插件 软件定制 案例

1.金蝶云基础资料（物料、客户等）、销售订单、销售出库单、方便销帮帮安装工程师获取信息，进行上门安装。 2.回款计划对接后，方便销售、财务进行应收、收款管理。 3.可用库存每日同步，方便供应商和客户查询。

1. 立项背景和目标 公司同时使用云之家 OA（审批工作流）和纷享销客 CRM（客户/业务对象）两套系统，审批环节产生的业务数据（如订单审批、出差申请、报销流程等）需要回写到纷享销客对应的业务对象，原生云之家无法直接对接纷享销客的 OpenAPI，且双方系统在数据格式、鉴权方式、加密机制上完全不同（云之家采用 AES/ECB/PKCS5Padding 加密推送，纷享销客采用 OAuth2.0 + Bearer Token 鉴权）。本项目（mlxcl-middle）作为云之家与纷享销客之间的轻量级中间服务，承接云之家审批推送、解密、解析、调用纷享 OpenAPI 回写等完整链路，实现审批数据从 OA 到 CRM 的自动化流转。 2. 软件功能、核心功能模块介绍 服务基于 Spring Boot 3.3.5 构建，按职责划分为四大模块： 云之家推送接入（POST /middle/yunzhijia/testapi）：负责接收云之家 CloudFlow 推送的加密数据，使用 cloudflow-key（16 字节 AES 密钥）进行 AES/ECB/PKCS5Padding 解密，还原成明文 JSON 后进入业务处理链路；解密失败立即返回 error 避免阻塞云之家重试。 纷享销客 API 代理（POST /middle/fxiaoke/testapi）：作为纷享销客 OpenAPI 的统一入口，对外屏蔽鉴权细节，接收 dataObjectApiName + objectDataId 后自动识别预制对象（如 PersonnelObj）和自定义对象（ApiName 以 __c 结尾），分别路由到 /cgi/crm/v2/data/get 或 /cgi/crm/custom/v2/data/get 接口查询详情，并自动注入 x-fs-userid、x-fs-ea 等业务 Header。 通用数据处理中台（POST /api/process）：以 bizType 为路由键的策略模式分发器（TYPE_A / TYPE_B / Default），便于后续按业务类型扩展新的对接流程，无需改动主流程。 基础设施：统一响应封装 ApiResult<T>（code/message/data）、@Valid + @NotBlank 参数校验、Spring Boot Actuator 健康检查（/actuator/health）、/api/health 业务探活、WebMvcConfig 跨域配置。 3. 业务流程、功能路径描述 云之家→纷享审批数据流转（核心链路）：云之家工作流节点触发推送 → 调用 POST /middle/yunzhijia/testapi 传入加密报文 → 服务 AES 解密得到明文 → 落库/记录 → 立即返回 success 释放连接 → @Asy

1. 立项背景和目标 公司销售环节已使用纷享销客 CRM 管理客户、销售订单与回款流程，但财务、库存、生产环节仍依赖 K/3 ERP（SQL Server 2008 R2，AIS20130806192009 账套）。两套系统长期互不相通，订单需要人工二次录入，客户变更也无法及时回流到 ERP，导致数据孤岛、人力浪费以及业务-财务对账滞后等问题。本项目旨在构建一个轻量级中间对接服务（ConnectDemo），以 K/3 为主数据底座，将纷享销客的客户主数据与销售订单自动同步到 K/3，支撑业务一体化运营。 2. 软件功能、核心功能模块介绍 本服务围绕「K/3 数据查询、纷享→K/3 客户/订单同步、辅助工具、定时任务」四大模块建设，共 25+ 个 REST 接口： K/3 业务数据查询：封装物料（ICItem）、库存（ICInventory）、销售订单（SEOrder）、应收单（ICSale）、收款单（ReceiveBill）、销售发票（ICSale2）六大实体的列表与数量接口，按日期范围分页查询。 客户主数据同步：调用纷享 Open API（/cgi/crm/v2/data/query）按 life_status=normal + k3_sync_fields_last_modify__c >= 1小时前 增量拉取客户，结合 Address/Contact 对象补全地址与联系人，写入 K/3 的 t_Item、t_Organization 表。 销售订单同步：/k3/sync-seorder 是核心，按 FBillNo + FHeadSelfS0170 来源标识判定新建/修改，调用 GetICMaxNum 存储过程获取 FInterID，通过 t_billcodeby 生成 XSDD15+yyyymmdd+流水号 形式的单据编号，写入 SEOrder 主表、明细表后执行 p_UpdateBillRelateData 重建关联。 辅助工具：地址智能解析（/util/parse-address-info）将「姓名+电话+省市区+详细地址」一锅端的混合文本拆分为结构化字段；客户档案修订接口（/account/update-account-number）支持必要时调整 K/3 客户编码。 3. 业务流程、功能路径描述 被动同步（客户）：纷享销客工作流回调 GET /fxapi/sync-accounts → 服务 60 秒后异步拉取最新客户 → 写入 K/3。主动同步（客户）：APScheduler 每小时执行 sync_accounts_from_fxiaoke_to_k3 → 调用本地 accounts_by_filters → 拉取增量客户 → 写入 K/3。 订单同步：纷享订单审批完成后回调 POST /k3/sync-seorder → 服务按

