刘义轩

分布式大模型推理服务平台。提交的 6 个 PR 已全部合入 main 分支：

• Metrics Exporter 启动同步重构：将 exporter 启动检查由 busy-wait 重构为带超时的阻塞队列读取，覆盖地址发布、线程提前退出与超时回归场景。
• Supervisor/Worker RPC 参数类型规范化：在分布式跨进程 RPC 边界规范化 n_worker 类型，避免 JSON/RPC 字符串参数触发底层 TypeError。
• Qwen3.8 Reasoning Effort 模板映射：将顶层 reasoning_effort 参数映射至 chat template，增加冲突与非法值的 HTTP 400 前置校验，保持非 Qwen 请求平滑兼容。
• Tool Call 参数格式标准化：修复多种开源模型 Chat Template 对工具调用 arguments 格式解析的兼容性异常，补齐相应测试用例。

• FileBrowser 大批量 PDF 同步线上 OOM 修复： 线上服务进程常驻物理内存（RSS）曾约 107 GiB、内存与 Swap 耗尽。将整批文件内容聚合后入库改为逐文件下载、入库与 checkpoint 的流式同步，并限制诊断明细数量；同一问题数据源 10,774 项受控回归中，App 峰值约 3.0 GiB，无 OOM/重启。
• MinerU PDF 解析准入修正： 准入统计仅计入外部提交、处理与结果获取阶段，解除本地分块/向量索引对 PDF 队列的阻塞。
• 远程 Reranker 快速失败与熔断： 为远程重排引入共享熔断（60s 冷却）、15 秒独立 HTTP 超时和单次 64 文档硬上限，建立检索链路故障隔离边界。

主导需求拆解、模块架构、函数契约、代码审查与测试（AI 辅助具体实现）；使用 Go 完成多源抓取、SQLite 去重、AI 分类摘要、Rerank 精选与日报/周报推送。开源在 github.com/baka-world/ITI ↗

• 独立完成函数级设计文档、9 包模块化架构、94 次 Git 提交与 11 个测试文件的完整迭代，以 TDD 方式推进核心功能。
• 实现 RSS/GitHub/LKML 多源抓取与 SQLite 去重入库；OpenAI 兼容客户端采用 SSE 流式与块间空闲超时；dashscope/jina reranker 可插拔精选，失败时按时间排序兜底。
• 关键工程点：errgroup 并发单篇 AI 调用（SetLimit 限流）、分层超时（120s / 60s / 30s）、预算双键防输出截断、纯 Go SQLite 免交叉编译部署。