业务和功能介绍
背景：
客户为丧葬行业ERP系统供应商，在以往的业务中，丧葬服务公司需要先收录石碑信息到REP系统中（图形、碑文、大小等），再根据收录的信息使用文泰刻绘等第三方收费软件编辑成刻绘图，刻绘软件再将数据发送到刻字机，由刻字机完成贴纸的刻绘，贴纸刻绘完成后由人工将贴纸贴到石碑上，使用角磨机打磨出文字。在这个流程中存在许多缺陷，例如刻绘软件无法刻绘出异形石碑的轮廓、无法刻绘指定图案、客户需要先在ERP系统中制图再去刻绘软件中制图（重复操作）等。所以需要有一个新的上位机程序可以直接连接刻字机，将客户在网页绘制的图形刻绘出来，不需要再使用其他第三方刻绘软件。
功能：
1.软件支持USB或串口连接刻字机
2.软件可以将图片转为HP-GL或DM-PL数据，将数据发送至刻字机
3.可以实时预览图片刻绘后的结果
4.ERP系统为网页，需要接收网页的数据请求并做出相应
5.可以预览刻绘轨迹，方便调试
6.软件需要适配大多数品牌或型号的刻字机
客户为丧葬行业ERP系统供应商，在以往的业务中，丧葬服务公司需要先收录石碑信息到REP系统中（图形、碑文、大小等），再根据收录的信息使用文泰刻绘等第三方收费软件编辑成刻绘图，刻绘软件再将数据发送到刻字机，由刻字机完成贴纸的刻绘，贴纸刻绘完成后由人工将贴纸贴到石碑上，使用角磨机打磨出文字。在这个流程中存在许多缺陷，例如刻绘软件无法刻绘出异形石碑的轮廓、无法刻绘指定图案、客户需要先在ERP系统中制图再去刻绘软件中制图（重复操作）等。所以需要有一个新的上位机程序可以直接连接刻字机，将客户在网页绘制的图形刻绘出来，不需要再使用其他第三方刻绘软件。
功能：
1.软件支持USB或串口连接刻字机
2.软件可以将图片转为HP-GL或DM-PL数据，将数据发送至刻字机
3.可以实时预览图片刻绘后的结果
4.ERP系统为网页，需要接收网页的数据请求并做出相应
5.可以预览刻绘轨迹，方便调试
6.软件需要适配大多数品牌或型号的刻字机
项目实现
实现方案：
1.使用Http的端口监听接收网页从浏览器发送的请求数据，并根据实际情况做出相应（例如预览刻绘效果图、确认刻绘、刻绘完成、参数调整等）
2.使用LibUsbDotNet库实现软件可以向USB发送数据
3.使用opencv实现图片识别，并将其转化为HP-GL或DM-PL数据
4.提供视觉参数调整模块，可以根据实际情况自由调整参数，以达到最好的识别效果
5.提供命令设备模块，不同的设备可接收的命令标准不同，所以需要单独设置，当客户遇到新的刻字机时，只需要刻字机厂商提供命令标准，客户根据命令标准修改设置即可，默认搭载HP-GL和DM-PL
1.使用Http的端口监听接收网页从浏览器发送的请求数据，并根据实际情况做出相应（例如预览刻绘效果图、确认刻绘、刻绘完成、参数调整等）
2.使用LibUsbDotNet库实现软件可以向USB发送数据
3.使用opencv实现图片识别，并将其转化为HP-GL或DM-PL数据
4.提供视觉参数调整模块，可以根据实际情况自由调整参数，以达到最好的识别效果
5.提供命令设备模块，不同的设备可接收的命令标准不同，所以需要单独设置，当客户遇到新的刻字机时，只需要刻字机厂商提供命令标准，客户根据命令标准修改设置即可，默认搭载HP-GL和DM-PL
示例图片视频
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1、立项原因
旨在解决网络环境不佳或完全断网场景下，开发者无法依赖云端服务进行高效编码的问题。尤其针对“vibe coding”（氛围式/对话式编程）开发模式中，需频繁口头表述需求、反复整理和调整关键词的痛点，通过引入本地化的语音转换输入能力，降低操作门槛，提升离线状态下的开发效率与体验。
2、行业场景
适用于边缘计算、野外作业、移动车载、工业现场、保密内网等弱网或断网环境下的软件开发场景。在此类业务背景下，传统在线IDE或云编码工具不可用，而开发者仍需快速迭代原型或调试代码，本方案可为其提供轻量、即时、无需联网的语音辅助编程支持。
3、功能模块
入口（`main.py`）：负责单实例互斥、日志初始化、全局异常钩子，以及启动画面展示与模型延迟加载的协调。
语音识别引擎（`asr_engine.py`）：核心模块，统筹音频采集、VAD切句、ASR识别、实时模拟输入和LLM异步纠错的全流程。
配置管理（`config.py`）：单例模式读写`settings.json`，支持配置变更通知和原子写入。
LLM客户端（`llm_corrector.py`）：封装HTTP请求，实现与本地或远程大语言模型的通信、可用性探测及超时重试。
系统托盘（`tray_app.py`）：基于pystray实现托盘图标、全局快捷键（左Alt+Q）监听及状态显示。
启动画面（`splash.py`）：无边框进度窗口，带毛玻璃效果，展示模型加载进度。
设置界面（`settings_ui.py`）：独立线程运行的Tkinter配置窗口，支持LLM地址/模型修改及连接测试。
VAD指示器（`vad_indicator.py`）：鼠标旁动态彩色光点，实时显示语音概率和音量大小。
4、功能描述
核心工作流程如下：
用户按下全局热键（左Alt+Q）后，系统通过PyAudio采集麦克风音频，经Silero VAD进行语音活动检测与切句，再由SenseVoiceSmall端到端模型实时识别为文字。识别结果立即模拟键盘输入上屏，确保低延迟反馈。
同时，系统将识别文本送入LLM纠错队列，在用户静默3秒后自动触发批量纠错。LLM修正标点和错字后，通过模拟退格删除原文并粘贴修正文本，实现无感替换。纠错过程支持取消重入——若用户在LLM处理中继续说话，当前请求被取消，未处理句子自动归还队列等待下一批次。
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Go+FFmpeg 抖音财经股票指标视频自动化生成系统
一、项目简介
本人自1993年接触证券市场，2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序，因并发性能限制，批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言，依托原生并发模型，将运算耗时由半小时优化至1分钟内，期间对比Python、Julia等语言后，最终选定Go为主力开发语言。
2025年启动本项目：基于自研股票指标函数体系，搭建财经短视频自动化流水线，将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。
技术迭代上，初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列，再由FFmpeg合成视频。经持续优化，现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成，仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时，回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。
二、业务功能
批量指标运算：批量读取量化数据，自动运算生成股票指标信号。
数据可视化渲染：支持FFmpeg滤镜实时绘图，兼容GG静态PNG绘图兜底方案。
短视频自动合成：按平台规范自动合成视频，适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。
全流程自动化调度：从数据到视频全链路自动化，支持持续产出可视化素材。
智能渲染链路切换：根据耗时、画质需求，自动选择最优渲染方案（FFmpeg主链路/GG兜底）。
三、技术栈
Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本
帮助文档
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