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title: "精选案例 — Charlie Tang Hoong 郑虎"
url: https://tanghoong.com/zh-hans/work/
locale: zh-hans
description: "五个从需求发现到生产环境的交付：企业 ERP 集成、OCR 与 LLM 单据管线、AI 请求架构、含成本的可行性评估，以及规模化的广告科技。"
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# 精选案例

五个交付案例，写法完全一致：客户真正想做的是什么、哪里不清楚、我做了什么决定、哪些部分是我亲手做的，以及它是怎么进到生产环境的。

## 案例 1 — 在一套不属于我们的系统上开发

一个多角色预约与点单平台在企业客户的旧 ERP 上线，接口契约由我直接与客户自己的工程师谈定，每一次范围变更都在进到工程之前完成签字确认。

完整案例： https://tanghoong.com/zh-hans/work/legacy-erp-booking-platform/

## 案例 2 — 把打字这件事，从一条不能停机的单据流程里拿掉

一条 OCR 与 LLM 混合的管线，大幅减少了高单量航运单据流程中的人工输入 —— 而这个运营环境里的来源系统没有 API，也换不掉。

完整案例： https://tanghoong.com/zh-hans/work/ocr-llm-document-pipeline/

## 案例 3 — 不占住连接，也能扛住 AI 助手的流量

重构 AI 客服助手的请求路径：一次对话改为进队列并由前端轮询，而不是占住一条同步连接 —— 已交付并合并。

完整案例： https://tanghoong.com/zh-hans/work/ai-assistant-queue-architecture/

## 案例 4 — 三个 AI 提案，其中两个我建议不要做

三个互不相关领域的 AI 可行性评估，每一个都产出方案设计与含成本的建设估算：其中两个基于资本支出被正确地否决，第三个建成了。

完整案例： https://tanghoong.com/zh-hans/work/ai-feasibility-assessments/

## 案例 5 — 工程底盘：数十亿次曝光，与一个自己会跑的市集

在同一家广告科技公司的两段任职、共十一年：四年身为平台改版的唯一前端工程师，接着从头做出一个自助式广告市集，再来是每秒承载数万请求的后端服务。

完整案例： https://tanghoong.com/zh-hans/work/adtech-scale-marketplace/