业务和功能介绍
项目背景：多人共同养宠时，经常出现重复喂食、漏喂、驱虫或用药遗忘、临时嘱咐无法及时同步等问题。“一起喂”是一款面向家庭共同照护场景的微信小程序，目标是让每位照护者随时知道“今天要做什么、谁已经完成、宠物最近有什么变化”。
核心功能包括：1）多宠物档案管理，可分别记录宠物名称、类型、品种、年龄和头像，任务、完成记录、健康档案、交接留言与用品数据均按宠物独立保存；2）长期照护模板，支持每天、每周、每隔几天、每月和单次任务，到新的一天自动生成应执行计划；3）单日计划调整，可只为今天或明天新增、编辑、隐藏任务，不破坏长期模板；4）任务完成与误触撤销，记录完成时间和照护者，并提供到点、逾期与稍后提醒；5）完成记录与近7天统计，展示完成率、完成次数、连续达标天数和明细；6）健康日历与异常记录，可按日期记录驱虫、疫苗、体重、食欲、呕吐、排便等情况；7）家庭照护中心，集中管理交接留言、用品余量、低库存/临期提醒和健康安全卡；8）本地数据备份、恢复、清除及隐私安全说明。
核心使用路径为：创建宠物档案 → 设置长期照护模板 → 系统生成当天任务 → 照护者完成或撤销任务 → 临时调整今天/明天计划 → 在完成记录、健康日历和照护中心持续沉淀家庭照护信息。当前本地安全模式无需注册AppID即可验证完整核心流程，正式版可接入云数据库、邀请共享和微信订阅消息。
核心功能包括：1）多宠物档案管理，可分别记录宠物名称、类型、品种、年龄和头像，任务、完成记录、健康档案、交接留言与用品数据均按宠物独立保存；2）长期照护模板，支持每天、每周、每隔几天、每月和单次任务，到新的一天自动生成应执行计划；3）单日计划调整，可只为今天或明天新增、编辑、隐藏任务，不破坏长期模板；4）任务完成与误触撤销，记录完成时间和照护者，并提供到点、逾期与稍后提醒；5）完成记录与近7天统计，展示完成率、完成次数、连续达标天数和明细；6）健康日历与异常记录，可按日期记录驱虫、疫苗、体重、食欲、呕吐、排便等情况；7）家庭照护中心，集中管理交接留言、用品余量、低库存/临期提醒和健康安全卡；8）本地数据备份、恢复、清除及隐私安全说明。
核心使用路径为：创建宠物档案 → 设置长期照护模板 → 系统生成当天任务 → 照护者完成或撤销任务 → 临时调整今天/明天计划 → 在完成记录、健康日历和照护中心持续沉淀家庭照护信息。当前本地安全模式无需注册AppID即可验证完整核心流程，正式版可接入云数据库、邀请共享和微信订阅消息。
项目实现
项目采用原生微信小程序架构，展示层使用WXML、WXSS和JavaScript，共实现首页、计划管理、多宠物管理、宠物表单、健康日历、完成记录、家庭照护中心、设置等10个业务页面。业务层按计划计算、任务执行、宠物档案、健康记录、交接留言、用品库存和备份恢复进行模块化拆分；数据层在本地模式下使用微信本地存储，并为每只宠物建立独立数据桶。云函数、云数据库和订阅消息接口作为正式发布时的扩展能力预留。
我独立完成了从0到1的需求梳理、产品定位、信息架构、交互设计、视觉规范、数据模型、前端开发、业务逻辑、自动化测试和本地部署。关键实现包括：1）设计“长期模板＋单日覆盖”的计划合并机制，使临时新增、修改或隐藏只影响指定日期，同时保留后续模板与历史记录；2）实现每天、每周、间隔天数、每月、单次共5种任务重复策略；3）实现完成记录、重复提交拦截和误触撤销，确保任务状态可追踪、可纠正；4）支持最多8只本地宠物，并隔离各自的计划、记录、健康档案、留言、用品和安全资料；5）实现前台到点提醒、逾期提示和稍后提醒，本地无插件时提供文字记录兜底。
主要难点是本地数据安全、跨日期计划计算和多宠物数据隔离。解决方案包括：业务网络默认关闭；对称呼、任务、日期、时间、邀请码和健康资料进行长度限制、字符清理与白名单校验；过滤控制字符、双向覆盖字符和异常乱码占位；限制任务、记录、留言与用品数量；导入JSON备份前校验版本与结构，失败时不覆盖现有数据；照片仅保存在微信本地文件中且不进入文字备份。项目已建立50项自动化测试，覆盖计划计算、完成/撤销、重复拦截、数据修复、多宠物隔离、健康与照护中心、备份恢复、安全边界和按钮布局，当前50项全部通过，并已在真实微信开发者工具中完成本地运行截图。
