软件定制 案例

立项背景和目标 本项目旨在构建一个集智能对话、自动化信息处理、终端远程控制于一体的业务中台。解决企业日常运维、信息采集、多系统协同中的重复性劳动问题，通过AI技术实现部分环节的无人值守。 2、核心功能模块 AI对话与推理模块：基于大语言模型的智能问答与决策支持，可辅助业务分析。 浏览器自动化模块：模拟用户操作网页，自动完成数据抓取、表单提交等任务。 情报API服务：对外提供结构化数据接口，支持第三方系统集成。 终端远程管理模块：通过WebSocket实现远程服务器命令执行与日志查看。 主控调度中心：统一管理各模块的任务队列、健康检查和异常告警。 3、业务流程 用户通过前端界面（或API调用）提交任务请求 → 主控中心解析任务类型 → 分发给对应的AI/自动化模块执行 → 结果存入Redis缓存并同步MySQL持久化 → 最终返回给用户。整个过程支持异步和同步两种模式。

一、背景与目标 客户需要进行域名更换及服务器替换，要求对现有网站源码进行清理和重新部署。核心目标是剔除冗余文件以减小体积，并确保登录、注册等基础核心接口在新环境下响应正常，按时（7月31日前）完成上线。 二、功能模块 1.代码清洗： 扫描并删除项目中的 .git 历史文件夹、临时日志文件、无用图片及备份文件，精简代码体积。 2.环境重构： 在新服务器上配置 Web 服务器（Nginx/Apache）及运行语言环境。 3.功能验证： 重点验证用户鉴权模块（登录/注册）及数据库连接是否正常。

一、背景与目标 客户因业务调整，需要将现有生产环境的网站服务及数据完整迁移至新服务器。涉及约 10 个 Java 网络应用程序及配套的搜索、消息队列服务。目标是在保证数据完整性的前提下，实现业务的平滑割接，确保迁移后服务可正常访问。 二、功能模块 1.全量服务迁移： 涵盖 Elasticsearch 7.8.0 搜索引擎、Nginx 反向代理、RabbitMQ 消息队列及 Redis 缓存服务的部署与配置还原。 2.Java 应用部署： 迁移并配置 10 个左右的 Java 后端应用，恢复其 JVM 参数及配置文件。 3.数据一致性保障： 执行数据库与索引数据的导出导入操作，确保新旧环境数据一致。

客户需要在单台 CentOS 7 服务器上快速构建一套标准化的后端开发与运行环境。目标是替代繁琐的手动安装过程，通过容器化技术统一部署 MySQL、MongoDB、Redis、Kafka、Zookeeper、MinIO 等中间件，并预置 GoLang 开发环境，确保环境的一致性和可移植性。 功能模块： 1.中间件容器化： 集成 MySQL 5.7+、MongoDB 6.0+、Redis 7.0+、Kafka 及 Zookeeper 等核心组件，通过 Docker Compose 进行统一编排启动。 2.对象存储服务： 部署 MinIO 对象存储，用于非结构化数据的存储测试。 3.环境初始化： 编写初始化脚本，自动完成各组件的用户名密码配置（如 mysql/mongodb/redis/minio 统一认证），并安装 GoLang 1.18 及 Git 工具链，交付即可用的基础镜像环境。

1. 企业人员管理 支持多级组织架构（集团/分公司/部门）的树形维护，员工档案全生命周期管理（入职、转正、调动、离职），支持批量导入导出，自定义字段扩展（如工号、社保基数、紧急联系人）。提供岗位职级体系与职务序列管理，并与权限系统联动，实现基于部门、角色、岗位的细粒度数据隔离。 2. 绩效管理 支持OKR与KPI双模式，可配置考核周期（月度/季度/年度）、评分权重（自评+上级+360环评）。提供考核模板库，目标分解与对齐视图，自动生成绩效等级（S/A/B/C/D）。集成可视化看板，展示部门均分、个人趋势、考核完成率，并支持绩效申诉流程与结果归档。 3. 工作流管理 基于BPMN 2.0标准设计流程引擎，支持串行/并行/会签/或签/条件分支等复杂节点。提供可视化流程设计器，可动态调整审批人、抄送人、超时提醒。流程实例全链路追踪（待办/已办/委托/转办），支持催办、撤回、驳回重填，并与消息中心联动，实时推送待办通知。 4. 请假管理 涵盖年假、事假、病假、婚假、产假、调休等全假种类型，自动计算剩余额度（支持按自然年/周年/自定义周期）。内置假期规则引擎（如最小请假单位、扣减优先级、调休兑换比例）。申请时自动校验余额与冲突，关联工作流完成多级审批，审批通过后自动同步至考勤与薪资系统。

