
Kevin Chuang莊哲愷
資深後端工程師(C# / .NET)· 平台工程 / AI 應用
十一年 C# 後端出身。擅長快速學習與整合,做的研究常常訂出規則、寫成流程,成為團隊依循的內部工具。
kevin950805@gmail.com0928-004-925github.com/chuangkevinlinkedin.com/in/kevin-chuang-5ba83728/台灣
#自動化#平台工程#AI工作流#攝影#3D列印

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工作經歷
資深工程師 · 永慶房產集團2023/3 - 2026/7
▪30 萬筆 跨系統資料分批結轉:主導租屋物件專案(約 6 萬筆)與公司 AI Agent 專案(24 萬筆)的結轉規劃——事前評估 CPU 與向量資料庫 worker 消化速率,並以自建監控的既有告警門檻為約束,設計批次大小與節奏,確保結轉期間不觸發告警、不影響線上系統運作。本職 Web 後端(C# / .NET Web API)與系統架構設計,日常使用 Elasticsearch、SQL Server、Redis、RabbitMQ。
▪個人興趣 → 團隊平台 把 Docker 從個人興趣導入工作:自主研究並架設 Kubernetes cluster、自架 Gitea 與 Actions runner,再擴建為 Gitea + Argo CD 的 GitOps 部署平台與服務/硬體監控告警系統。
▪從零打造內部 AI 工具鏈:AI Code Review(推送即依內部準則自動審查、新舊建置比對)已成研發團隊 push 前的例行檢查;規格驅動自動化測試與 AI 原型生成(Design Bridge)則已在內部上線、供實際使用;並負責容器化部署與 CI/CD 管線建置。
▪全部門採用 讓非工程人員把文件收進 Git 的協作平台 Note——其中 PM 部門由協理指定為全部門統一使用工具,從實驗專案成為部門標準流程。
軟體工程師 · 全聯實業股份有限公司2020/9 - 2023/2
▪開發、設計與維護資訊部 ERP 系統(C# WinForms),主導專案完整流程:前置規劃、流程分析、可行性評估與技術選型導入、系統分析與設計、開發測試,以及跨部門協調。
▪數天 → 數分鐘 資料交換流程自動化:以 Reflection 將資料庫結構自動轉為程式格式,原本數天的工時縮短為數分鐘。
▪門市行銷曲目派發系統(MQTT + REST + Docker):門市與總部曲目交換全自動化,同時根治長年硬體故障維護問題;另建內部知識庫問答 BOT(Microsoft LUIS 語意識別)。
軟體工程師 · 健訊企業有限公司2015/7 - 2020/9
▪無線電產品軟硬體整合開發(C# WinForms):主導派遣台系統的專案規劃與分工,設計 Service 核心與 SIP/MQ 通訊、Command 傳輸介面。
▪Line + Email 多通道告警系統:選 Line 是因它為台灣使用率最高的通訊軟體、同時保留 Email 照顧不同使用習慣,透過 Messaging API 即時推送設備異常。
▪設備環境監控(SNMP Polling/Trap 為主、爬蟲 + Regex 補足無介面設備);派遣台 PTT 麥克風雛型(自學 Onshape CAD/3D 列印/Arduino,於公司預定 Demo 前完成並交付工程部量產);兼任 MIS 網路與伺服器維運。
代表作品
Open Data Service — ASP.NET Core 6 後端 API 後端
ASP.NET Core 6 公開資料整合服務:把政府 OpenData 的公車動態 / 路線 / 到站時刻等分散端點,統一成一套受 JWT 保護的 REST API,並以 Hangfire 排程定時抓取與快取。
解法 五專案分層方案(Web API / Service / Repository / Common / Tests)搭配介面化 DI(各層以 ServiceCollection extension 註冊):Controller → Service(Mapster 做 DTO 對映)→ Repository(SQL Server)。上游整合封裝在具 token 換發(TokenService / JWT)與自訂 HttpClient(處理政府站點憑證)的 outbound service;Hangfire(SqlServer storage + Dashboard)排程定時抓取公車路線寫入 DB;Swagger 附 JWT 安全定義與 XML 文件;整包以 Dockerfile 容器化。
成果 分層清楚、可測試的 .NET 6 後端:Controller / Service / Repository 三層以介面解耦,Hangfire 定時抓取上游、JWT 保護 endpoint,核心 Service 附 AAA 單元測試。作為 C# / .NET 後端架構與測試實務的公開程式碼佐證。
C# / .NET 6 · ASP.NET Core Web API · SQL Server · Hangfire · Mapster · JWT Bearer
GitOps Platform 平台工程
Kubernetes-based GitOps 平台。以 Git 作為部署配置來源,透過 Argo CD 實現自動化部署、版本管理與環境管理。
解法 建立 GitOps Workflow:以 Git Repository 作為單一事實來源 → Argo CD 自動同步 Kubernetes Cluster → Declarative Configuration 確保環境一致性。Gitea 管理 Repository 與 CI/CD Pipeline。
成果 從個人自研長成團隊統一的部署入口:Kubernetes + Gitea + Argo CD,以 Git 定義部署規則,消除環境間手動操作差異、確保可追溯性。
Kubernetes · Docker · Argo CD · Gitea · Git · GitOps
Enterprise Observability Platform 監控
集中式 Observability 平台,整合 Metrics / Logs / Tracing,提供單一儀表板檢視多服務健康狀態。
解法 建立 Prometheus(Metrics)+ Loki(Logs)+ Tempo(Tracing)整合平台,透過 OpenTelemetry SDK 自動串接服務端,Grafana Dashboard 統一呈現。
成果 Metrics / Logs / Tracing 收斂到單一儀表板,問題定位不再跨系統切換;OpenTelemetry SDK 讓服務端自動接入,新服務零成本納管。
Grafana · Prometheus · Loki · Tempo · OpenTelemetry · Docker
Design Bridge — AI 原型生成平台 AI 應用
AI 驅動的原型生成平台:用自然語言描述 UI,幾秒內產出多頁面可互動 HTML 原型。已在內部上線,供 PM 與設計實際使用。
解法 4-Agent 結構化討論(PM → UX → QA → Tech)依準則自動產出可互動網頁與流程圖,QA Validator 自動檢查空頁/死角並 retry,元件級微調讓 AI 只改點選的元件、省約 90% token。
成果 已在內部上線、供設計與研發實際取用:設計端直接套用產出的設計準則、後端對照 API 清單、前端沿用對應程式碼。11 種場景模板,元件級微調省約 90% token。
Node.js · TypeScript · Express · React · Multi-Agent Orchestration · Google Gemini API

