江舟：把复杂数据产品收进可操作界面

工作画像

江舟的匿名产出集中在“复杂规则怎样被用户操作”这个问题上。排名公式需要变成权重控件，产业关系需要变成可缩放画布，营销路径需要在小屏幕上搜索、分栏、收藏和分享。

Git 侧关联多个仓库、数百次提交，主要技术为 Vue、JavaScript、Less 与 HTML。高频仓库覆盖小程序、产业链前端、大学排名、汽车数据界面和内部工具。

Jira 侧有数十条关联工单，多数以负责人身份出现；Confluence 侧有数百篇关联页面，多数带有作者或最后修改者记录。记录呈现的是持续的前端实现、联调、缺陷修正与文档维护。

如果把后端数据看成一座城市，江舟的工作更接近修路与做路标：不是改变每栋建筑，而是让用户知道从哪里进入、怎样筛选、何时迷路，以及异常数据应如何被看见。

证据范围

这些数字不用于排名个人贡献。一个前端提交可能依赖产品、设计、接口和数据同事；一个工单的负责人也不等于需求与实现的唯一所有者。

项目地图

• 可调参数的世界大学排名：权重、筛选、分页与学校详情如何连接。
• 产业链知识图谱：四向递归布局、Canvas 交互与节点探查。
• 营销路径小程序：热点、路径、审核、收藏和分享的移动闭环。
• 内部工具与项目记忆：统一搜索、标签扩展和数据消费入口。

业务规则→页面状态与组件→用户可操作界面

大学指标→权重控件→动态排名与详情

产业关系树→四向布局→Canvas 探查与导出

热点与路径→小程序搜索→分栏展示→收藏或分享

缺陷工单→数据与接口定位→前端修正→文档更新

代表项目一：可调权重的大学排名

大学排名前端仓关联数十次提交，绝大多数包含可辨认的手写源码，主要位于组件、视图与工具目录。Jira 还有数十条相关工单，多数以负责人身份出现。

可调参数的世界大学排名说明前端面对的不只是榜单展示。用户可以调节五个一级维度，组合国家、地区、学科和学校筛选，再查看分页结果与详情。

工单证据表明工作进入过真实数据核验：例如录取分数缺失、地图与图片异常、别名混淆和筛选状态问题。这里的前端任务往往需要区分三种原因——页面没有展示、接口没有返回，或底层实体没有正确关联。

因此，这个项目可确认的个人工作面是排名前端实现与缺陷闭环；排名公式本身由后端与数据代码定义，不能因为前端展示结果就归入个人算法贡献。

代表项目二：产业链的四向画布

产业链前端仓关联数十次提交，其中相当一部分涉及手写源码，变更覆盖视图、组件、样式和工具目录。Confluence 中还有产业园区升级页面的修改记录。

产业链知识图谱确认前端没有直接套用力导向图，而是按叶节点跨度和层级计算上下左右四个方向的确定性坐标，再处理贝塞尔连线、缩放、拖动、悬停与点击命中。

当前人物证据能够确认江舟在这座前端仓持续提交，并参与相关文档维护；它不能证明整套布局算法由其独立设计。更准确的说法是，其工作轨迹覆盖了这套画布所在的核心组件与产品视图。

这个案例也显示前端不是“把接口画出来”。当节点多、文字长、屏幕缩放或数据存在环时，布局稳定性、命中检测和错误边界本身就是领域工程问题。

代表项目三：营销路径小程序

营销路径小程序与审核端合计留下多批 JavaScript、Vue、Less 和 HTML 变更。小程序主仓关联数十次提交，多数包含可辨认的手写源码，并有版本发布主题；Confluence 也保存项目说明的作者与修改记录。

营销路径小程序还原了用户链路：选择关键词与热点、请求候选路径、按估算高度放入左右两列，再完成查看、收藏和分享。审核端则维护未决、通过和下线状态。

这条链路中，路径生成算法的主服务源码尚未找到。江舟的证据集中在调用、呈现、状态管理和发布，不应被写成图算法的实现者。

值得注意的是瀑布流采用轻量贪心分栏。它用节点数量估算卡片高度，把下一张卡片放入当前较短的一列，在移动端成本与视觉平衡之间做了务实取舍。

代表项目四：内部数据工具

内部工具前端仓关联数十次提交，多数包含可辨认的手写源码，目录覆盖视图、接口、工具函数与图标。Jira 中还有顶部新增主搜索框等负责人事项，Confluence 保存 API 文档维护记录。

内部工具与项目记忆说明这个入口试图把公司搜索、来源明细、标签扩展和数据集整理放到一起。

这类界面最容易被低估：一个搜索框背后可能需要串接公司主对象、融资事件、来源计数和异步导出。前端如果不保存查询状态、来源说明和错误差异，用户会把“依赖失败”误读为“没有数据”。

代码、文档与工单如何互证

Git 目录说明江舟的变更集中于页面、组件和工具；Jira 说明哪些显示、筛选与缺失数据问题进入处理；Confluence 则保存接口、版本和项目说明。

大学排名中，三类证据共同指向“动态参数—接口结果—详情展示”的联调工作。产业链中，代码确认复杂画布存在，文档确认园区等产品升级，项目文章补上接口和数据对象。

营销路径中，前端与文档能确认用户闭环，但主算法缺失，因此结论停在交互实现。证据不完整并不是空白，它准确标出了不能越过的叙述边界。

可复用经验

• 复杂指标界面应同时展示原值、标准化值、权重和贡献值，而不只给最终分数。
• 可视化布局需要把数据不变量写成测试：无环、节点不重叠、缩放后命中一致。
• 移动端列表可先用可解释的高度估算降低测量成本，再为极端内容提供校正机制。
• “无数据”必须区分来源缺失、实体未匹配、接口失败和前端未展示。
• 页面、接口契约和工单验收应绑定同一版本，避免三处分别描述不同状态。
• 提交数量只能辅助定位工作范围，不能替代协作关系、代码评审和交付证据。

证据边界

江舟的匿名活动区间综合三类系统为 2017 至 2020 年。年份只表示当前快照中的可见记录，不代表完整职业经历。

本文排除了招聘、人员评价、真实身份和私人经历。涉及项目的功能与算法均按“个人证据”或“团队级项目证据”分别表述。

江舟可被中性描述为数据产品前端与交互工程的参与者；现有证据不支持对其职级、绩效、性格、管理职责或离开原因作任何推断，也不把 commit author 等同于独立完成者。