面向小学、初中、高中学生，主打本地名校真题、同步教材、AI 智能刷题，题库超 350 万道，适配人教版、北师大版等主流教材版本。 核心功能 本地真题资源：名校月考、联考、教研室统考、分班考试卷，贴合本地考情 视频讲解：试卷、难题配套名师视频，支持投屏观看 AI 错题本：自动归集错题，按知识点分类；AI 举一反三推送同类变式题，做一道通一类；学情统计，定位薄弱知识点 音频磨耳朵：语文、历史、道法等文科考点音频，通勤碎片时间背诵记忆 同步教材练习：同步课本章节预习、课后巩固，试卷支持下载打印 PDF 备考计划：寒暑假提分计划、一轮二轮复习、中考真题专项训练

该项目是通过对接不同的上游支付渠道，封装被扫/主扫支付、订单查询、支付异步回调、退款等全套HTTP接口。映射出不同的支付场景，例如POS机收款、商店收款码、商户收银插件、微信公众号、微信小程序等 商户进件成功后可以建立不同的门店，门店下可以新增店长店员。门店收载后店长可以查询门店交易信息，商户可以查询所有门店交易信息等等

本项目围绕微信小程序商城及服务业务场景进行开发，集商品展示、在线预约、订单管理、微信支付、用户中心、服务管理和数据统计等功能于一体。用户可通过小程序完成商品浏览、服务预约、订单提交、在线支付及订单查询等操作，企业则可通过管理后台统一管理商品、服务、用户、订单、支付记录及运营数据，并可根据后续业务需求扩展会员、优惠券、积分、物流配送、消息通知及第三方系统接口等功能。

立项背景和目标：在电网调度运行中，电话调度是调度中心与各电厂、变电站及现场作业人员联络的核心通道，承载故障报修、调度指令下达、操作通知等关键业务。传统电话调度依赖人工接听、纸质记录，存在记录效率低、录音难追溯、指令缺乏闭环等问题。为此立项研发本调度平台，目标是实现调度业务的在线化、流程化和可追溯，保障电网安全稳定运行。 软件功能、核心功能模块：平台涵盖电话调度、调度工单管理、运行监视、通讯录管理、统计分析等核心模块。其中电话调度模块提供：与调度软交换（CTI）对接、来电实时弹屏并展示来电单位与历史工单；通话中一键创建工单、录音与工单自动关联；指令"下达—复诵确认—执行反馈—确认归档"全流程管理；通话录音存储、检索与回放；未接来电提醒与交接班日志；通话量、指令执行情况等多维统计分析。 业务流程、功能路径：来电接入→系统识别号码并弹屏显示单位归属及历史联系记录→调度员接听并登记关键信息；若为故障报修，则一键生成故障工单，流转至现场处理并反馈；若为指令下达，则生成调度指令票，受令人复诵确认，执行完毕后回令汇报，调度员确认归档。全过程录音自动挂接，形成"电话—工单—录音"闭环，实现调度业务全链路可追溯。

TripOffice 是一套面向旅行社的 一体化 ERP / SaaS 管理系统，主要用于集中管理旅行社日常业务。 核心功能包括：客户管理、咨询与报价、订单与预约、游客信息、旅游产品与行程、导游与合作商、运营管理、财务与会计、结算、审批、内部聊天、文档管理、BI 数据分析、备份恢复以及系统监控。 系统采用 多租户架构，每家公司拥有独立的 Workspace，平台管理员可以统一管理公司、权限、订阅、系统更新等内容。 目前还加入了 Workspace Tools 办公工具模块，计划支持 Word、Excel、HWP/HWPX、PDF 编辑器和计算器，并支持弹窗拖动、最小化、窗口位置记忆、自动保存、版本管理和文件导出。 整体目标是把 TripOffice 打造成一个集 旅行社 ERP、办公工具、内部协作、财务管理和后续 AI 助手 于一体的综合业务平台。

本项目是一套面向大地电磁（MT）现场测量的数据采集终端软件，运行于 STM32H723 平台。系统通过 ADS1262 高精度模数转换器同步采集电场 Ex 和磁场 Hy 两路原始时域信号，支持低频、高频两类采样任务及采样率、增益等参数配置。采集数据按“项目—测点—频段—通道”组织并保存为原始数据文件，同时记录测点号、GPS 时间、定位、通道及采样参数等元数据。系统支持通过 LoRa/LoRaWAN 进行设备状态上报、命令交互和数据文件传输，并提供采集过程监视、心跳、异常恢复和存储空间管理能力，为后续波形查看、频谱分析、解释处理、项目归档与数据追溯提供可靠的原始数据基础。

开发一款能够帮助个人用户恢复误删除、格式化、无法访问设备等丢失数据，需要解析fat、exfat、ntfs、hfs+、apfs文件系统的数据格式，通过算法找到丢失的数据，恢复用户丢失的数据，同时也支持通过查找丢失文件内容特征来找到丢失的数据，提供预览功能，帮助个人用户更好的确认要恢复的数据

