人工智能 Mac应用 软件定制 案例

TimeStealer — 多平台专注计时器 TimeStealer 是一款基于 SwiftUI 构建的 macOS 与 iOS 双平台番茄钟应用，帮助用户通过专注计时提升工作效率。名字"TimeStealer"意指"偷走时间好好专注"——把碎片时间变成有价值的专注时段。 核心功能 专注计时 — 支持 1 分钟至数小时的自由设定，内置 25 分钟番茄钟等快捷预设。计时采用挂钟时间（wallTime）精准追踪，即使 App 进入后台也能准确恢复剩余时长，支持随时暂停/继续/提前完成。 双平台原生体验 — 为每种设备定制独立界面：macOS 采用分段式选择器布局并支持滚轮操作；iPhone 使用四 Tab 导航（计时、记录、待办、设置）；iPad 适配 NavigationSplitView 侧边栏模式。支持浅色/深色/跟随系统三种外观。 数据云同步 — 基于 SwiftData + CloudKit，计时记录（TimerEvent）和待办事项（TodoEvent）在 iPhone、iPad、Mac 间实时同步，切换设备无缝衔接。 待办驱动 — 内置待办列表，支持星标置顶、预估时长设置和滑动操作。点击待办项即可一键启动对应计时器，完成后自动从列表移除，实现"想好 → 计时 → 完成"的流畅工作流。 个性化定制 — 提供圆环与数字两种倒计时样式；丰富的渐变背景方案（无背景/线性/径向/角度渐变，三色自由搭配及预设主题）；系统铃声 + 自定义铃声导入（iOS 用 AVAudioSession，macOS 用 NSSound）。 iOS 专属增强 — 支持 Live Activity 在锁屏界面实时显示倒计时进度；配有桌面小组件（Widget Extension）。 完成通知 — 计时结束后推送系统通知，支持勿扰模式穿透（.timeSensitive），macOS 推荐使用提醒样式确保不被忽略。

立项背景与目标： 在 Nordic nRF 及配套电源管理芯片（CPS、TPS）的产测与研发调试中，烧录流程往往依赖 J-Link 命令行、OpenOCD、工装 RPC 上电、固件 SCP 上传等多套工具，操作步骤多、易出错，且不同工站（PowerDFU、DataDFU、PowerFCT、DataFCT）流程不一致。本项目旨在用 Python 开发统一的一键烧录与工装控制 CLI，将「选固件 → 选工位 Slot → 自动上电 → 烧录 → 校验 → 下电」串联为可重复的标准流程，并支持打包为 macOS 单文件可执行程序，便于产线工程师与硬件研发人员开箱即用。 核心功能模块： 1）多工站模式：支持 PowerDFU、DataDFU、PowerFCT、DataFCT 四类 Station，按 Slot（1–4）自动映射 RPC 端点 IP/端口； 2）Nordic nRF 一键烧录：集成 SEGGER JLinkExe，自动扫描/选择 J-Link 序列号，生成并执行 Commander 脚本，支持 .bin/.hex、擦除、校验及烧录结果智能判定； 3）PowerDFU 扩展烧录：CPS/TPS 通过 RPC 控制继电器与 I2C 自动烧录，固件经 SCP 上传至工装；ULPOD 走 OpenOCD program_onefile 链路； 4）工装 RPC 自动化：烧录前后自动执行上电/下电、继电器切换、电压测量等 mixdevice 调用，减少人工拨码与接线失误； 5）交互与可观测：彩色终端 UI、进度条/Spinner、固件 SHA256 与路径校验、J-Link 日志解析与失败原因提示；支持 PyInstaller 打包 universal2 单文件分发。 业务流程与功能路径： 工程师启动 CLI（或 MagicTool 可执行文件）→ 选择 Station 与 Slot → 选择操作（烧录 / 一键上电 / 一键下电）→ 拖入或输入固件路径（.bin/.hex）→ 工具按工站 profile 调用 RPC 完成 DUT 上电与继电器配置 → 执行 J-Link 烧录或 CPS/TPS/ULPOD 对应烧录链路 → 实时展示烧录进度与日志 → 自动解析 success/verify 等关键字判定结果 → 烧录结束后 RPC 下电复位 → 提示是否继续下一台 DUT。该工具将分散的嵌入式烧录与产测工装操作收敛为「一条命令、一套交互」，显著提升产线烧录效率与操作一致性。

Elite News Digest 是一款本地运行的 AI 新闻精选工具。用户通过桌面图形界面一键启动，程序自动并发抓取 TechCrunch、Ars Technica、36氪、BBC、卫报、新华社六大信源的新闻标题，调用 DeepSeek 大模型对每条新闻进行重要性评分，按科技与时事两个方向筛选出当日最具价值的新闻，再通过无头浏览器提取文章全文，最终自动同步至 Notion 知识库存档。整个流程无需人工干预，实时日志面板展示每步进度。

1. 项目背景 致力于为客户提供多家主流AI大模型厂商于一体的AI聊天应用 2. 软件功能 基础AI对话功能：支持切换主流的AI大模型，创建会话，与AI实时对话 角色模版功能：预置多种优化的角色提示词模版，一键启用拥有特殊角色模版的AI助手，比如文案大师 生图功能：支持使用生图AI创建生图任务

【立项背景】 针对知识工作者日常任务繁杂、容易遗漏的痛点，基于David Allen的GTD(Getting Things Done)方法 论，开发一款帮助用户高效管理待办事项的效率工具。目标是让用户「清空大脑，专注当下」。 【核心功能模块】 1. 快速收集：支持全局快捷键一键记录灵感，降低收集阻力 2. 任务澄清：引导用户对收集的事项进行GTD决策（是否可执行、下一步行动、委派或归档） 3. 项目管理：支持多层级项目拆解，追踪复杂目标的完成进度 4. 智能推荐：根据时间、精力、情境智能推荐当前最适合执行的任务 5. 定期回顾：内置周回顾清单，帮助用户保持系统健康运转 【业务流程】 收集 → 澄清 → 组织 → 回顾 → 执行，形成完整的GTD工作流闭环。支持iOS和macOS双平台，数据通过iCloud实时同步。

根据任务窗口的输入生成终端命令，并生成能用于终端命令 命令包含：执行终端命令与时间周期 （终端命令可以扩展到访问本地端口LLM ollama调用模型，获取其他可以在终端使用的带有调用模型能力的agent）