本系统是一套覆盖供应链全链条的一体化管理平台，旨在帮助企业实现从采购到交付的全流程数字化协同。 核心功能模块包括： 采购管理：支持采购计划制定、供应商比价、采购订单生成及合同管理，实现从采购需求到订单履约的全过程追踪。 库存控制：涵盖多仓库库存管理、实时库存盘点、库存预警与智能补货建议，支持多仓库间调拨与数据同步，有效降低库存积压成本。 订单处理：支持订单自动分拣、状态追踪与异常预警，实现订单从生成到交付的全生命周期管理，提升订单履约效率。 物流追踪：打通物流接口，实时同步物流状态，支持物流轨迹查询与异常提醒，确保货物交付全程可视可控。 供应商协同：建立供应商准入评估体系，支持供应商绩效评价，实现供应商全生命周期管理。 进销存一体化：打通采购、销售、库存数据壁垒，实现数据实时同步与联动管理，避免信息孤岛。 多客户询报价：支持多客户同时询价、供应商在线报价、比价分析，大幅缩短询报价周期，提升客户响应效率，是系统的一大核心特色功能。

可视化自定义埋点是一项面向产品与运营人员的自助式数据采集工具。用户无需依赖开发排期，通过可视化圈选页面元素即可完成埋点配置。它支持灵活定义事件参数与触发条件，并实时生效，让业务方能快速验证功能效果、监控用户行为转化。该功能显著降低了数据获取门槛，将数据定义权交还给业务，极大提升了分析决策的敏捷性和响应速度。

我的个人网站 AI 助手。基于自研 ReAct 引擎驱动，集成 RAG 知识库、Few-shot Prompt 工程、AI 图像生成和自动换肤。面试官打开可以直接和菲比对话。agent_003 和 Z-Agent 共享同一套 `agent.py` + `brain.py`。区别仅在于工具集： - Z-Agent：11 个工具（代码/Excel/文件/搜索） - agent_003：5 个工具（时间/项目统计/生图/换肤/搜索）

1.基于 OpenCV 与 YOLOv3-Tiny 构建实时视觉感知模块，通过摄像头采集现场视频流，实现目标检测与状态识别，为数字孪生系统提供实时环境数据输入，可作为虚实同步中的视觉数据采集模块。 2.实现摄像头视频流下的实时多目标识别，可识别 COCO 数据集中的 80 类目标。 3.完成目标检测完整流程开发，熟悉 OpenCV DNN 推理流程、YOLO 网络输出解析及目标检测算法原理。

希望大家永远能享受到不一样的乐趣 一定要做更方便的东西 无用的东西不做 只做有用的 要让我们的生活变得非常便利 而不是经过各种麻烦的渠道来完成想要完成的事 我的主体思想就是要快捷方便。

