烟草稽查系统

AI CRM 系统 — 产品介绍 AI CRM 是一款面向中小企业的 AI 原生客户关系管理系统，由深圳零源码科技有限公司自主研发。系统以"让客户数据成为组织资产"为核心理念，覆盖客户全生命周期管理，帮助企业实现销售流程标准化、客户运营精细化和经营决策数据化。 【核心功能】 一、客户 360° 视图 以客户为中心聚合全部信息：基本信息、联系人网络、商机进展、跟进时间线、合同与回款记录，五合一详情面板，一目了然。支持客户查重、标签管理和状态流转（正常/休眠/流失/黑名单）。 二、销售漏斗管理 看板式卡片展示从初步接触到赢单的全部阶段，每张卡片清晰呈现商机名称、预计金额和当前赢率。一键推进阶段，自动记录变更日志，销售经理可实时掌握团队 pipeline。 三、线索管理与转化 支持多渠道线索录入（官网、转介绍、展会、广告、电话等），线索状态包括新线索、已联系、已转化和无效。一键将线索转化客户，自动同步联系人信息，减少重复录入。 四、公海机制 超期未跟进的客户自动回收至公海池，其他销售可领取。支持保护期设置和每日领取上限，避免恶意抢单。公海操作全量记录，可追溯每一次放入和领取。 五、AI 智能分析 内置 RFM 客户价值评分模型，自动将客户分为 A/B/C 等级；流失预警引擎识别高流失风险客户，帮助销售优先跟进。数据看板提供今日待办、业绩排名、销售趋势和来源分析。 六、合同与回款管理 合同全生命周期管理（履行中/已完成/已终止/已过期），到期自动提醒。回款记录关联合同和客户，金额自动汇总，支持多种支付方式。 七、工单系统 四状态流转（待处理→处理中→已解决→已关闭），支持分配处理人和优先级管理，确保客户问题及时闭环。 八、权限与审计 六种预设角色（超级管理员、管理员、销售经理、销售、客服、只读），前端按钮和后端接口双重权限控制。关键操作全量审计，谁在什么时间做了什么均有记录。 【技术架构】 后端采用 NestJS 11 + TypeScript + TypeORM，数据库 PostgreSQL 16 + Redis 7。前端采用 React 19 + TypeScript + Vite 8，UI 组件基于 shadcn/ui + Tailwind CSS 4，图表使用 Recharts。全栈 TypeScript，类型安全。Docker Compose 一键部署。 【适用场景】 适用于 10-500 人规模企业，特别适合销售驱动型组织：B2B 销售团队、软件/SaaS 公司、专业服务公司、贸易批发企业、教育培训机构等。系统开箱即用，无需复杂配置，移动端和桌面端均可流畅使用。 【商业授权】 本产品为商业专有软件，版权所有 © 2026 深圳零源码科技有限公司，保留所有权利。商业授权及合作咨询请联系版权方。

用 STM32MP257 和 ESP32-S3 搭了一套双芯片系统。M33 负责硬实时采集和控制，A35 跑 Linux 做复杂一点的推理和通信，ESP32-S3 当无线通信模块用和安全模块。数据通过 MQTT 传到 Docker 后端存储和可视化。训练框架 PyTorch，边缘推理引擎 ONNX Runtime，可视化 TensorBoard + Plotly。从硬实时控制芯片到云端训练，再到边缘端异构部署 的全栈式群体智能系统。系统底层采用 STM32MP257（A35+M33+NPU）与 ESP32-S3 双芯异构架构，确保微秒级安全响应与高算力 AI 推理共存；中层通过 EMQX + TimescaleDB + Grafana 实现千万级消息的实时数据中枢与时空可视化；上层接入课题组的多智能体强化学习（MARL）算法库（HetDPS、LazyAgents、MADPS 等），解决异构集群在稀疏奖励、通信受限、责任分散等挑战下的协同决策问题。

1、立项背景和目标 Minecraft作为全球热门沙盒游戏，玩家在游戏中经常遇到合成配方查询、资源定位、生存技巧咨询等问题，传统Wiki查询效率低、新手门槛高。本项目旨在利用AI大模型与RAG检索增强生成技术，构建一个专为Minecraft玩家服务的智能问答助手，帮助玩家快速获取游戏知识。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 系统包含Web端、PC桌面端(Electron)、Android端、微信小程序多端入口，核心功能包括：(1)AI智能对话问答，基于百炼大模型实现自然语言交互；(2)RAG知识库检索，通过Milvus向量数据库存储Minecraft官方Wiki数据，支持精准知识问答；(3)Agent智能体工具调用，可结合网页搜索和知识库综合回答；(4)文件上传问答，支持玩家上传文档自定义查询；(5)用户系统，支持注册登录、对话历史管理；(6)自动化运维，支持定时任务、健康检查、日志轮转。 3、业务流程、功能路径描述 用户进入系统后，选择平台(Web/PC/Android/小程序)访问助手界面，可直接发起AI对话提问。系统通过Express后端接收请求，经意图分析后调用Agent中间件，结合RAG向量检索（Milvus）、网络搜索工具（如有）、历史对话上下文（Redis/MySQL），由大模型生成流式回答返回给用户。同时系统支持用户注册登录，保存对话历史，支持文件上传进行定制化问答。管理员可通过后台管理知识库数据、查看运行健康状态。

目前正在研发本地优先 Agent 协作工作台「摇光」。 摇光的核心目标是让用户可以用自然语言描述目标，由系统自动组织 AI 角色、调用工具、推进任务，并在桌面端、本地环境和移动端入口中持续交付结果。 当前产品已完成最小闭环，并进入内测和效果优化阶段。

该项目是一个面向 Hadoop 集群故障诊断与运维管理场景的 Web 管理系统，目标是为集群管理、节点监控、日志查看和智能诊断提供统一的前端操作界面。 我独立负责项目全部前端开发，围绕登录注册、集群列表、节点监控、日志查看、用户管理、个人中心、AI 诊断等模块进行设计与实现。用户可在系统内完成集群与节点信息查看、日志检索、资源监控、用户管理以及智能诊断交互等操作。 项目采用前后端分离方式，前端负责页面展示、交互逻辑和状态切换，后端提供认证鉴权、集群管理、日志查询和 AI 诊断接口支持。其中 AI 诊断模块支持日志预览、节点选择、上下文透传与流式输出展示，提升了故障分析场景下的交互体验。项目同时兼顾 PC 端与移动端浏览体验，对主要页面进行了较完整的响应式适配，保证不同尺寸设备下界面稳定可用。