人工智能 爬虫/脚本 软件定制 案例

本项目是一个基于 Python 开发的代码优化命令行工具。它主要用来帮助开发者自动识别和重构代码中的冗余逻辑，提升代码质量与开发效率。 核心功能： · 结构优化：自动识别代码中冗长的 if-elif 判断结构，并智能给出字典映射的优化建议。 · 算法优化：检测代码中的低效循环逻辑，如手动去重、字符串拼接等，并建议使用 sum()、set()、join() 等更高效的 Python 内置语法。 · 交互式操作：提供交互式命令行界面，支持直接粘贴代码或指定文件路径进行优化。 技术亮点： · 面向对象设计，职责分离，核心逻辑封装完善。 · 支持 Python 3.x，扩展性好，方便后续增加优化规则。 · 独立开发并完成测试，具备实际使用价值。

1、立项背景和目标： 跨境电商卖家在选品、舆情分析、客服回复、内容发布等环节存在大量重复劳动和信息获取滞后问题。本项目旨在搭建一个多Agent协作系统，用户输入任意商品关键词后，系统自动完成选品分析、舆情监测、客服话术生成、视频脚本生成、多平台发布文案等五个维度的分析，帮助卖家快速决策。 2、软件功能、核心功能模块： 系统包含五个专业Agent模块：选品Agent（分析竞品价格、销量趋势）、舆情Agent（抓取社交媒体评价倾向）、客服Agent（生成标准问答话术）、视频Agent（输出短视频脚本）、发布Agent（生成多平台发布文案）。系统采用模拟数据引擎，无需依赖第三方API即可运行演示，支持后续接入真实数据源。 3、业务流程、功能路径： 用户在前端输入关键词 → Flask API接收请求 → 并行调用五个Agent模块 → 各Agent独立分析并返回结构化结果 → 前端统一展示分析报告。用户无需配置任何参数，即输即得，5秒内返回完整分析结果。

立项背景： 中小企业及自由职业者在日常运营中常需快速了解本地文件资产分布情况（如设计稿、合同文档、代码等）。传统手动统计耗时易错，且无法及时响应管理层的即时数据需求。本项目旨在开发一款无需安装、零外部依赖的命令行工具，解决这一痛点。 核心功能模块： 1. 路径输入解析：接收任意文件夹路径，支持绝对路径和相对路径 2. 递归文件扫描：深度遍历所有子目录，不遗漏任何文件 3. 按扩展名分类统计：自动识别文件后缀并分组计数，无扩展名文件归类为"(无扩展名)" 4. 报告生成：输出结构化TXT报告，包含各类型数量、总文件数、统计时间，按数量降序排列 5. 参数自定义：支持指定输出文件名、排除特定目录（如node_modules、.git等） 业务流程： 用户在终端执行命令并传入文件夹路径 → 程序解析参数并验证路径有效性 → 递归遍历目录树，按扩展名分组统计 → 按数量降序排列结果 → 生成格式化报告写入指定路径 → 终端输出统计摘要。 该项目完整演示了从需求分析到工具交付的AI辅助全流程开发模式。

业务背景和目标 ： 针对英语四级考试备考人群，开发智能学习助手，帮助用户高效掌握四级词汇、翻译和写作能力，提高考试通过率。 核心功能 ： 多模式学习：单词训练、翻译训练、作文训练 智能匹配系统：支持同义词识别、部分匹配 间隔重复算法：基于记忆曲线优化复习效率 成就系统：连续学习天数、掌握单词数、连续答对题数等多种成就 学习计划：设置每日和每周学习目标，跟踪学习进度 数据统计：详细的学习数据和准确率分析 语音功能：支持单词发音 数据备份：自动备份学习数据，防止数据丢失 业务流程 ： 用户启动应用后选择学习模式，系统智能生成学习内容，用户完成练习后系统评估并记录学习数据，根据掌握情况调整后续学习内容。

为市场分析、行业研究人员开发的公开数据自动化采集与整理工具，可对公开的行业资讯、商品价格、公开榜单等合规公开数据进行定时采集，自动解析、清洗数据，并按用户需求生成结构化的 Excel 或 CSV 数据文件，支持定时任务配置，实现数据的自动更新，为用户提供高效、稳定的数据支持。

本项目为批量数据处理与自动化运维脚本工具，旨在解决企业日常工作中大量重复的数据处理、运维操作问题，通过 Python 自动化脚本，实现数据采集、批量导出、定时任务、日志监控等功能。工具核心功能包括：1. 多源数据采集，支持 Excel/CSV/ 数据库等多格式数据自动提取；2. 批量数据处理，支持数据清洗、格式转换、报表生成；3. 自动化运维，支持定时任务、服务器监控、日志分析；4. 可视化配置，用户可通过简单配置实现自定义自动化流程，无需代码。工具可广泛应用于财务、行政、运维等多个岗位，大幅提升工作效率，减少人工错误。

根据给定的几个关键词，从网络上抓取不少于1000张图片，且图片大小符合特定尺寸，抓取后对所有图片进行去重，计算清晰度并排序，接着将每张图片的大小都缩放到特定尺寸,并按照特定规则命名，打包即可