Boss直聘岗位抓取 SDK (job_hunter) 是一款基于“真实浏览器 Cookie + httpx 纯 API 调用”的高效数据抓取工具。项目创新性地采用 “浏览器仅供登录态，数据走纯 API” 的架构，在保证账号安全与登录稳定性的同时，实现了极高的数据抓取速度与并发性能。 核心功能 1. 全链路岗位数据获取 多维度精准搜索：支持关键词搜索，并兼容城市、薪资、学历、经验、行业、规模、融资阶段等丰富的筛选条件（支持直接传入中文名称或数字编码）。 深度详情解析：精准获取完整 JD（岗位职责）、技能要求、工作地址、招聘人数、职位状态及薪酬类型等深度信息。 2. 自动化沟通与互动 一键打招呼：支持通过 API 自动向目标 Boss 发送招呼/开始沟通，并返回详细的成功或失败状态（如触发开聊提醒）。 会话全景追踪：一键获取全部会话列表，包含最后沟通消息、时间、发送方以及未回复状态监控。 面试邀请管理：快速获取当前所有的面试邀请列表。 3. 智能风控与高可用机制 Session 自动保活：自动识别并处理 code=37 等风控拦截，实现 Token/Session 过期自动刷新。 登录态自动恢复：实时检测页面失效关键词，一旦检测到登录失效，自动唤起浏览器重新登录。 网络异常重试：内置底层重试机制，有效应对网络波动，保障抓取任务不中断。 4. 灵活的工程化配置 数据与日志持久化：支持结果自动保存为 JSON，提供控制台输出与日志文件双写模式。 GUI 友好设计：提供 on_message 回调接口，可轻松集成到各类桌面端 GUI 应用程序中。

本项目为海外中小企业客户开发场景搭建邮件外联自动化流水线。目标是替代人工逐封撰写与发送的低效模式。功能含:收件人名单多步清洗与有效性校验、调用 AI 按收件人信息逐条生成个性化首封正文、分批入队发送、跟进节奏管理。流程为:导入名单→清洗校验→AI 生成个性化内容→分批队列发送→记录与跟进。

立项背景和目标：在日常办公中，经常需要将多个部门发来的Excel报表（格式相似但不完全一致）合并成一个总表，再进行汇总分析。手动复制粘贴不仅耗时，而且容易出错。本项目的目标是开发一个简单的Python脚本，能够自动读取指定文件夹下所有Excel文件，提取关键列，合并去重，并输出一个干净的汇总表。 软件功能、核心功能模块：脚本包含三个核心模块：1）文件遍历模块，自动扫描文件夹内所有.xlsx文件；2）数据提取模块，根据用户配置的列名映射，从每个文件中抓取所需数据；3）合并清洗模块，去除重复行、填补缺失值、统一日期格式，最后生成一个新的Excel文件。 业务流程、功能路径描述：用户将需要合并的Excel文件放入同一文件夹 → 双击运行脚本 → 命令行提示输入需要保留的列名（如“姓名、销售额、日期”）→ 脚本自动处理 → 输出“merged_result.xlsx”到同一文件夹。全程无需打开Excel，30秒内完成原本需要1小时的手工劳动。

