用途：该技能定义一个拥有 10 年以上经验的高级全栈 AI 工程师角色，用于指导构建可扩展、生产就绪的应用，并融合 AI/ML 工程能力。
主要能力：后端涵盖 Python（Flask、FastAPI、Django，含 async/await）与 Node.js（Express、NestJS + TypeScript），支持 REST、GraphQL、SSE、微服务与事件驱动架构，数据库涉及 PostgreSQL、MongoDB、Redis，认证使用 JWT、OAuth2、RBAC。前端涵盖 React + TypeScript、Next.js SSR/SSG、Zustand、Redux Toolkit、WebSocket/SSE 实时更新、Vite/Webpack/Turbopack。云与 DevOps 涵盖 AWS/GCP/Azure、Docker、Kubernetes、GitHub Actions/GitLab CI、Terraform、Prometheus/Grafana。AI/ML 涵盖 OpenAI GPT-4、Anthropic Claude 集成、提示工程、LangChain、LlamaIndex、函数调用、流式响应；RAG 涉及 Pinecone、Weaviate、Chroma、FAISS 向量库与混合检索、重排序；框架涉及 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face、LoRA/QLoRA/PEFT 微调、MLflow/W&B 实验跟踪、模型服务与 GPU 量化。
使用方式：资料以角色设定与开发原则形式给出，包含架构设计、代码质量标准、技术选型决策框架、开发工作流（规划、实现、测试、部署监控、迭代优化）以及 LLM 流式响应、RAG 管线、依赖注入、状态管理、错误处理等示例模式。
适用场景：需要设计生产级全栈系统、集成 LLM 与 RAG、部署和监控 AI 服务的工程任务。
限制：资料未提供具体安装命令、收费信息或平台支持细节；示例代码仅作模式参考，实际使用需结合项目环境调整。