本项目专注于各类自动化脚本与效率工具的定制开发，依托Python及PyAutoGUI等技术实现模拟操作、数据处理、批量执行等核心功能。可满足游戏挂机、社媒矩阵运营、办公自动化、数据采集等多场景需求，通过模块化设计与逻辑优化，大幅提升用户操作效率，降低人工成本，适配个人及中小企业的定制化开发需求，具备高兼容性、高稳定性与快速交付能力。

为提升办公效率，我开发了一款Python文件批量处理小工具。该工具可实现批量重命名、格式转换、内容整理等功能，核心分为文件遍历、规则匹配、执行处理三大模块，采用Python标准库实现，无需额外依赖。我负责全流程开发，处理效率达每秒50个文件，能大幅减少重复手动操作。开发中解决了中文文件名乱码、路径兼容性等问题，工具稳定可靠，可满足日常办公自动化需求。

出于提高效率的目的且不违反法律，提供知网论文的全选与自动翻页的网络爬虫设计。爬虫自动勾选页面上的全选复选框，这样你就可以一次性对当前页的全部文献进行后续操作，例如导出题录、加入收藏、批量下载等。自动翻页处理完当前页后，自动点击“下一页”按钮，进入下一页继续执行相同的全选操作。通过循环控制，可以连续处理多页，无需手动一页一页地点击。

1、立项背景和目标： 在信息碎片化时代，用户面临新闻多端分散、优质内容易被404（链接失效）等痛点。本项目旨在打造一个跨平台（PC网页、iOS、HarmonyOS）的智能新闻聚合系统。核心目标是通过分布式爬虫实时抓取全网热点资讯，并利用无头浏览器技术对高价值新闻生成永久DOM快照和长图存档，确保信息资产的永久可访问性。 2、核心功能模块介绍： 分布式爬虫与清洗引擎： 针对不同新闻源定制抓取策略，利用自然语言处理（NLP）进行正文提取、去重和自动打标签。 网页快照与归档中台： 监听新闻入库事件，异步调度无头浏览器渲染目标页面，生成离线HTML快照和PDF/长图，存储至对象存储（OSS）。 多端统一分发API： 为HarmonyOS、iOS和PC Web提供统一的RESTful接口，支持基于ElasticSearch的亿级数据毫秒级全文检索。 智能推荐与订阅机制： 根据用户浏览画像，实现千人千面的新闻流推荐。 3、业务流程、功能路径描述： 数据生产链路： 调度中心下发任务 -> 爬虫节点抓取HTML -> 清洗服务提取标题/正文/时间 -> 触发快照异步任务 -> 存入MySQL并同步至ES索引。 C端用户访问链路（以鸿蒙端为例）： 用户打开HarmonyOS App -> 发起首页Feed流请求 -> 后端网关鉴权 -> 推荐系统计算流数据 -> 返回资讯列表 -> 用户点击新闻 -> 优先加载本地/OSS的网页快照，实现秒开体验。

在企业知识管理和智能问答系统建设中，原始文档常常存在格式混乱、OCR噪声、结构断裂等问题，导致入库前难以保证数据质量。 针对这一痛点，doc_cleaner提供自动化的文档清洗、复杂度评估和人工审核分流能力，适用于金融、医疗、制造等行业的批量文档标准化和风险筛查场景，显著提升数据入库前的可用性和安全性。 doc_cleaner 以 LangGraph固定10节点的流程为核心，支持多格式文档（PDF、扫描件、DOCX、图片等）自动识别与抽取。 系统通过智能路由（MinerU/Unstructured）、复杂度评分、清洗策略决策、半自动清洗、自动审核与人工复核闭环，实现高质量纯文本输出。 产物包括清洗结果、风险报告、复核队列、失败追踪等，支持批量处理、断点续跑和插件化策略扩展，满足企业级文档治理需求

1.立项背景 大学生群体是我们产品的核心目标用户，他们的年龄范围主要集中在18至25岁之间。这个年龄段的学生正处于高等教育阶段，需要修读各类专业课程，面临着较大的记忆压力和学习任务。由于大学生活的特点，他们的时间往往呈现出碎片化的状态，难以进行长时间连续的学习。 2.典型使用场景的深入剖析： 首先，在课前预习和课后复习方面，学生可以利用我们的产品提前了解即将学习的内容，并在课后及时巩固所学知识。其次，在考试前期，产品可以帮助学生进行集中性的记忆训练，提高复习效率。再者，日常的任务管理和课程安排也是重要应用场景，帮助学生合理规划时间。最后，考虑到现代学生多设备使用的习惯，我们还提供了跨设备同步学习进度的功能，确保学习数据的一致性和连续性。 3.核心功能的详细描述 核心目标用户群体主要针对上海交通大学学生 课程自动导入功能： 系统可以从Canvas等主流教育平台自动获取课程表和回放视频资源，同时支持用户手动补充其他日程安排，如社团活动、兼职工作等，确保日程的完整性。 AI知识点总结功能： 通过先进的AI技术，系统能够自动提取课程视频字幕中的关键信息，生成便于复习的知识摘要。同时，还能自动抓取课程PPT中的重要内容，为用户提供全方位的学习资料。 智能复习规划的算法逻辑： 基于艾宾浩斯遗忘曲线理论，系统会自动安排最优的复习时间。用户可以根据个人需求自定义复习优先级，也可以选择排除某些不需要复习的课程。 日程可视化与提醒功能的设计理念： 系统提供震动提醒和铃声提醒两种方式，确保用户不会错过重要事项。同时具备冲突检测和自动顺延机制，当出现时间冲突时能够智能调整日程安排。 个性化功能： 为了满足用户的个性化需求，我们提供了多种颜色的主题风格供用户选择。此外，还设置了可自定义的免打扰时段，既能保障用户的专注学习时间，又能在夜间休息时避免被打扰。

