AI-Native应用架构设计与研发：负责Keeta客户端AI-Native功能的架构设计与全链路研发
深入理解业务场景，将LLM、Agent、RAG等AI技术以"原生"方式融入产品主干，打造智能搜索、AI助手、智能推荐、自然语言交互等AI-Native体验
关注用户价值与技术可行性的平衡，确保AI能力真正解决用户问题
AI Coding工作流建设与推广：在团队内推动AI-Coding工作流的落地与演进
包括：基于Cursor、GitHub Copilot、Claude Code等AI编程工具的高效使用，Prompt Engineering与工程实践的结合，AI驱动的代码审查与质量保障，以及AI工具链的自动化集成
帮助团队建立AI时代的开发范式，提升整体研发效能
AI技术落地与工程化：跟进AI技术前沿趋势，将LLM、Agent、多模态等AI技术转化为稳定、高效的工程方案
负责AI功能的性能优化、稳定性保障、错误处理与监控体系建设，确保AI能力在实际业务中可靠运行
技术攻坚与文化建设：在团队内逐步构建"AI-Native"的工程文化，带领团队持续学习和突破技术边界
建立AI应用开发的最佳实践，包括Prompt管理、AI功能测试、安全与合规等体系化能力