李东阳 | AI + 云原生平台工程师

熟悉 LangChain、RAG、Prompt Engineering、Tool Calling，能将自然语言交互与构建发布、资源查询、故障排查等运维场景结合。

具备 Docker、Kubernetes、Harbor 等技术栈实践经验，能够完成应用容器化、镜像交付、集群部署与平台能力封装。

熟悉 Python、Django、Shell、Vue3，可独立完成权限、凭证、审计、交付编排等平台核心模块开发。

核心能力

具备将 AI 能力嵌入云原生交付场景的工程实践经验，可通过知识检索、工具调用和对话编排实现从“问答”到“执行”的闭环。适合智能运维平台、AIOps、AI 应用接入平台等方向。

LangChain RAG Prompt Engineering Tool Calling AI Agent

具备从代码仓库、镜像构建、镜像推送到 Kubernetes 发布的完整交付链路设计与落地能力。可基于 Django 直接编排 Docker 与 kubectl 命令，构建轻量化、自主可控的云原生交付平台。

Kubernetes Docker Harbor Gitea Django subprocess

熟悉 Prometheus + Grafana 监控体系与 ELK 日志平台建设，具备主机、容器、中间件、存储容量和任务状态监控经验，能支撑生产环境故障定位、容量预警与稳定性治理。

Prometheus Grafana ELK MySQL Redis

熟悉 Shell、Python、iptables/ipset 等自动化与安全工具，具备日志驱动自动防御、规则编排、黑白名单管理与敏感凭证加密治理经验。

Python Shell iptables ipset AES-256

基于 Django + Vue3 构建企业级交付平台，整合 Gitea、Harbor、Docker、Kubernetes，并引入 LangChain、RAG 与 Tool Calling，实现代码构建、镜像推送、K8s 发布、资源查询与发布记录追溯的自然语言交互闭环。

关键词：AI Agent / RAG / 对话式运维 / Kubernetes 发布 / 平台工程

面向复杂游戏业务迁服场景，构建自动化配置分发、数据迁移、结果校验与通知反馈闭环，将原本高风险、强人工依赖的迁服流程压缩至 30 分钟以内。

关键词：自动化交付 / Python / Jenkins / Ansible / 企业流程编排

面向 AI + 云原生平台工程方向发展，希望在企业内部平台、智能交付、AIOps、云原生基础设施平台等场景中，持续沉淀“平台能力产品化、交付链路自动化、运维场景智能化”的工程实践。