基于Auto.js开发的微信自动抢红包脚本，通过监听系统通知实时响应红包消息，自动点击横幅进入聊天界面，并利用固定坐标快速点击红包和“开”按钮。脚本支持多次重试机制，确保红包被及时抢到，无需人工干预，极大提升抢红包成功率。

本项目旨在解决 SAP BW 系统运维中人工监控效率低、响应滞后、易遗漏异常的痛点，通过 RPA 机器人替代人工，实现对 SAP BW 数据加载、任务执行、系统状态的 7×24 小时自动化监控。 核心功能模块包括： SAP BW 监控模块：RPA 自动登录 SAP 系统，定时检查 BW 进程、数据加载任务、系统日志及关键指标，识别任务失败、数据异常、系统告警等问题。 智能通知模块：当监控到异常时，RPA 触发微信消息推送，将异常详情、影响范围、建议处理措施实时推送给运维人员；同时可调用 Python 接口，通过电话语音或系统声音输出进行二次告警，确保关键问题不被遗漏。 辅助识别模块：集成 Python OCR 图片文字识别能力，自动解析 SAP BW 监控截图中的关键信息，补充到告警内容中，提升问题定位效率。 业务流程为：RPA 定时巡检→发现异常→触发多渠道告警→运维人员接收并处理→RPA 记录处理结果并归档，形成闭环运维监控体系，大幅降低人工成本，提升运维响应速度和系统稳定性。

核心负责华为AI智能语音音箱的时间/日程/闹钟核心模块全流程开发： 时间算法：攻克自然语言时间解析难点，设计多场景时间提取算法，精准解析用户语音输入中的时间信息（含多日期、多时间节点），适配中文多样化时间表述（如 “明天下午3点”“下周二上午10点到12点” 等），保障时间解析准确率； 高并发性能优化：重构闹钟服务多线程调度逻辑，针对百万级用户并发触发闹钟的场景做性能调优，通过线程池复用、任务分片、锁粒度优化等手段，将系统响应时间缩短 20%，支撑高并发场景下的服务稳定性。

将历史的日期特征和天气特征数字化，结合历史客流量得到输入数据，组合为LSTM算法的输入，并将LSTM算法的输出经过全连接神经网络得到未来一天的客流量预测值，最后将未来一天的日期和天气特征通过另一个全连接神经网络计算得到一个权值，修正客流量预测值，为地铁运营部门提供参考，提前调整地铁运行系统。目前主要是预测整条线路的天粒度的客流量。

本项目开发出基于人脸检测与跟踪算法的远程驾驶系统。驾驶员通过脸部的细微运动即可远程控制车辆的行驶，解放了双手。项目的核心是基于 AdaBoost 算法的人脸检测与跟踪技术以及基于 TCP-SOCKET 的远程通信技术。项目的关键技术难点在于人脸检测的准确性、判别算法的鲁棒性和通信系统的实时性。项目很好地满足了这几点要求。

1. 背景：通过机器学习训练自己的投资习惯进行定投的Agent，解放用户的精力和为客户实现盈利。 2. 功能：通过机器学习算法和长期积累的数据训练小模型，通过自动化脚本操作金融平台，为用户自动进行投资，可按用户要求定制止盈和止损策略。 3. 交付成果：此辅助程序为用户提供了极大的便利，解放用户双手，自动化进行执行并且平均每日产生至少15%的收益。

系统每日在指定时间段内随机触发，自动抓取知乎等平台的当日头条内容，结合AI文生图技术生成高质量配图，并将图文消息自动推送至微信群。整个流程无需人工干预，实现从热点发现、内容创作到社群分发的全链路自动化，提升信息传播效率与运营智能化水平。 1、定时触发机制：每天在指定时间段内自动启动任务流程。 2、随机时间执行：在设定的时间段内，系统随机选择一个具体执行时刻，避免固定时间点的可预测性。 3、头部内容抓取：自动获取主流平台（如知乎）当日的“头条”或热门帖子内容（标题+正文）。 4、AI图文生成：基于抓取的文本内容，调用文生图AI模型自动生成匹配的图像。 5、自动推送至微信群：将生成的图文内容（文字+图片）自动发送到指定微信群，完成信息分发。 6、端到端自动化运营：无需人工干预，实现从内容采集 → 图像生成 → 社群发布的一体化流程。