FlowMedia 是一款面向自媒体创作者、工作室、电商运营、客服演示及企业内容交付场景的本地音视频处理工具。软件运行于 Windows 10 及以上64位系统，素材处理过程在本机完成，无需上传到第三方服务器，能够兼顾处理效率与内容隐私。 软件提供素材处理、视频剪辑、画面调整、字幕水印、格式输出和录屏截图等功能。具体包括导出封面、提取音频、快速切片、图片处理、图片转视频、时长裁剪、删除片段、视频拼接、变速、倒放、片尾停帧、横竖屏转换、画布适配、画面裁边、滤镜调色、字幕烧录、文字水印、视频压缩、格式转换、录屏讲解和区域截图。

海外版 Android 应用独立开发实践，基于 Kotlin + Jetpack Compose + MVVM 架构，覆盖音乐播放器与隐私日记两款产品。音乐播放器支持本地音频扫描、后台播放、通知/媒体会话控制、播放队列、进度控制、循环模式及状态持久化；隐私日记支持富文本编辑、图片/表情/标签、多字体主题、时间线浏览、本地密码锁、云同步备份恢复与数据导出，注重海外用户隐私合规、流畅交互与数据安全保障。负责需求分析、UI/UX、架构设计、音视频/数据存储/同步模块实现及持续迭代。

海外版 Android 应用独立开发实践，基于 Kotlin + Jetpack Compose + MVVM 架构，覆盖音乐播放器与隐私日记两款产品。音乐播放器支持本地音频扫描、后台播放、通知/媒体会话控制、播放队列、进度控制、循环模式及状态持久化；隐私日记支持富文本编辑、图片/表情/标签、多字体主题、时间线浏览、本地密码锁、云同步备份恢复与数据导出，注重海外用户隐私合规、流畅交互与数据安全保障。负责需求分析、UI/UX、架构设计、音视频/数据存储/同步模块实现及持续迭代。

一、立项背景和目标 在现代工业化高速包装产线上，喷码漏印/错印/重印以及包装破损、封口不良等缺陷严重影响出厂合格率，传统人工抽检方式效率低、易漏检且无法做到全检。本项目面向高速自动化流水线，构建了一套“工业级 OCR 生产日期识别与表面缺陷在线智能质检系统”，实现包装表面特征毫秒级全检，并与产线 PLC 控制系统无缝联动，实现残次品 100% 自动定位与精准剔除。 二、软件功能与核心功能模块 1. 工业相机触发与高速图像采集模块：支持光电传感器外部硬件触发（Hard Trigger），实现微秒级曝光同步抓拍高速运动工件。 2. 喷码字符定位与 OCR 文本解析引擎：自适应定位生产日期、批号、保质期等变动喷码区域，执行多角度倾斜矫正、字符分割与高精度内容识别，并与生产工单标准文本实时核对校验。 3. 包装表面与封口缺陷检测模块：结合形态学与深度学习分割算法，实时识别包装漏液、褶皱、划痕、压边残缺及喷码模糊等外观缺陷。 4. PLC 通信与气动剔除协同模块：集成工业总线/串口通信协议，将检测判废结果与编码器脉冲位置同步传递给下位机 PLC，驱动气动电磁阀/机械推杆完成剔除动作。 三、业务流程与功能路径 工件流经检测工位 -> 光电信号触发工业相机抓拍高清图像 -> 图像处理流水线执行字符 OCR 结构化比对与表面缺陷检测 -> 综合判定工件良品/不良品等级 -> 判定为 NG 时通过工业通信协议向 PLC 发送剔除信号与编码器追踪位移 -> 机械剔除机构在指定位置将废品吹出/推入废品箱 -> 实时记录检测报表与瑕疵原图归档。

一、立项背景和目标 在数字化工位管理、智慧办公与特种作业安防场景中，传统考勤系统仅能记录出入打卡，无法实时感知员工在岗状态及异常作业行为。本项目基于瑞芯微高性能边缘计算平台 RK3588，构建一套边缘侧低功耗、高实时性的“人脸识别与工作状态智能监测系统”，实现无感身份核验、在离岗检测及专注度/违规作业状态的边缘端一体化实时分析。 二、软件功能与核心功能模块 1. 高性能视频流采集与预处理模块：支持多路 RTSP/MIPI-CSI 高清工业摄像头视频流接入，利用硬件编解码单元（MPP）完成硬解与图像色彩空间转换（RGA）。 2. 边缘端人脸识别与活体检测模块：基于深度学习模型实现人脸快速检测、关键点对齐、RGB+红外双目静默活体防伪及本地特征库千万级特征向量秒级比对。 3. 工作状态与行为分析引擎：结合人体姿态估计与工位 ROI 区域检测，实时分析在岗/离岗时长、低头玩手机、脱岗疲劳打瞌睡及异常离席等工位状态。 4. 告警联动与边缘数据上报：支持状态异常事件触发抓拍、本地低延时告警，并通过 MQTT/HTTP 将脱敏状态数据结构化上报至企业中台。 三、业务流程与功能路径 摄像头实时输入视频流 -> RK3588 硬件解码与 RGA 图像裁剪缩放 -> NPU 驱动执行人脸识别算法完成身份绑定 -> 并行推理工位人体姿态与行为检测模型 -> 业务逻辑状态机聚合判定工位状态 -> 触发本地声光/日志告警并异步上报管控后台。

