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我们在做什么
iVX是一种面向组件的图形化编程语言与IDE，可通过事件面板、数据流面板编排逻辑，自动生成前后端完整代码。我们正在把“自然语言→VL（iVX语法）→全栈代码”的链路做成标准生产线，并持续沉淀组件生态与自动化能力。
这个岗位有什么“特别”
不是传统CRUD：你写的不仅是服务，更是“可被AI消化与复用”的能力组件（属性/触发条件/方法三段式），被iVXIDE调用与编排。
你将与大模型并肩作战：善于写Prompt、组织上下文、评审AI生成代码质量，让“人机结对编程”成为日常。
工程与语言共振：你会把后端能力抽象成组件协议与代码生成模板，让一份后端能力被前端/工作流“拖拽复用”。
主要职责（结果导向）
能力组件化
用Go实现iVX后端能力组件（存储、鉴权、消息、定时、第三方API、AI模型调用等），沉淀为标准“属性/触发条件/方法”定义与元数据。
输出清晰的组件说明（入参/出参/错误码/幂等/速率限制），便于IDE自动挂接。
AI编程流水线建设
设计并维护“自然语言→Prompt→VL→Go代码生成/补全→测试”的流水线脚本与模版。
建立代码生成的安全护栏（静态检查、单测样例、金样本、回滚策略）。
仓库与版本形态
基于go-git+对象存储（如S3）实现应用/组件=仓库、草稿=分支、发布=分支/Tag的工作流。
设计“快照（Snapshot）”机制（过期策略expires、是否已应用applied标记、差异对比与回滚）。
服务端工程能力
以Go实现高性能API/Job/消息处理：并发模型、gRPC/HTTP、熔断限流、可观测（日志/指标/追踪）。
性能优化与成本控制（缓存、批处理、异步化、零拷贝/池化、配置分层）。
与IDE/VL的衔接
与前端/IDE工程师协作，完成组件在事件面板与数据流面板的挂接、示例与文档。
参与VL语法与Lint规则讨论，把“可被AI正确生成”的约束落到工程资产。
任职要求（必须）
Go扎实：熟悉Go1.20+，并发与内存模型、标准库、工具链；熟悉gRPC/HTTP、protobuf、泛型、Context传递与超时控制。
存储/消息：至少熟悉一种数据库（Postgres/MySQL/MongoDB）与一种消息系统（Kafka/NATS/RabbitMQ），理解事务、幂等、Exactly-once/At-least-once模式。
AI编程素养：
能熟练编写Prompt（角色设定、Few-shot、Chain-of-Thought抑制、结构化输出规范）。
使用过1–2种代码生成/结对工具（如Claude、GPT、Cursor、Codeium、Copilot等），并有度量与复盘习惯（命中率、回滚率、修订量）。
了解RAG/函数调用/工具调用（MCP/自研网关均可）的基本思想。
抽象与规范：有将后端能力**标准化成“组件协议与元数据”**的习惯，文档清晰，边界明确。
工程化：容器化与CI/CD（Docker/K8s/任一CI）、可观测三件套、单测/集成测试与灰度发布。
沟通协作：能与前端/算法/产品以“能力契约”协同，善于把复杂问题拆成可编排的节点。
加分项（有其一即可很亮眼）
编译/DSL相关：AST、代码生成、模板引擎、Lint/Formatter规则设计经验。
版本域：熟悉go-git或libgit2，做过复杂分支/快照/差异与回滚体系。
AI工程：有过让大模型稳定输出结构化代码的实践（Schema约束、金样本、最小可行上下文）。
图数据库/工作流：Neo4j/GraphRAG、DAG/状态机/规则引擎经验。
云与成本：S3/OSS、对象存储生命周期；分层缓存与eBPF观测；有“用更少机器跑更快”的记录。
你将用到/接触到的技术栈
Go、gRPC/HTTP、Postgres/MySQL/Mongo、Redis、Kafka/NATS、Docker/K8s、Prometheus/OpenTelemetry、go-git+S3、任一主流LLM与代码生成工具、（可选）WASM/插件化框架。
我们更看重的特质
工程判断力优先于“工具炫技”；能约束AI，而不是被AI牵着走。
结构化表达：需求→契约→用例→生成→校验→上线，有条理地闭环。
学习与复盘：把一次成功变成模板，把一次失败变成护栏。
