人工智能 软件定制 案例

本工具基于 Python 开发，通过人脸识别与情感分析算法，精准识别用户面部情绪状态，实现高效的情绪检测能力。该工具应用场景广泛：在心理咨询领域，可辅助咨询师洞察来访者的真实情绪变化，提升沟通与干预效果；在校园安防方面，可实时监测学生情绪波动，及时发现异常状态并预警，守护校园安全。系统采用轻量化架构，运行高效、部署灵活，便于集成到现有业务平台中，为心理健康关怀与安全防护提供智能化、数据化的有力支撑。

MotionWeaver 是一套面向 Unreal Engine 游戏开发的 AI 驱动角色动作生成系统，旨在解决传统游戏动画制作成本较高、动画资产复用困难、复杂动作衔接不自然，以及角色运动与动画表现难以协调等问题。 项目以神经网络动作生成技术为核心，结合游戏引擎的角色运动系统，实现从动画数据采集、模型训练到动作推理与引擎集成的完整技术流程。 主要功能包括： 动画数据采集与处理： 支持从 Unreal Engine 动画资产中提取骨骼姿态、位置、旋转及时间序列信息，完成骨骼映射、数据清洗、质量审核与训练数据集构建。 AI 动作模型训练： 提供基于深度学习的动作表示学习、姿态预测与生成模型训练功能，支持模型检查点管理、训练指标记录及实验评估。 条件动作生成： 利用角色根运动轨迹、历史动作状态及参考姿态等条件，生成连续骨骼动作，研究不同运动条件下的动画生成效果。 复杂动作约束： 针对跑酷、跨越障碍等复杂场景，支持参考姿态引导及关键帧约束，改善动作准确性与空间匹配效果。 UE 动画集成与验证： 提供模型推理与 Unreal Engine 动画系统的集成和实验验证能力，支持生成动作的预览、重建、测试及效果分析。 模型评测与对比： 通过骨骼位置误差、运动连续性、关键帧约束误差等指标，对不同模型及优化方案进行定量分析。 项目主要面向游戏角色动画生成、AI 动画技术研究和游戏开发工具链建设，为智能角色运动与游戏动画自动化提供技术基础。

立项背景和目标： 社区团购商家通常同时运营多个小区的团购业务，订单分散在各处， 每天需要人工汇总到表格、再逐个小区生成对账单。三个小区的情况下， 人工处理约需 1.5-2 小时/天，且极易出现漏单、金额对不上。 目标是让这套流程全自动跑：订单自动归集 → 自动生成分小区对账单 → 异常自动告警，把每天 2 小时的人工压到 0。 软件功能、核心功能模块： 1. 定时触发模块：每天固定时间自动启动，无需人工干预 2. 多源数据读取：对接飞书多维表格开放 API，分页拉取三个小区的订单表 3. 数据清洗与合并：统一字段口径，合并去重，处理缺失值 4. 分类汇总：按小区维度聚合，计算应收、已付、差额 5. 异常检测：金额不一致、状态异常、重复订单自动标记 6. 结果写回：汇总结果写回多维表格，供商家和团长直接查看 7. 失败告警：任一步骤失败自动重试 3 次，仍失败则推送群告警 业务流程、功能路径： 每天 20:00 定时触发 → 读取运行参数 → 换取 tenant_access_token → 逐小区分页读取订单 → 展开为明细行 → 批量写入汇总表 → 生成分小区对账单 → 判断是否启用对账推送 → 异常则发群告警

立项背景：随着大语言模型的普及，传统企业与用户对智能对话的需求激增。旨在构建一个前后端完全解耦的 AI 问答系统，支持多端接入，提供流畅的流式对话体验。 核心功能：支持 SSE 全链路流式对话（包含start/content/reasoning/done/error五类事件）；多会话管理（新建、切换、重命名、置顶、逻辑删除）；Markdown 渲染、思考过程折叠展示、多模型切换、Token 用量统计与 API 调用日志，以及四维 IP 限流。 业务流程：前端发起对话请求 → 后端校验限流 → 组装历史消息并调用大模型 API → SSE 逐字返回前端实时渲染 → 消息落库并记录 Token 与耗时。

