账户管理、集成终端、六套界面主题与签名 OTA 自动更新。
- React 19 + TypeScript 界面，Rust / Tauri 2 外壳；内置 Bun 运行时与编码智能体内核
- 2026 年 7 月启动，一周内发布 10 个版本（0.1.0 至 0.4.4）
- Windows x64 版本通过签名 OTA 通道更新，仅本人自用，不对外分发
第 1 张，共 5 张：直播控制台：事件服务、演出队列、互动规则与本场战绩集中管理 开箱直播台
面向抖音直播的互动演出工具：观众的礼物、评论与点赞实时触发开箱动画，主播端控制台负责规则、队列与榜单，另有独立的 9:16 竖屏画面供直播软件采集。内置三套演出模式与完整物品图鉴，开箱结果为概率模拟。
- React 19 + Vite 7 + Tailwind CSS 界面，Electron 桌面外壳；WebSocket 事件服务与 SQLite 本地库
- 2026 年 7 月启动，一个月内迭代至 0.2.11 版
- 已打包为 Windows 安装版，仅本人自用；开箱结果为概率模拟的动画演出，不涉及任何真实货币交易或兑付
第 1 张，共 5 张：自动回复规则表：关键词、首次咨询与系统消息三类规则统一管理 熊猫店铺管家
整理个人闲置物品出售账号的桌面工具：每个账号运行在独立的浏览器配置目录中，登录状态互不干扰，可导出为状态包在另一台设备上恢复。会话、商品与自动回复规则统一存放在本机数据库，规则支持关键词、首次咨询与系统消息三类触发，并可按账号与商品限定生效范围。
- Vue 3 + Element Plus 界面，Rust / Tauri 2 外壳；本机 SQLite 存储，后端约 8200 行 Rust 与 54 个调用命令
- 2026 年 8 月 26 日建立代码库，四天内完成账号矩阵、消息中心、商品管理与自动回复四条主线
- 仅本人自用，尚未打包发行；写操作按账号串行排队并设有频次上限，避免对平台接口造成额外压力
这几个作品为什么大多做成桌面端？
四个作品里有三个是桌面端。原因是它们都要读写本机数据：登录状态、会话记录、直播事件与本地数据库，放在浏览器里既受限也不稳定。桌面端还能直接调用系统能力，比如为每个账号分配独立的浏览器配置目录、监听本地端口、弹出系统文件对话框，这些在网页端要么做不到，要么要绕很远。
Tauri 和 Electron 是怎么选的？
看要不要 Node 生态和重量级动画库。Pandaπ 与熊猫店铺管家用 Tauri 2，因为外壳逻辑本来就要写 Rust，又需要每个账号一个独立的 WebView 配置目录，安装包也小得多。开箱直播台用 Electron，因为它要跑较重的动画库、还要被直播软件采集画面，Electron 的窗口与渲染行为更可预期。
这个站为什么做成纯静态页面？
它只需要展示文字和图片，没有任何需要服务端计算的东西。用 Next.js 的静态导出生成纯 HTML 与 CSS，不引入任何第三方运行时依赖，内联脚本按 sha256 哈希写进内容安全策略白名单。这样部署只是把文件放上去，也不存在可以被攻击的后台。
作品截图里的数据是怎么处理的？
熊猫云进销存的截图取自公开演示环境，数据每日重置，任何人都能自己进去核对。另外三个是应用界面实拍，截图前把账号昵称、账号编号、头像与商品标题做了替换或打码，涉及他人的会话内容一律不入镜。
平时是怎么用 AI 模型的？
分两类：需要长上下文和复杂推理时用云端模型，对延迟和隐私敏感的场景用本机跑的开源模型。写程序时把模型当成一个随时会失败的外部依赖来对待，流式输出要能中断，超时和错误要有明确提示，换一个模型也不该动业务代码。
怎么保证隔一阵子回来还能接着改？
把内容和代码分开，比如这个站的所有文字集中在一个内容文件里，改文案不用碰组件。关键决定写在文件顶部的注释里，说明为什么这么做，而不是复述代码在做什么。部署脚本和构建命令一并放进仓库，换一台机器也能照着跑一遍。