iVX是一种面向组件的图形化编程语言与IDE，可通过事件面板、数据流面板编排逻辑，自动生成前后端完整代码。我们正在把“自然语言→VL（iVX语法）→全栈代码”的链路做成标准生产线，并持续沉淀组件生态与自动化能力。
这个岗位有什么“特别”
不是传统CRUD：你写的不仅是服务，更是“可被AI消化与复用”的能力组件（属性/触发条件/方法三段式），被iVXIDE调用与编排。
你将与大模型并肩作战：善于写Prompt、组织上下文、评审AI生成代码质量，让“人机结对编程”成为日常。
工程与语言共振：你会把后端能力抽象成组件协议与代码生成模板，让一份后端能力被前端/工作流“拖拽复用”。
主要职责（结果导向）
能力组件化
用Go实现iVX后端能力组件（存储、鉴权、消息、定时、第三方API、AI模型调用等），沉淀为标准“属性/触发条件/方法”定义与元数据。
输出清晰的组件说明（入参/出参/错误码/幂等/速率限制），便于IDE自动挂接。
AI编程流水线建设
设计并维护“自然语言→Prompt→VL→Go代码生成/补全→测试”的流水线脚本与模版。
建立代码生成的安全护栏（静态检查、单测样例、金样本、回滚策略）。
仓库与版本形态
基于go-git+对象存储（如S3）实现应用/组件=仓库、草稿=分支、发布=分支/Tag的工作流。
设计“快照（Snapshot）”机制（过期策略expires、是否已应用applied标记、差异对比与回滚）。
服务端工程能力
以Go实现高性能API/Job/消息处理：并发模型、gRPC/HTTP、熔断限流、可观测（日志/指标/追踪）。
性能优化与成本控制（缓存、批处理、异步化、零拷贝/池化、配置分层）。
与IDE/VL的衔接
与前端/IDE工程师协作，完成组件在事件面板与数据流面板的挂接、示例与文档。
参与VL语法与Lint规则讨论，把“可被AI正确生成”的约束落到工程资产。
任职要求（必须）
Go扎实：熟悉Go1.20+，并发与内存模型、标准库、工具链；熟悉gRPC/HTTP、protobuf、泛型、Context传递与超时控制。
存储/消息：至少熟悉一种数据库（Postgres/MySQL/MongoDB）与一种消息系统（Kafka/NATS/RabbitMQ），理解事务、幂等、Exactly-once/At-least-once模式。
AI编程素养：
能熟练编写Prompt（角色设定、Few-shot、Chain-of-Thought抑制、结构化输出规范）。
使用过1–2种代码生成/结对工具（如Claude、GPT、Cursor、Codeium、Copilot等），并有度量与复盘习惯（命中率、回滚率、修订量）。
了解RAG/函数调用/工具调用（MCP/自研网关均可）的基本思想。
抽象与规范：有将后端能力**标准化成“组件协议与元数据”**的习惯，文档清晰，边界明确。
工程化：容器化与CI/CD（Docker/K8s/任一CI）、可观测三件套、单测/集成测试与灰度发布。
沟通协作：能与前端/算法/产品以“能力契约”协同，善于把复杂问题拆成可编排的节点。
加分项（有其一即可很亮眼）
编译/DSL相关：AST、代码生成、模板引擎、Lint/Formatter规则设计经验。
版本域：熟悉go-git或libgit2，做过复杂分支/快照/差异与回滚体系。
AI工程：有过让大模型稳定输出结构化代码的实践（Schema约束、金样本、最小可行上下文）。
图数据库/工作流：Neo4j/GraphRAG、DAG/状态机/规则引擎经验。
云与成本：S3/OSS、对象存储生命周期；分层缓存与eBPF观测；有“用更少机器跑更快”的记录。
你将用到/接触到的技术栈
Go、gRPC/HTTP、Postgres/MySQL/Mongo、Redis、Kafka/NATS、Docker/K8s、Prometheus/OpenTelemetry、go-git+S3、任一主流LLM与代码生成工具、（可选）WASM/插件化框架。
我们更看重的特质
工程判断力优先于“工具炫技”；能约束AI，而不是被AI牵着走。
结构化表达：需求→契约→用例→生成→校验→上线，有条理地闭环。
学习与复盘：把一次成功变成模板，把一次失败变成护栏。
2026-05-10 12:14
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