立项背景和目标: 小微企业客服人力有限、游戏规则分散、夜间无人值守, 重复咨询淹没客服; 通用大模型不了解业务规则, 会张冠李戴甚至编造规则和价格. wali-ai的目标是让运营者用自己的知识库, 7x24自动回答玩家问题, 答不上来就兜底或转人工, 以及记录，绝不编造. 软件功能与核心模块: 多租户SaaS控制面(注册即获默认租户与工作空间、两级角色权限、按套餐的对话条数/知识库数量/容量/席位/Token额度五维配额); 知识库管理(文件导入, 切片可视化编辑与检索测试); 自研RAG引擎(向量+关键词混合检索、RRF融合、Rerank重排、置信度评估); Agent编排(意图判断、会话上下文、人设提示词、闲聊/固定兜底双模式); 多渠道接入(游戏内Lua桥接、QQ群NapCat、网页悬浮球SDK、开放API); 会话管理与人工接管; 未回答问题沉淀反哺知识库; 运营统计与全量审计. 业务流程: 注册登录->创建游戏服与机器人->建知识库导入文档->自动切分并向量化索引->配置渠道->玩家在游戏内/QQ群/网页提问->统一网关验签、幂等、路由->Agent意图判断->RAG混合检索->大模型生成带来源引用的回答->写回会话、用量与审计->低置信度时兜底或转人工, 管理员在管理端查看会话、反馈、用量与配额.

《拉线解压》（KNOT OUT）是一款纯前端、零后端的 H5 休闲解压益智游戏。核心操作：拖动一根线的控制点，把线的中点精确送入目标环；吸附越准，评级越高（金/银/铜），并触发连击。 功能模块：① 操作与判定——拖拽线并实时吸附判定，按精度分金/银/铜三档（金档才续连击），配连击上行音反馈；② 关卡与难度包络——线数随关卡从 3 递增到 10、吸附窗口逐关收紧（78→48px），目标环视觉与判定窗口一致；③ 风格目标——按关卡轮换「全金档 / 全程无错位 / 由外向内（目标环标 1..N 序号）」，达成即得星；④ 每日挑战——以本地日期为种子的独立关卡，布局与主题由种子确定；⑤ 留痕世界——把逐关评级、星与每日印记，按存档确定性重算成一条「世界路径」；⑥ 音频——音效全部由 Web Audio 实时合成（C 大调音阶），BGM 三首可轮播。 主要功能路径：打开即玩 → 拖线对齐 → 评分/连击 → 过关结算 → 下一关 / 每日挑战 → 世界回顾。

《深渊拾荒者》是一款纯前端、零后端的 H5 休闲街机游戏，玩法为「单人无尽躲避 + 局外养成」。核心循环：玩家操控三眼拾荒者飞船，飞行消耗能量、吃绿球得分并回能、连续吃球触发连击；攒满 8 连击可开「狂暴」（敌人减速、得分×3）；持续躲避红球/冰球/毒球/混沌球，每 4 波更换地图，每 8 波挑战一场 Boss 战，能量耗尽或被击中 3 次即结束单局（单局 3–6 分钟，中位约 3.5 分钟）。 功能模块：① 对局系统（移动与飞行、能量经济、连击与狂暴、技能护盾/神罚/治疗，四个技能共享中央充能槽、最多 2 格）；② Boss 战（分段弹幕节奏、暴露期集中输出，单场约 43–50 秒）；③ 局外养成（深渊币购买数值升级、技能强化、复活币）；④ 长线回访（每日签到、12 阶阶梯、周宝箱、每日任务池、成就、图鉴、传说档案、收藏馆、本机排行榜）；⑤ 变现（4 个激励视频触点，全部落在玩家自己的决策点，且每份奖励都存在「不看广告」的第二条获取路径，无插屏、无强制、无内购）；⑥ 合规与数据（AI 生成美术显式标识、资产来源档案、匿名上报默认关闭、可一键关闭）。 主要功能路径：打开即玩 → 不打断的新手教学 → 单局躲避/Boss → 结算获得深渊币 → 主界面消费升级与解锁外观/故事 → 次日回访领签到与任务 → 再次开局面板。

