Q1
架构重组与起步
HDD 项目启动阶段，确立核心技术路线。
- 完成 HDD 基础模块组件化开发
- 实现 Core 模块底层分离，解耦业务逻辑
- 推进接口规范化与前期联调
Q2
多线交付与迭代
高强度业务交付期，并行处理定制化需求。
- 发布 RMA v4.1.0 版本
- 完成安徽财经大学 (heropro, sae) 定制开发
- HDD v1.0.0 版本发布
Q3
工程化与重构
解决技术债，搭建新项目脚手架。
- 构建“鸿哲”与“新火灾”项目前端框架
- CI/CD 自动化流程部署与优化
- 武警工程学院 (damocles) 适配及交付
Q4
3D 突破与 AI 赋能
攻克 Three.js 技术难点，引入 AI 辅助流。
- HDD 项目：前端 3D 自定义地图编辑模块
- 引入 Claude Code + Copilot + Gemini 提升效能
- 完善 HDD 项目作为危机系列软件底层框架的架构设计
技术高光：HDD 3D 地图编辑器
基于 Three.js 深度定制的前端地图编辑引擎。不仅实现了地块数据的 3D 可视化，更突破性地完成了在线编辑功能：支持对地块模型进行实时拖拽、材质替换与参数配置。该模块直接打通了从数据录入到场景渲染的闭环，极大地提升了 HDD 项目的空间数据管理效率。
架构沉淀：HDD 应急中台基座
成功将 HDD 沉淀为通用的前端基础层 (Foundation Layer)。 通过对认证、权限、地图编辑等核心模块的解耦与重构，使得“鸿哲”、“新火灾”等后续应急项目能够基于此基座实现零配置起步。这一架构升级彻底打通了项目间的技术壁垒，大幅降低了初始化成本，实现了多项目间的代码复用与统一维护。
展望未来：AI 拓展能力边界
本年度，AI 不仅仅是提效工具，更是能力边界的拓展者：借助 AI 的辅助，我们成功攻克了 Three.js 的复杂逻辑，实现了高难度的 3D 地图模块落地。
未来，我们将寻求 AI 与前端工程的更深度结合。从单纯的代码生成迈向架构辅助与自动化决策，致力于在研发效率与技术深度上实现双重突破，构建智能化的下一代前端研发体系。