我独立完成了从0到1的需求梳理、产品定位、信息架构、交互设计、视觉规范、数据模型、前端开发、业务逻辑、自动化测试和本地部署。关键实现包括：1）设计“长期模板＋单日覆盖”的计划合并机制，使临时新增、修改或隐藏只影响指定日期，同时保留后续模板与历史记录；2）实现每天、每周、间隔天数、每月、单次共5种任务重复策略；3）实现完成记录、重复提交拦截和误触撤销，确保任务状态可追踪、可纠正；4）支持最多8只本地宠物，并隔离各自的计划、记录、健康档案、留言、用品和安全资料；5）实现前台到点提醒、逾期提示和稍后提醒，本地无插件时提供文字记录兜底。
主要难点是本地数据安全、跨日期计划计算和多宠物数据隔离。解决方案包括：业务网络默认关闭；对称呼、任务、日期、时间、邀请码和健康资料进行长度限制、字符清理与白名单校验；过滤控制字符、双向覆盖字符和异常乱码占位；限制任务、记录、留言与用品数量；导入JSON备份前校验版本与结构，失败时不覆盖现有数据；照片仅保存在微信本地文件中且不进入文字备份。项目已建立50项自动化测试，覆盖计划计算、完成/撤销、重复拦截、数据修复、多宠物隔离、健康与照护中心、备份恢复、安全边界和按钮布局，当前50项全部通过，并已在真实微信开发者工具中完成本地运行截图。
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群接龙库存管理AI Agent-智能自动化
1、立项背景和目标
群接龙是社区团购领域广泛使用的订单管理工具，商家每天需要频繁调整商品库存——高峰时段某商品售罄需紧急补库存、发现库存设置错误需立即修正、运营人员需随时查看各商品剩余库存和已团数量以便安排补货。然而群接龙后台的库存管理存在明显痛点：修改库存需要人工在后台逐商品搜索、定位、修改、确认，操作路径长且效率低；运营人员需要在多个商品间频繁切换查看和修改，耗时耗力；传统的RPA脚本只能执行固定流程，无法理解自然语言指令，无法根据页面反馈动态调整策略。本项目的核心目标是构建一个基于大语言模型的AI Agent，用户只需用自然语言描述意图（如"把苹果的库存改成100"或"看看香蕉还剩多少"），Agent自动理解用户意图、调用浏览器工具完成操作、并根据页面反馈智能处理异常，实现库存管理的人机对话式交互。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
工具涵盖以下核心模块：LLM Agent核心——基于OpenAI GPT-4o模型，通过System Prompt约束其扮演"群接龙库存管理助手"，理解用户自然语言指令并自动规划操作步骤；工具调用框架——将浏览器操作（导航、搜索商品、获取库存数据、修改库存、确认修改、关闭遮罩、获取错误信息等）封装为可被模型调用的工具函数，Agent根据用户指令自动选择合适的工具并按顺序调用；智能错误恢复——修改库存时若新库存小于已团数量，页面会报错，Agent自动调用get_error_text获取错误详情，然后自动将新库存调整为"已团数量+安全增量"，继续更新直到确认修改成功；术语精准区分——System Prompt强制Agent区分"新库存"（用户设定的总库存）和"剩余库存"（新库存-已团数量），回复中明确使用这两个术语避免歧义；上下文记忆——Agent维护完整的对话历史（用户消息、模型思考、工具调用结果），支持多轮连续操作，如"先看看苹果库存，再改成50"。
3、业务流程、功能路径描述
用户启动Agent程序 → 在终端输入自然语言指令（如"把苹果的库存改成100"）→ Agent将指令和上下文发送给GPT-4o → 模型分析用户意图，决定调用工具函数列表 → Agent按顺序执行：进入活动页面（navigate_to_activity）→ 搜索商品（search_product，返回当前库存、已团数量、新库存）→ 更新库存（update_stock，传入商品名和新库存数值）→ 若新库存小于已团数量，页面报错 → Agent调用get_error_text获取错误 → 自动调整新库存为"已团数量+1"或根据错误信息灵活调整 → 重新调用update_stock → 确认修改（confirm_modification）→ Agent向用户回复"苹果 新库存=100，剩余库存=85" → 用户可继续下达下一条指令。整个交互过
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