业务和功能介绍
APP 名称：勤记工
宣传标语：每日勤记工，工钱清清楚楚
产品定位：零工、日结工、临时工专用打卡记工记账对账工具
风格：简约大字、无广告、操作简单、适配中老年工友
完整四大模块核心
首页
今日打卡/工时 / 当日收入显示、 本月工资 、 本月收入、待结工资、上班打卡、下班打卡、快速记工、最近记录
日历
打卡记录、 出勤天数、本月总工时、本月总收入
统计
收支汇总、工时统计、收入占比图表、日月年数据切换、打工收入分析
我的
数据备份恢复、云端同步登录、常用工种预设、深色模式、使用帮助、检查更新、关于我们、意见反馈、隐私协议
宣传标语：每日勤记工，工钱清清楚楚
产品定位：零工、日结工、临时工专用打卡记工记账对账工具
风格：简约大字、无广告、操作简单、适配中老年工友
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收支汇总、工时统计、收入占比图表、日月年数据切换、打工收入分析
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数据备份恢复、云端同步登录、常用工种预设、深色模式、使用帮助、检查更新、关于我们、意见反馈、隐私协议
项目实现
技术 |架构
|------|------|
| 语言 | Kotlin 2.0 |
| UI | Jetpack Compose + Material 3 |
| 架构 | Clean Architecture + MVI |
| 依赖注入 | Hilt |
| 数据库 | Room |
| 异步 | Coroutines + Flow |
| 导航 | Navigation Compose（Type-Safe）
一 项目概述
本项目是一款面向务工群体的工时与收入管理工具，聚焦解决工人日常记工，工时统计，欠薪记录，对账核算的痛点问题应用主打操作极简，数据安全，离线可云端同步数据永久保存，为用户提供一站式的记工，考勤与薪资管理解决方案，帮助用户高效管理劳动收入，规避薪资纠纷风险。
二 架构分层设计
项目严格遵循Clean Architecture 分层原则，实现内外层单向依赖，确保架构清晰、易扩展：
1.Presentation 层（表现层）
采用 MVI（Model-View-Intent）模式，实现单向数据流：用户 Intent 触发状态更新，View 渲染 State，状态可预测、调试友好。
包含 Compose 页面组件、ViewModel、状态定义与事件处理逻辑，负责 UI 交互与状态管理。
2.Domain 层（领域层）
架构核心，定义业务模型（WorkRecord、IncomeDetail 等）与 Repository 接口，封装核心业务规则，不依赖任何外部框架。
包含工时计算、薪资核算、数据校验等核心业务逻辑，是应用的 “业务大脑”。
3.Data 层（数据层）
实现 Domain 层 Repository 接口，通过 Room 数据库完成本地数据的增删改查操作。
封装数据源，隔离数据存储细节，支持后续扩展云端同步功能。
三 项目亮点与优势
1.架构健壮性：Clean Architecture + MVI 架构实现了业务逻辑与 UI、数据层的解耦，便于后续功能扩展（如云端同步、多端适配），单元测试覆盖率高。
2.用户体验优化：采用 Jetpack Compose 实现声明式 UI，界面简洁流畅，响应式状态更新，避免传统 View 体系的性能问题；适配不同屏幕尺寸，支持深色模式。
3.数据安全可靠：所有数据本地存储，无需联网即可使用，保障用户隐私；Room 数据库提供数据持久化，支持数据备份与恢复，避免数据丢失。
4.性能高效：Kotlin 协程 + Flow 处理异步任务，避免主线程阻塞；数据懒加载与分页查询优化，提升大数据量下的应用响应速度。
四 项目成果
已完成核心功能开发，实现了从工时记录、收入统计到欠薪管理的全流程闭环；适配 Android 8.0 及以上系统，在中低端设备上运行流畅
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| 语言 | Kotlin 2.0 |
| UI | Jetpack Compose + Material 3 |
| 架构 | Clean Architecture + MVI |
| 依赖注入 | Hilt |
| 数据库 | Room |