一、立项背景和目标 山姆会员店商品多为大容量家庭装，个人/小家庭用户常面临单品分量过大、不易储存或单独购买起送门槛高的问题。本项目旨在打造一款专为山姆商品设计的“社区/同城拼单与分装小程序”，支持用户快速发起拼单、凑单分装、分摊会员优惠与配送费，降低购买门槛，提升商品流通与履约效率。 二、软件功能与核心功能模块 1. 商品与拼团管理模块：支持山姆商品目录展示、拼单发起（支持按份数/按件拆分拼团）、拼团时效倒计时与成团状态流转。 2. 订单与支付分账模块：集成微信支付与预授权机制，支持成团自动扣款、拼团失败自动原路退款及差额多退少补。 3. 履约配送与自提核销：支持团长代收分装、同城配送对接、社区自提点选择及到货动态取件码核销。 4. 社交裂变与通知提醒：提供拼团海报一键生成、微信群转发分享及基于模板消息的成团/发货进度实时提醒。 三、业务流程与功能路径 团长/用户选择山姆商品并发起拼单 -> 设定拼团规则（成团人数/件数/有效时间）并分享至微信群或好友 -> 参团成员加车支付参团 -> 满员触发成团事件与采购通知（未满员超时自动退款） -> 商品到货团长分装/核销自提 -> 完成订单闭环。

一、立项背景和目标 传统西装高级定制高度依赖人工线下精准量体，存在服务门槛高、流程繁琐且难以实现规模化线上服务的问题。本项目旨在构建一套基于图像的“AI智能量体裁衣与穿搭顾问系统”，用户仅需上传全身照片，即可全自动解算西装定制所需的关键人体围度与骨骼几何数据，并依托智能体生成定制化穿搭与版型建议。 二、软件功能与核心功能模块 1. 图像采集与预处理模块：支持用户正面/侧面全身图像输入与图像质量自动化校验。 2. AI视觉量体计算引擎：集成人体关键点检测与三维人体参数化模型重构，精准拟合躯干网格并解算出肩宽、胸围、腰围、臀围、袖长、裤长等西装核心剪裁指标。 3. Coze AI穿搭咨询与决策工作流：将解算的量体数据、身形比例特征通过API传递给智能体，智能输出版型选择（修身/标准/宽松）、面料色彩及场合穿搭策略。 4. 服务端API与工作流协作：提供高并发服务端接口，实现图像上传、算法解算、结果回传与穿衣报告生成的全链路闭环。 三、业务流程与功能路径 用户上传人体图像 -> 系统调用人体检测与3D Mesh重构管线计算三维点云与骨骼关键点 -> 计算西装定制各项围度与长度参数 -> 结构化数据接入Coze智能体API工作流 -> 生成包含“精准量体数据 + 智能西装穿搭建议”的综合报告。

客户与联系人管理：支持企业客户（账户）和个人联系人（联系人）的双层数据模型，记录公司基本信息、合作历史、关键决策人、沟通记录等，支持重复数据自动合并。 线索与商机管理：支持线索的批量导入、自动分配（按区域/行业/权重）、智能评分（基于职位/行为等自动打分），商机可设置多阶段销售管道（初步沟通→需求确认→方案报价→商务谈判→赢单/输单），销售漏斗可视化。 销售自动化：自动跟进提醒、下次联系时间设置、邮件/电话沟通记录统一沉淀，支持报价、订单、合同与回款的全流程管理。 营销自动化：活动策划、邀约、签到与ROI分析，客户标签与分群管理，支持精准营销与个性化推荐。 客户服务与工单管理：售后工单的创建、流转、追踪与闭环，内置知识库支持快速响应。 数据分析与BI报表：客户画像、销售预测、业绩看板、多维度数据可视化，将原始CRM数据转化为可执行的洞察。 系统集成与扩展：支持与邮箱、电话、ERP等第三方系统的集成对接；提供PaaS层面的业务定制能力，满足不同行业客户的个性化需求。 权限与角色管理：基于RBAC的精细化权限控制，支持部门、角色、菜单、数据等多维度权限隔离