AI Code Review Action — Multi-Agent PR Review 平台工程
Gitea CI Action:PR 建立/更新時自動觸發 5 個不同人設的 AI reviewer(前端 / 後端 / 資安 / Domain / 架構)平行審查,以 inline comment + 團隊討論總結形式提交 PR Review。
解法 5 個帶專業人設的 reviewer(前端/後端/資安/Domain/架構)依內部準則平行審查 PR,彙整 inline comments 與總結;審查主體演進至帶長期記憶的 Hermes Agent,並檢索 codebase 既有解法。
成果 已是研發團隊 push 前的例行檢查:每次 push 自動觸發多視角審查(inline comments + 總結),降低人工 review 負擔。
Go · Gitea Actions · opencode (self-hosted AI provider) · Hermes Agent · Multi-Agent Orchestration · CI/CD
Auto Spec Test — AI 自動化測試平台 AI 應用
規格書驅動的 AI 測試工具:上傳規格書或貼上 URL,AI 自動產出測試腳本、透過內嵌瀏覽器逐條執行並產出含截圖的測試報告。
解法 雙模式:上傳規格書 → AI 產出並逐條執行測試腳本;或貼 URL → 多 Agent 掃描元件、討論策略並深度探索建立整站地圖,三法官(嚴格/寬鬆/仲裁)評判 PASS/FAIL。
成果 已在內部上線:PM 可自助輸入規格書與目標網站,產出含每步驟截圖與 bug 重現步驟的測試報告,問題自動寫入 issue tracker。網頁無邊際探索能力(最大廣度 × 最大深度擷取頁面)為自行訓練的核心技術。
TypeScript · Node.js · Browser Automation · Multi-Agent Orchestration · Google Gemini API · Docker

Note — 讓非工程人員把文件收進 Git 的協作平台 平台工程
Note — 讓不會用 Git 的非工程人員(PM、設計、企劃⋯)也能把文件統一收斂進 Git repo,而不是散落在各種工具裡。把他們真正需要的功能整合進來——所見即所得編輯 HTML / Markdown、簡報播放、一鍵把 repo 內的 HTML 發行成獨立網站——讓底層的 Git 對使用者無感。已獲跨部門採用,核心機制另有公開重製版 note-bridge 可直接驗證。
解法 把 Git 藏在無感介面底下,讓非工程人員把文件收進 Git:所見即所得編輯 markdown / HTML、勾選檔案組成投影片、repo 內 HTML 一鍵發行成獨立網站;文件即 Git repo(不另建資料庫)、token 加密不代管內容。公司版接 Gitea + 自架 opencode AI,公開版 note-bridge 接 GitHub。
成果 跨部門的非工程人員 Git 協作工具:其中 PM 部門由協理指定為全部門統一使用——從實驗專案成為部門標準流程。核心機制另以公開版 note-bridge(改接 GitHub)完整重現、可直接驗證。
React 19 · TypeScript · Node.js / Express · SQLite · marked / DOMPurify · GitHub REST API

