我是一名偏后端和云原生方向的技术实践者，长期关注 AWS 架构、后端系统设计、数据迁移、IoT 平台和 AI Agent 工程化。
我的工作方式偏问题导向：先拆解业务目标和系统约束，再设计可落地的架构、部署流程、权限模型、数据处理链路和故障恢复机制。
近期重点关注两个方向：一是大规模数据迁移与云上批处理系统，二是将 Claude Code、Codex、MCP、本地 LLM 等工具接入真实开发流程，用 AI 提升工程交付效率。
基于 Lambda、ECS、Step Functions 等服务构建可扩展、可观测的云原生系统。
设计高可用 API、消息队列、数据链路和权限体系，关注可靠性和可维护性。
处理 TB 级数据的迁移、转换、校验与清理，覆盖 DynamoDB、S3、Aurora 等存储层。
根据场景选择 Lambda、Fargate 或混合部署，结合 IaC 管理基础设施生命周期。
设备接入、证书管理、Shadow 状态同步、MQTT 消息路由与云端处理链路。
将 Claude Code、Codex、MCP 等工具链接入开发流程，实现自动化测试、代码修复和文档生成。
在 Mac 上运行本地模型，结合 Ollama、OMLX 等工具构建私有化推理链路。
用 AI 辅助代码审查、环境搭建、文档维护和重复性工程任务的自动化。
关注 DynamoDB、S3、Glue、Aurora MySQL、EMR、Step Functions 等组件组合下的迁移、转换、导入、校验与清理流程。
关注 Claude Code、Codex、MCP、本地知识库、自动化测试和代码修复流程的工程化落地。
关注设备接入、证书体系、Shadow 状态同步、MQTT、云端消息处理和安全边界设计。
关注 Mac 本地模型、Ollama、OMLX、语音输入、上下文管理和工具链整合。
如果你对云架构、后端系统、数据迁移或 AI 工程化有具体的讨论需求，欢迎联系。
@ brein.zhang@gmail.com