1、基于LLM的RAG检索增强，能够解决知识过时、私有知识的问题，但是检索到的知识是以向量的方式来构建知识之间的相关性。而karpathy的llm-wiki分享中提到了以大模型为编译基础，以自然语言的方式，让大模型自己理解和构建知识之间复杂的关系。维基百科对于人类来说或许可能是一个知识管理方式，但对于LLM来说，或许是将知识核心保留和编译知识之间的复杂关系的一个新的尝试。本项目基于此，将知识点及其之间的关系进行细化，以SQL为基础，个人进行了llm-wiki开发的尝试，将其作为opencode、codex等的插件进行开发。同时开发了以LLM基础，将PDF,HTML总结为笔记的前端功能。 2、项目核心功能包括以下几点。桌面应用端，通过Electron桌面入口，加载前端页面，注册IPC服务。前端知识台，展示知识库、笔记、节点状态。IPC桥接，前端通过window.llmWiki调用后端能力。知识库注册，管理多个SQLite知识库，支持list/audit/open。数据库与迁移，SQLite 连接、schema migration、repository层。文档摄取，读取artifact，生成source记录。Human Note，保存、解析、校验自然语言可读笔记。编译知识图谱，将source编译为nodes、claims、edges、state changes。检索与上下文，搜索知识、扩展图谱、生成query context/briefing。Lint与维护，检查知识库健康状态、发现图谱问题。Agent集成，给外部Agent提供 ingest/use/maintain工具能力，以skill方式实现。共享类型与常量，跨前端、主进程、后端共享的类型和工具。 3、核心功能为前端人类可阅读笔记和SQL知识节点状态展示，以及agent实现提取知识到知识库，使用和管理知识库。前端调用路径为启动应用，加载UI界面，前端请求数据，查看笔记、知识库、source材料。agent调用ingest skill,提取知识，生成人类可读笔记，基于笔记创建知识节点和知识关系边并存入SQL。agent调用use skill，基于问题查找相关资料，以node和edge将相关资料返回LLM，LLM基于自注意力机制自行理解知识并返回结果。agent调用maintain skill,agent查看知识节点之间是否存在矛盾，通过对话，agent维护知识库正确性。

本基础框架是一个面向企业级应用开发的Java技术底座，旨在解决分布式系统开发中常见的基础设施集成、组件复用与配置管理问题。框架以Spring Boot为核心引擎，通过自动配置与模块化封装，对主流中间件与基础组件进行了统一整合，提供开箱即用的开发体验。开发者无需关注底层版本兼容性与繁琐的初始化配置，即可快速构建高可用、可观测、易扩展的业务系统。

一、立项背景与目标 浏览器书签长期使用后往往杂乱无章，原生管理器缺乏批量整理和云端备份能力。本项目构建一个 Chrome 扩展，让用户在独立工作区中以可视化图谱方式导入、整理书签，支持写回浏览器或同步至 WebDAV 云端，并提供版本管理和撤销保护，确保操作安全可逆。 当前已落地工程基线、启动导入链路、草稿图谱编辑、本地备份恢复、WebDAV 同步等核心能力，浏览器覆盖写回仍在收尾中。 二、核心功能模块 草稿图谱（bookmark-graph）：核心模块。以思维导图式布局展示书签树，支持节点创建（同级/子级）、重命名、编辑URL、删除、拖拽移动、键盘重排/提升，内置搜索、重复书签聚焦和 Ctrl+Z 撤销。节点分为 folder 和 bookmark 两类，来源标记为 browser 或 draft。 浏览器同步（browser-sync）：启动引导模块。按"本地草稿优先 → 浏览器书签导入 → 首次持久化"策略完成工作区初始化。 WebDAV 同步（webdav）：云端备份与恢复。支持草稿/书签快照上传，版本化存储（最多5版），支持从历史版本选择恢复并自动清理旧版本。 本地持久化（local-persistence）：基于 chrome.storage.local 持久化草稿会话、WebDAV 配置和本地备份产物，覆盖操作前自动创建备份用于撤销保护。 浏览器书签适配器（browser-bookmarks）：封装 Chrome 书签 API，提供读取、导入、导出和覆盖写回能力，写入失败时自动回退。 工作区入口（workspace-entry）：处理扩展图标点击，实现打开或聚焦工作区页面。 三、业务流程 启动：点击扩展图标 → 打开工作区 → 检测本地草稿：有则恢复，无则读取浏览器书签导入并持久化。 编辑：在图谱工作区浏览书签树 → 通过菜单/快捷键编辑节点（创建、重命名、删除、拖拽） → 搜索查找或重复聚焦 → Ctrl+Z 撤销。 同步写回：触发"同步到浏览器" → 确认覆盖 → 自动备份浏览器书签 → 导出草稿为书签树写回浏览器 → 失败自动回退。 WebDAV 流程：配置服务端并测试连通 → 上传快照到云端（版本化存储） → 恢复时选择目标版本 → 确认前自动备份 → 执行恢复。 撤销保护：每次覆盖操作前自动备份当前状态，用户可通过"撤销覆盖"恢复到操作前的草稿或浏览器书签。