业财一体化方案分为收入管理平台和支出管理平台，收入管理平台以收费系统为核心，涵盖支付、税控、核算、合同、停车等；支出管理平台主要包含预算管理、报销管理、支出合同。 物业财务管理体系以“财务业务一体化”的特点为用户信赖，通过物业管理平台可管控所有收入和支出，清晰的看到所有业务发生状态，从源头上“管好钱”。一站式物业中台系统，涵盖收费、工单、设备、物料、合同、业主小程序 / APP 全模块，实现住宅、商业综合体物业数字化管控，实现物业全业务线上化，无论是员工还是业主都可便捷进行线上操作代替线下，大幅降低物业人工管理和维护成本。

1. 立项背景与目标 汇报与演讲场景中，讲稿的数据来源常被追问。现有 AI 写作工具由模型自行判断内容依据（自证），不具备确定性。本项目建立不依赖模型的来源校验机制，使材料来源可视化、可定位。 2.功能与核心模块 支持粘贴、文件、PDF 三类输入，按场景生成讲稿；对材料原话逐字标注来源，对材料中不存在的数字予以警示。核心模块为逐字校验闸门、来源编排、三层定制（八项可配置）与双格式导出。 3. 业务流程与路径 材料经归一化、切段、锚定后进入生成与校验流程；人工撰稿走同一校验链路，无差异处理；编辑实时触发本地重算。全链路判定零依赖、结果可复现。

知答智能体是面向企业的大模型应用平台，分成管理后台和微信小程序。后台可以配置模型、知识库、工作流和智能体：把制度、课程、商品等资料入库并切片检索，回答能带出处；工作流负责推荐、留资、下单、建工单等动作，并能对接客户已有的商城、公众号和内部系统。数据可留在客户内网，模型可更换厂商，多租户之间隔离。学员或顾客在小程序里用手机号登录后对话，支持流式回复、语音输入、历史会话和业务卡片，需要时直接留下资料。主路径是：配置知识库和智能体，编排办理流程，发布到小程序，用户对话完成咨询或办理，运营在后台查看会话并跟进线索。 知答AI,让智能体真正落地于业务交付。

面向餐饮门店与美业门店的菜单、价目表设计服务。立项背景：实体门店菜单需直接送印，市面低价设计常出现几十上百条菜品排不下、文字发糊、没有出血导致无法印刷等问题。服务内容：单本菜单、单页价目表、开业与促销物料，风格覆盖国潮、简约、轻奢等。交付规格：A3 印刷尺寸、含 3mm 出血、3508×4960 高清底图，附可直接送印的 PDF 文件。

面向语音厅、直播间主播的全套视觉物料定制服务。立项背景：主播直播需要风格统一、高清可投屏的视觉物料，市面模板图普遍字糊、风格杂乱、无法成套。服务内容：厅背景、厅头、冠歌卡、头像框、欢迎图、点歌规则图等全套物料，支持静态与动态两种形式，风格可定制（黑金、国潮、霓虹等）。交付规格：2160×3840 高清竖版、2160×864 厅头横版、透明底头像框，可直接用于直播场景与社交展示。

Pimo 是面向开发者的终端 AI 编程助手，支持通过自然语言分析代码仓库、制定开发计划、执行代码修改与调试，并对执行结果进行独立审查。 产品提供 ReAct、Plan 和 Team 三种执行模式：ReAct 通过推理与工具调用逐步完成任务；Plan 将复杂需求拆分为具有依赖关系的任务，并行执行相互独立的步骤；Team 通过 Planner、Worker、Reviewer 分工协作，形成规划、执行和核验闭环。 针对长时间开发任务，系统提供权限控制、执行记录、工作区快照及故障恢复能力。任务中断后可从稳定边界恢复；对于外部操作状态不明确的情况，保留人工确认环节，提升长任务执行的可控性。