| 异步 | Coroutines + Flow |
| 导航 | Navigation Compose（Type-Safe）
一 项目概述
本项目是一款面向务工群体的工时与收入管理工具，聚焦解决工人日常记工，工时统计，欠薪记录，对账核算的痛点问题应用主打操作极简，数据安全，离线可云端同步数据永久保存，为用户提供一站式的记工，考勤与薪资管理解决方案，帮助用户高效管理劳动收入，规避薪资纠纷风险。
二 架构分层设计
项目严格遵循Clean Architecture 分层原则，实现内外层单向依赖，确保架构清晰、易扩展：
1.Presentation 层（表现层）
采用 MVI（Model-View-Intent）模式，实现单向数据流：用户 Intent 触发状态更新，View 渲染 State，状态可预测、调试友好。
包含 Compose 页面组件、ViewModel、状态定义与事件处理逻辑，负责 UI 交互与状态管理。
2.Domain 层（领域层）
架构核心，定义业务模型（WorkRecord、IncomeDetail 等）与 Repository 接口，封装核心业务规则，不依赖任何外部框架。
包含工时计算、薪资核算、数据校验等核心业务逻辑，是应用的 “业务大脑”。
3.Data 层（数据层）
实现 Domain 层 Repository 接口，通过 Room 数据库完成本地数据的增删改查操作。
封装数据源，隔离数据存储细节，支持后续扩展云端同步功能。
三 项目亮点与优势
1.架构健壮性：Clean Architecture + MVI 架构实现了业务逻辑与 UI、数据层的解耦，便于后续功能扩展（如云端同步、多端适配），单元测试覆盖率高。
2.用户体验优化：采用 Jetpack Compose 实现声明式 UI，界面简洁流畅，响应式状态更新，避免传统 View 体系的性能问题；适配不同屏幕尺寸，支持深色模式。
3.数据安全可靠：所有数据本地存储，无需联网即可使用，保障用户隐私；Room 数据库提供数据持久化，支持数据备份与恢复，避免数据丢失。
4.性能高效：Kotlin 协程 + Flow 处理异步任务，避免主线程阻塞；数据懒加载与分页查询优化，提升大数据量下的应用响应速度。
四 项目成果
已完成核心功能开发，实现了从工时记录、收入统计到欠薪管理的全流程闭环；适配 Android 8.0 及以上系统，在中低端设备上运行流畅
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一、项目背景
工厂内机床、设备通过PLC采集温湿度、压力、电量、加工计数等实时物联网数据，经Modbus 等协议接入Kafka。原始数据存在大量重复、异常、乱序、跳变问题，无法直接用于MES系统与生产大屏；设备运行状态（绿/黄/红/灰）无统一规则，加工计数易重复统计，亟需一套从0到1的实时数据清洗与治理体系。
二、项目目标
1. 建立设备状态标准化规则，自动识别正常、告警、故障、停机状态并统计各状态持续时长；
2. 构建生产加工计数清洗规则，过滤重复上报数据，处理人工重置等异常场景，保证计数准确；
3. 输出标准结构化数据，支撑MES系统、生产可视化大屏分钟/小时/日报表展示。
三、项目概述
该项目为工业物联网数据治理从0到1建设，采用Flink +Doris 技术架构。从Kafka消费设备实时采集数据，通过自定义清洗规工重置场景处理。清洗后数据写入聚合表，为下游MES系统、可视化大屏提供分钟级至日报级的标准化数据，支撑生产监控、趋势分析与产能统计。
项目职责：
1. 独立负责工业物联网数据治理项目从0到1设计与落地，参与整体架构方案讨论，最终确定并实现Flink +Doris 实时数仓架构；
2. 全程负责从Kafka消费设备实时数据，完成数据清洗、去重、异常过滤、乱序处理、状态计算、指标聚合等全流程开发；
3. 设计并实现设备运行状态（正常/告警/故障/停机）规则引擎，自动统计各状态持续时长并结构化落表；
4. 开发生产加工计数精准清洗逻辑，处理重复上报、人工重置等复杂业务场景，确保计数准确；
5. 构建标准聚合层数据模型，对外提供数据接口，支撑下游MES系统、生产可视化大屏实时展示与报表统计；
6. 负责需求变更、接口迭代及历史数据重刷、补算等运维工作，保障数据一致性。
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