立项背景是审计底稿通常在 Excel 中维护、审计报告通常在 Word 中编制，人工复制主表和附注不仅耗时，而且容易出现版本不一致、漏改漏同步、勾稽错误等问题。项目目标是建设一套基于 Office 插件的协同工具，打通 Excel 底稿与 Word 报告之间的数据链路，降低重复录入成本，提升报告编制效率和准确性。软件核心包括 Excel 端和 Word 端两部分：Excel 端提供 Word 文件关联、主表及附注模板插入、从 Word 导入表格、向 Word 导出数据、差异检测、零值行清理、手动新增附注等功能；Word 端提供一键刷新报告、同步状态查看、跳转 Excel、解除关联等功能。业务流程上，用户先在 Excel 中关联审计报告 Word 文件，再按模板生成或导入主表/附注，随后建立表格级绑定关系；当底稿数据调整后，可在 Excel 端刷新同步到 Word，也可在 Word 端一键拉取最新底稿数据完成整篇报告更新，从而形成“底稿整理-报告生成-差异校验-同步刷新”的闭环路径。

这是一个使用PyQt5开发的数据管理系统，基于MySQL数据库，支持多用户登录、表格管理、SQL执行工具、应用系统（录入/查询/修改）、AI助手等功能，管理员可进行用户和服务器配置管理。这是一个使用PyQt5开发的数据管理系统，基于MySQL数据库，支持多用户登录、表格管理、SQL执行工具、应用系统（录入/查询/修改）、AI助手等功能，管理员可进行用户和服务器配置管理。

1、立项背景和目标：在直播和社交场景中，IM是核心基础设施但第三方SDK费用高且不可控，自研Erlang方案门槛又太高。目标是基于Go构建一个轻量级高并发IM网关，单机承载10万级WebSocket长连接，支持单聊、群聊和离线消息，让中小团队无需依赖第三方即可搭建自有IM服务。 2、核心功能模块：(1)连接管理模块——基于gorilla/websocket实现读写分离的双goroutine模型，每个连接独立管理心跳、超时、缓冲区；(2)自研二进制协议——8字节定长头+变长payload，相比JSON压缩约70%传输量，支持13种操作码覆盖认证/消息/房间/同步等场景；(3)Hub消息分发中心——单goroutine事件循环管理连接注册/注销/消息路由，房间广播采用快照读写分离避免锁竞争；(4)离线消息队列——基于Redis Sorted Set按时间戳排序存储，上线后通过SyncReq拉取增量消息；(5)房间系统——支持动态加入/退出/广播，Presence通知实时感知成员变化。 3、业务流程：客户端通过HTTP获取JWT Token → 建立WebSocket连接 → 发送Auth包完成认证 → 单聊发Msg包（Hub查表转发或写离线队列）→ 群聊发JoinRoom+RoomMsg包（Hub广播给房间成员）→ 离线用户上线后发SyncReq拉取未读消息。

本项目面向遥感图像目标识别与处理场景建设，目标是将图像采集、目标检测推理、结果融合与结果输出拆分为可独立部署的服务模块，提升算法接入、运行调试和现场交付效率。系统包含数据源服务、目标识别推理服务、结果处理服务等核心模块，支持模拟图像输入和硬件数据接入，推理服务对接模型文件完成目标检测，结果处理服务对识别框、设备状态和融合结果进行统一处理。业务流程为数据源采集图像后通过服务接口传递给推理模块，推理模块完成识别并输出结构化结果，后处理模块再进行融合、封装和上报。

1.在企业应用无人值守过磅系统的基础上做ERP系统集成对接 2.实现功能包含集成无人值守抓取过磅记录和出入库计划量、财务费用管理模块 3.抓取无人值守数据形成ERP系统数据做报表看板分析以及财务结账计算

客户购买系统后，提出二开需求，需要对接内部统一认证系统，且保证所有登陆均为二次认证，符合安全要求。 本产品存在客户端，网页端，以及两个嵌入式，我负责统一认证aam 服务，以及两个嵌入式的获取验证码部分功能。