AIPay 面向 AI Agent 调用外部商业服务的场景，将商户 API 接入、服务匹配、按次支付、服务调用和履约结算整合为完整流程，旨在降低 AI 应用接入付费服务的开发成本。 商户可以注册 API 的能力类别、参数规范、价格及超时配置；Agent 提交服务需求后，平台根据能力匹配程度、服务质量、价格和时延筛选接口，完成支付验证后调用商户服务，并返回执行结果。 核心业务流程为“商户注册服务—Agent 提交需求—平台匹配接口—按次支付—凭证校验—服务调用—履约确认与结算”。平台记录服务选择、调用结果和资金账本，支持异常重试及履约状态追踪。

项目背景与目标：企业内部文档散落在网盘、共享盘和各类系统中，员工找资料平均要花十几分钟，新人培训和老员工查资料效率都很低。本项目目标是搭建一个企业级知识库问答平台，把散落的文档统一沉淀，员工用自然语言提问即可秒级得到答案，并标注答案来自哪份文档的第几段。 核心功能：(1) 多格式文档上传（PDF / Word / Excel / TXT / 网页），自动解析入库；(2) 基于大模型 + 向量检索的智能问答，支持多轮追问；(3) 每条回答附带原文出处引用，点击可跳转原文，杜绝大模型胡编；(4) 按部门/角色划分知识库权限，越权内容不可检索；(5) 问答日志与命中率统计，运营可看到哪些问题问得最多、哪些知识缺口最大。 业务流程：管理员上传文档 → 系统自动解析、切片并向量化入库 → 员工在对话界面用自然语言提问 → 系统向量检索出相关片段 → 大模型基于片段生成回答并给出引用 → 员工可继续追问或查看原文。

本工具是一款基于人工智能技术的三国杀对局辅助与策略分析系统。能够实时解析当前牌局状态，结合深度学习模型与蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，为玩家推荐最优出牌策略，并提供对局复盘分析功能。旨在帮助玩家提升胜率，理解高水平博弈逻辑，同时也为AI博弈研究提供实验平台。

铁蛋智创 - 智能投标文件编制桌面工具 铁蛋智创是面向工程、水利、基建行业的本地桌面版标书编制软件，专为投标从业人员打造，依托 AI 大模型能力，简化标书撰写、素材管理、合规自查全流程，所有项目数据默认本地存储，无需上传云端，保障企业资料安全。 核心业务功能 1. 招标文件解析 导入招标 PDF 文件，自动提取招标范围、资质要求、工期、评分项、否决条款，自动拆解标书编制要点，减少人工翻阅招标文件的工作量。 2. 标书模板管理 内置可自定义标书模板库，支持分行业（水利、房建、市政等）模板维护；可保存企业通用素材：企业简介、人员资质、设备清单、业绩案例，一键插入到投标文档。模板、素材全部保存在本地 SQLite 数据库，支持分类检索、快速调用。 3. AI 辅助标书撰写 支持接入 MiniMax H3、Codex 等大模型 API。根据招标文件要求 + 企业素材库，自动生成技术方案、施工组织设计、人员配置、质量安全保障方案等标书内容；支持局部改写、扩写、精简文本，支持自定义提示词控制写作风格。 4. Word 文档生成与样式控制 一键导出标准 Word 投标文件，自动统一标题层级、自动编号、页眉页脚、表格排版；支持在软件内实时预览文档，无需反复打开 Office 调试，可单独修改任意章节内容。 5. 标书合规自检 对标书内容做关键词校验、条款匹配检查，筛查漏项、不符合招标要求的内容；文本查重，检查段落重复冗余内容，提前规避废标风险。 6. 项目全生命周期管理 新建项目、归档项目，每个项目独立保存招标文件、生成的标书草稿、素材引用记录；支持项目备份、导出迁移，方便多项目管理。 7. 灵活模型切换 软件内置模型配置面板，用户自行填入 API 密钥，自由切换不同 AI 模型，可调整模型参数、自定义接口地址，适配不同 API 中转服务。 产品优势 ✅ Windows 本地桌面程序，项目资料本地保存，敏感资质不上云 ✅ 轻量化部署，客户无需安装额外数据库，解压 / 安装即可使用 ✅ 可按需定制：新增行业模板、自定义质检规则、对接指定大模型 ✅ 支持二次开发定制，可根据企业需求增加专属业务模块

