您目前处于哪种情况？
用 AI 做出了应用，想放心地上线和运营
用 Claude Code、Cursor、Lovable、v0 等工具做的。不确定认证、RLS、支付和备份照现在这样是否稳妥。
公司没有工程师，但想做 MVP 或 SaaS
有想做的东西，却没有能托付技术决策的人，也无法判断报价是否合理。
想把 Excel、传真、电话处理的业务系统化
重复录入和确认电话总是减不下来。想先理清应该从哪里开始系统化。
只有一个对接窗口。交付成果以其他工程师能够接手的形式留在贵司。
为了让贵司的业务即使在我无法继续跟进时也不会停摆，代码仓库和云环境从第一天起就以贵司名义创建，交接文档也作为标准内容提供，项目按其他工程师能够接手的方式推进。
代码仓库与云环境从第一天起以贵司名义开设
我以协作者（Collaborator）权限参与工作，合同结束时只需移除该权限即可。
交接文档作为标准交付
README、架构图、环境变量清单和运维手册（Runbook）一并交付，不额外收费。
基础设施以代码管理（IaC）
使用 Terraform 等工具将基础设施代码化，让其他工程师能够重建相同的环境。
自动化测试与 CI 标准配备
用自动化测试守护主要业务流程，让其他工程师也能安全地修改代码。
固定范围的承揽项目，验收后 3 个月内发现的缺陷将免费修复（合同不符责任）。NDA 可在首次洽谈前签署，交付成果的著作权原则上归贵司所有。
实绩亮点（数据）
2,153
自动化测试用例数（后端）
96.7%
类型覆盖率（另一个项目）
0
权限缺失的检出数（4 次自主安全审计）
0
生产环境重复扣款（支付平台）
Case Studies
实绩精选
传统行业数字化转型、实用级 AI 应用、面向访日游客的匹配平台。既有我从需求定义到基础设施独自完成的项目，也有我以全栈工程师身份参与的团队项目。
- 经济产业大臣奖
METI Minister's Award winner | A B2B subscription SaaS that brought DX to the lumber-distribution industry
Successfully turned phone/fax/Excel analog trading into a single Web platform (SaaS)
METI Minister's Award | All 221 APIs with 0 missing-authorization findings, proven across 4 rounds of self-conducted security review
Inefficient phone/fax/Excel ordering and Excel-dependent inventory management. With no records left, confirmation took hours every day, and trading with new partners across companies was hard — severely hurting both efficiency and opportunity.
查看详情Python 3.11FlaskFlask-RESTfulSQLAlchemy 2.0MarshmallowAlembic An internal AI platform supporting business operations (built a multi-service foundation and auth hub)
A self-built OIDC auth hub (BFF) binding 5 AI services with Google Workspace SSO, speech synthesis, a typo-detection pipeline cross-checking OCR × speech recognition, and generative-AI content review — built on GCP with IaC
5 AI services unified under a single SSO | a self-built OIDC auth hub, typo detection, and high-standard multi-layered defense built with IaC
Multiple tools supporting siloed operational work (reading aloud, proofreading, review) with AI had to be delivered as an "always-on internal platform" — usable across the board with a single login, meeting an organization's internal-control and security standards, and running heavy, expensive AI processing stably at production quality.
查看详情An AI video-localization and lip-sync platform
A GPU-inference pipeline that, from just a video upload, runs audio separation → transcription → translation → multilingual dubbing → lip-sync end to end | Earned #1 on the CrowdWorks contract ranking from the evaluation of this project
#1 on the CrowdWorks contract ranking | fully automated 8-language video localization, ~40% lower GPU cost
Doing multilingual video expansion by hand costs hundreds of thousands of yen and weeks per language for translation, dubbing recording, and mouth replacement. A production-grade AI pipeline that automates it all from just an upload was needed.
查看详情
AI-Augmented Delivery
用 AI 快速开发，以人工验证关卡把控质量
实现、测试与基础设施代码化，借助与生成式 AI（Claude Code）的结对协作来提速。是否发布到生产环境，由人验证之后再做决定。
- 1
需求定义
提高课题的清晰度
- 2
架构设计
类型、边界与数据设计
- 3
实现（AI 结对）
用 Claude Code 提速
- 4
测试 & E2E
单元到 API/E2E 全自动化
- 5
IaC
用 Terraform 保证可复现
- 6
生产运维
监控、韧性与幂等性
Fast
快
与生成式 AI（Claude Code）结对开发，加快实现、测试与重构。从设计到基础设施，对接窗口只有我一人，不必在多家公司之间重新沟通一遍。
Safe
安全
即使是 AI 写的代码，也要通过类型检查、自动化测试、E2E、依赖与漏洞扫描（OWASP Top 10）等人工验证关卡。不会为了速度而牺牲质量。
用自家 SaaS 检验受托开发中磨炼出的技术
把受托开发中积累的架构、SEO 与支付设计模式，放进以单一品牌运营的自家独立 SaaS 里，直面真实的运维负荷再打磨一遍。