业务和功能介绍
本项目是一套成熟的中文文本分类全栈解决方案。它基于目前中文自然语言处理(NLP)领域最领先的 RoBERTa 预训练模型，专为政务工单自动分办、客服咨询智能归类、舆情监控情感分析等场景设计。相比传统方案，本项目不仅识别更聪明，更重要的是解决了AI模型“不可解释”和“难以纠错”的行业痛点。
1. 分类结果完全可控
大多数AI模型是黑盒，分错了只能干着急。本项目内置了“业务规则引擎”，允许您通过配置简单的关键词逻辑来直接干涉预测结果。
例如：只要文本中出现“断水、断电”且包含“学校”，可以强制规则将其划分为“校园后勤”类，而无需重新训练模型。这种“AI模型+规则引擎”的双保险机制，确保了在生产环境中的100%可靠性。
2. 训练维护零代码
您不需要学习任何编程知识。只需要维护一份普通的 Excel 或 CSV 表格（左边文本，右边分类名称），系统会自动识别您的分类体系。无论是增加分类、删除分类还是修改分类名称，上传表格后一键即可完成模型迭代。
3. 性能卓越与标准化交付
系统采用 FastAPI 高性能框架开发，单条文本预测仅需毫秒级响应。支持 Docker 容器化一键部署，无论是在本地电脑、云服务器还是政府内网环境，都能实现分钟级快速安装。
1. 分类结果完全可控
大多数AI模型是黑盒，分错了只能干着急。本项目内置了“业务规则引擎”，允许您通过配置简单的关键词逻辑来直接干涉预测结果。
例如：只要文本中出现“断水、断电”且包含“学校”，可以强制规则将其划分为“校园后勤”类，而无需重新训练模型。这种“AI模型+规则引擎”的双保险机制，确保了在生产环境中的100%可靠性。
2. 训练维护零代码
您不需要学习任何编程知识。只需要维护一份普通的 Excel 或 CSV 表格（左边文本，右边分类名称），系统会自动识别您的分类体系。无论是增加分类、删除分类还是修改分类名称，上传表格后一键即可完成模型迭代。
3. 性能卓越与标准化交付
系统采用 FastAPI 高性能框架开发，单条文本预测仅需毫秒级响应。支持 Docker 容器化一键部署，无论是在本地电脑、云服务器还是政府内网环境，都能实现分钟级快速安装。
项目实现
【技术规格】
核心算法：RoBERTa (Transformer架构深度学习)
后端架构：FastAPI + PyTorch
数据管理：Pandas + Scikit-learn
部署方式：Docker 容器化镜像 (支持离线部署)
功能接口：支持单条预测、Top-K 预测、批量数据处理、规则热重载
【交付内容】
1. 完整的后端源代码与推理环境
2. 自动化模型训练工具包（让您可以随时训练自己的新数据）
3. 标注数据的模板文件与管理指南
4. 标准化 API 接口文档与一键部署脚本
5. 简洁的 Web 展示前端（用于直接演示效果）
核心算法：RoBERTa (Transformer架构深度学习)
后端架构：FastAPI + PyTorch
数据管理：Pandas + Scikit-learn
部署方式：Docker 容器化镜像 (支持离线部署)
功能接口：支持单条预测、Top-K 预测、批量数据处理、规则热重载
【交付内容】
1. 完整的后端源代码与推理环境
2. 自动化模型训练工具包（让您可以随时训练自己的新数据）
3. 标注数据的模板文件与管理指南
4. 标准化 API 接口文档与一键部署脚本
5. 简洁的 Web 展示前端（用于直接演示效果）
示例图片视频
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微信原生AI应用热量管理工具小程序-纤刻
# 纤刻 — AI 驱动的智能饮食与运动管理助手
> 记录今天，刻下改变。
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## 一、产品概述