實際系統畫面(節錄,更多見線上版)

Skynet

Context-aware Recommendation Platform

Mind Diary

Personal AI Automation Platform

Media Processor Video Pipeline

HomeLab Self-hosted Platform
其他作品
Skynet — 貼上任何 URL,系統自動推斷服務類型並開始監控——不用手動設定探針。概念延續我在公司做的監控平台,這是個人自架的簡化版。
Context-aware Recommendation Platform — 情境感知推薦系統。整合天氣、地點、預算、時間等外部資料,提供個人化的餐飲推薦。
Claude Code Remote — Web 介面讓任何裝置存取 Claude Code CLI:即時 WebSocket 串流對話、圖片上傳、session 管理,並支援最多 20 個並行 AI agent 的自動派工。
@kevinsisi/ai-core — Provider-aware 的多 provider AI runtime 套件,供旗下多個服務(mind-diary、Design Bridge、auto-spec-test…)共用:KeyPool、retry、streaming、tools、agent-runtime。
Mind Diary — AI 輔助日記與個人知識整理系統。13 個 AI 角色獨立分析後,Master Agent 整合產出。
Personal AI Automation Platform — Personal AI Agent / Automation Framework。探索 AI Agent、自動化流程與資料來源整合。
Media Processor Video Pipeline — 影音處理自動化流程。Multi-worker GPU/CPU 架構,支援 AI 場景標記、自動運鏡與數位防手震。
HomeLab Self-hosted Platform — Self-hosted infrastructure。把部署、監控、反向代理與 AI 工具鏈整套自架,跑在 Tailscale mesh network 上。
Sheet-to-Car Inventory Platform — 中古車庫存管理平台。將試算表流程轉換為 domain-driven Web 應用,同時作為異質平台 API 整合與 key 調度的壓測場域。
Home Media — 類廣播電台的多人同步聽歌平台:任何人可以開一個「台」當 DJ 放音樂,有興趣的同事點進去就能即時跟聽。DJ 切歌或調整播放進度,所有在台裡的人近乎毫秒級同步跟隨。
Side projects:Key Manager · Onshape CAD AI FeatureScript Generator · 攝影展示網頁 · Greed Island · Ebook Reader · 手搖磨豆機電動化改裝
技術能力
熟悉C# / .NET(11 年:WinForms → Web API) · ASP.NET Web API 後端 / 架構設計 · SQL Server · Elasticsearch · Redis · RabbitMQ · TypeScript · Node.js 22 · Express · React 19 · Next.js 15 · Vite · Tailwind CSS 4 · SQLite (better-sqlite3, Drizzle) · Docker · Docker Compose · Git / GitHub Actions · Tailscale · Caddy (xcaddy + cloudflare DNS plugin) · Linux (Manjaro / Debian)
實務經驗Python 3 (FastAPI, OpenCV) · MQTT / ZeroMQ / SIP / SNMP(軟硬整合通訊協定) · Arduino / C(硬體雛型) · Scrum / Kanban · PostgreSQL 16 · Astro / Svelte · Socket.io · Phaser · Pnpm monorepo · Playwright (E2E) · FTS5 (SQLite full-text search) · Fastify + WebSocket / SSE streaming · Gitea (self-hosted Git + Actions CI/CD) · Kubernetes(自研架設 cluster,運行 Gitea + Argo CD) · Grafana / Prometheus / Loki / Tempo · OpenTelemetry · @kevinsisi/ai-core (Multi-provider client + Gemini key pool) · OpenAI API + OAuth PKCE · Google Gemini API · RDKit / CAD (Onshape)
曾接觸Go (Gitea code-review action) · Blazor / Angular / MAUI · MySQL / MariaDB · Jenkins / SVN · Multi-agent deliberation engine · Persona injection / prompt engineering · MCP (Model Context Protocol) · Whisper / YOLOv8n / MediaPipe (media-processor AI stack) · MusicGen / ffmpeg / vidstab · Onshape (3D modeling) · CUDA (GPU worker scheduling)
學歷銘傳大學 (Ming Chuan University) · 醫療資訊與管理學系(學士學位)2011 - 2015
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