Tank Blast: Block Revolution

快消品产品追溯系统｜业务&产品功能（极简版） 一、核心业务描述 围绕快消品（食品、日化、饮料、零食等）全生命周期，实现一物一码全链路追溯，打通生产、仓储、渠道、经销商、终端门店、消费者全环节，用于防伪防窜货、质量溯源、合规监管、渠道管控、营销互动，出现质量问题可快速精准召回，同时辅助企业管控窜货、统计动销、提升品牌信任。 二、核心产品功能 1. 生产端追溯 - 一物一码赋码：给单品/箱/托盘生成唯一追溯码，绑定批次、生产日期、原料、生产线信息 - 生产数据录入：原料批次、加工时间、质检报告、生产班组自动上传系统 2. 仓储&物流追溯 - 出入库扫码：箱码/托盘码绑定仓库、物流单号、经销商信息 - 物流节点记录：发货、中转、签收全程留痕，实时查看货物流向 3. 渠道防窜货管控 - 经销商/区域绑定：产品绑定销售区域，扫码识别跨区窜货，预警提醒 - 渠道动销统计：查看各区域、经销商、门店销量，辅助渠道管理 4. 终端&消费者查询 - 消费者扫码：微信/浏览器扫码，查看产品真伪、生产信息、质检报告、物流轨迹** - 扫码营销：搭配红包、积分、抽奖，提升用户互动 5. 监管&质量召回 - 质量溯源：问题产品可快速定位生产批次、流向区域、销售终端 - 精准召回：一键筛选问题产品，推送召回信息，满足食安合规要求 6. 后台管理功能 - 数据看板：生产、渠道、扫码、窜货数据可视化 - 权限分级：厂家、经销商、门店分权限管理 - 报表导出：销量、追溯、窜货统计报表

项目描述：本项目是面向中医药行业学会打造的继续教育一体化管理平台，覆盖继续教育项目申报、审核、执行、评分、证书管理全流程，构建规范化、可追溯、高效率的继教管理体系。平台实现从项目申报到结业证书发放的全线上化运营，解决传统继教管理流程繁琐、效率低下、数据不互通等痛点，助力中医药继续教育行业规范化发展。 核心功能模块：项目申报审核系统：支持继教项目在线申报、材料提交、多级审核、阶段流转，实现申报流程标准化、可追溯。专家评分体系：搭建专家评分模块，支持专家在线打分、意见反馈，实现项目评分透明化、规范化。证书全生命周期管理：实现学员证书自动生成、在线申领、三次执行结业审核、证书核验，保障证书真实性与规范性。多角色权限管理：区分管理员、申报者、专家、学员等多类角色，实现权限精细化管控，确保业务流程有序推进。数据统计分析：基于 EasyExcel 实现继教项目、学员、评分等数据批量导出与多维度统计，为学会管理决策提供数据支撑。用户注册登录体系：支持多角色注册、登录，实现身份校验与会话管理，保障平台数据安全

SCRM基于拓客-管理-运营-服务-营销-分析链路，目前共分为九大模块： 1）全域拓客 ：全域四大场景规模拓客，低成本快速沉淀私域客户池； 2）私域管理 ：基于客户/客群画像，实现一站式精细管理； 3）私域运营 ：基于精细画像，建立自动化运营策略，个性运营； 4）私域营销 ：构建策略人群，全旅程自动精准营销； 5）客服中心 ：全渠道微信智能客服，灵活分配，高效服务； 6）内容管理 ：全类型企业内容生产，全场景触达智能跟踪； 7）会话存档：聊天数据实时存储，沟通风险实时监控，数据安全合规； 8）数据洞察：全链路数据分析，优化营销策略，驱动业务增长； 9）数字员工 ：全局AI解放生产力，数智化运营；

服务于省级疾控中心，用于全省心血管疾病高危人群的早期筛查、风险预警和干预管理。系统覆盖全省各级基层医疗机构和疾控中心，核心业务流程包括： 基层医护人员通过系统对辖区内居民进行心血管健康评估，填写涵盖血压、血脂、血糖、吸烟史、家族史、既往病史等多维度的评估量表。系统根据评估数据自动计算心血管事件风险等级（低危/中危/高危），生成个性化干预方案（如用药建议、生活方式指导、定期随访提醒）。对高危人群建立长期随访档案，基层医护人员定期跟踪干预效果并更新健康数据。省级疾控中心汇总全省数据，进行心血管疾病负担分析、高危人群分布统计和防控策略制定。 系统需在微信生态中使用，医护人员通过微信公众号入口访问，进行病例上报和数据查询。因此URL必须干净、可分享，且用户通过微信消息点击链接后，需精确跳转到指定页面。系统还需支持多角色权限管理（基层医生、疾控审核员、省级管理员），不同角色对应不同的功能模块和数据视图。

为一款基于Claude大语言模型的AI助手PWA（渐进式Web应用）， 面向个人提供智能对话、任务辅助等功能。 立项背景：随着大模型能力提升，用户对个性化AI助手需求增加，本项 目旨在提供一个可定制、可私有部署的AI对话平台。 核心功能模块：1）多轮对话管理，支持上下文记忆；2）PWA离线缓存 ，支持移动端安装；3）后端API服务，对接Claude模型接口；4）用户 会话持久化存储；5）自定义人格与提示词配置。 业务流程：用户通过Web端发起对话请求，前端调用后端Node.js服务， 后端转发至Claude API并返回流式响应，前端实时渲染输出结果。