纤刻（Qianke）是一款基于微信小程序平台的 AI 智能健康管理工具，面向关注体重管理、饮食质量和代谢安全的用户群体。产品深度集成人工智能能力，提供从食物识别、营养规划到运动记录的全链路闭环体验，让用户在微信生态内即可完成科学、个性化的健康管理。
### 核心定位
- **不只是热量计算器**：纤刻在传统热量追踪基础上，引入代谢安全监控（Energy Availability）、饮食结构分析、AI 自适应目标调整等进阶能力，帮助用户在安全范围内达成健康目标。
- **AI 原生体验**：从拍照识别食物、对话式运动记录，到基于 14 天行为数据的动态目标生成，AI 贯穿产品的每一个核心环节。
- **科学安全优先**：内置激进策略风险检测、健康状况守卫、体重漂移校验等多层安全机制，确保用户不会因追求速度而损害健康。
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## 二、目标用户
- 希望管理体重（减脂 / 维持 / 增重）的微信用户
- 关注饮食营养质量、希望了解每日膳食结构的人群
- 有慢性病管理需求（高血压、二型糖尿病、慢性肾病等）需要谨慎控制饮食的用户
- 偏好在微信生态内完成健康管理、不想额外安装独立 App 的用户
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## 三、核心功能
### 3.1 智能仪表盘（Dashboard）
仪表盘是用户的「今日中心」，一屏呈现完整的当日健康状态：
| 模块 | 说明 |
|------|------|
| 热量英雄卡 | 显示剩余可摄入热量，动态渐变色彩随摄入比例变化（绿色 → 黄色 → 红色），圆环进度指示器 |
| 三大宏量营养素卡片 | 蛋白质 / 碳水 / 脂肪各自的进度条、摄入量、目标值、最低摄入线和颜色引导 |
| 代谢安全卡 | 实时计算 Energy Availability（可用能量 / 去脂体重），三级安全状态（安全 / 注意 / 危险） |
| 四餐记录 | 早 / 午 / 晚 / 加餐四个餐次，展开查看每条食物记录，支持编辑和删除 |
| 饮食结构分析 | 汇总当日所有食物标签，显示警告标签（高糖、高钠等）和正面标签（高纤维、抗炎等） |
| 运动卡 | 展示当日运动记录，支持增删改 |
| 体重卡 | 显示当日体重及与上次的变化量 |
下拉刷新可同步微信运动步数并刷新 AI 日标。
### 3.2 AI 拍照识别（AI Camera）
两种模式，覆盖食物和配料表两大场景：
**食物识别模式**
- 拍照或从相册选择食物图片
- AI 返回：食物名称、每 100g 营养素（热量 / 蛋白质 / 碳水 / 脂肪）、建议份量、置信度、推荐文案
- 丰富的标签体系：微量营养素亮点（microHighlights）、功能效果（f
SurveyPulse - 智能在线调查与实时分析平台
1、立项背景和目标：SurveyPulse 面向产品、运营、市场研究等团队，解决传统问卷平台多人编辑易冲突、数据反馈滞后、分析链路割裂的问题，目标是建设一套支持团队协作、复杂逻辑问卷、实时采集与实时分析的大型在线调查平台。
2、软件功能、核心功能模块介绍：系统包含用户与工作空间管理、问卷创建与发布、答题采集、实时分析四大模块。核心能力包括注册登录、角色权限管理、复杂题型配置、逻辑跳转、多人协作编辑、问卷发布、按题/整卷提交、实时统计、数据看板与导出报告。演示页面见 apps/web/src/pages/DemoPage.vue。
3、业务流程、功能路径描述：用户先创建工作空间并邀请成员，在管理端创建问卷、配置题目与跳转逻辑，然后发布问卷链接。受访者在答题端动态完成作答，系统同步执行逻辑校验并提交数据。随后分析服务实时汇总答卷结果，在看板中展示参与量、满意度和趋势变化，形成“创建—发布—采集—统计—分析”的完整业务闭环。
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