一、立项背景和目标 全国实行新高考「3+1+2」以来，同一个班学生选科不同、基础差异大。传统做法是全班一份作业：会的学生重复刷题，不会的跟不上，老师也很难弄清每个学生卡在哪个知识点。学校有了平板，却缺少真正按学生定制、能形成数据闭环的学习内容。 我们的目标是做一个面向高中的 AI 个性化学习平台：先诊断出每个学生每个知识点的掌握情况，再每天给他排好最该学的任务，按记忆规律安排复习，给每天学习时长封顶，不搞题海；同时让老师减负、家长看得见。 二、功能与核心模块 ① 诊断与今日任务：「测一测」生成知识点掌握图；首页按规则生成当天的学习建议和学霸值经验条，作业优先，再补薄弱点、复习到期内容。 ② 学科学习：数理走「诊断、跟我学、知识点、练习」的路线；英语、语文、历史按课本单元闯关；化学用拼块配平方程式，生物遗传题分步推演；英语背单词只出英文和读音，按「会、模糊、不会」安排复习；语文古诗文逐句默写。 ③ 老师端：班级驾驶舱集中显示作业提交、班级薄弱知识点和需要关注的学生；老师可布置线上题、纸质作业和教辅页码，发起课堂抽背，上传本校题目。 ④ 家长端：每日学习概览、作业完成情况、学习周报。 ⑤ 管理与内容：按班开通学科，算法参数在后台调整，题目来源逐题标注、可一键下架；大模型辅助查错和打标签，视觉模型识别手写默写，语音合成提供英语朗读。 三、业务流程与功能路径 开通：管理员建校建班，按学生选科给班级开通学科，学生、老师、家长各自登录对应的端。 学生：首次登录先做「测一测」，系统生成掌握图；之后每天打开首页看今日任务，完成作业、跟我学、练习、闯关、背单词、默写；作答数据实时回写学情，第二天的任务按新的掌握情况重新排。 老师：在驾驶舱查看全班薄弱点，布置作业、作业关或课堂抽背；系统自动批改和统计，老师据此针对性讲评，跟进掉队的学生。 家长：绑定孩子后，查看每日学习、作业和每周周报。 内容：题目来自课本、教辅、学校和老师上传以及授权题库，先经 AI 查错查重，老师确认后进入本校题库，再挑题布置；每道题标明来源，合作结束可整源下架。

端到端c端 agent，端到端解决用户提出的复杂问题，例如旅行规划，做excel ，做ppt ，资源查找，是类似于manus 或者muse的 端到端交付的agent ，并且能够打通阿里系工具链路，能够结合飞猪工具进行酒店预订，机票预订，能够结合高德工具进行旅游规划，能够结合闪购工具帮用户点外卖。目前已经上线千问app。

这个项目本质上是一套面向涤纶丝盘生产质量控制的AI视觉缺陷检测方案。 在涤纶丝盘生产过程中，产品表面尤其是弧面可能出现各种异常缺陷。传统生产现场主要依赖人工进行外观检查，但是人工检测存在三个比较明显的问题：检测速度受限、长时间作业容易产生疲劳、不同人员的判断标准存在差异，因此检测结果的一致性和稳定性不足。论文也明确指出，开发自动化涤纶丝盘缺陷检测技术具有实际生产意义。基于改进Yolo11的涤纶丝盘弧面缺陷检测