人工智能 安卓APP 软件定制 案例

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。

本音频分离工具基于深度学习模型，实现音频源分离功能，可将混合音频拆分为鼓、贝斯、其他伴奏、人声四条独立音轨，方便音频后期处理、伴奏提取、人声剪辑等场景使用。 软件核心流程：导入视频文件，利用ffmpeg剥离出音频文件，加载推理模型完成离线运算，自动输出四条独立 WAV 音频轨道至本地文件夹。支持常见音频格式输入，全程在设备本地运算，无需联网，保障音频文件隐私安全。 工具面向音频爱好者、短视频创作者、后期制作者，满足提取伴奏、消除人声、分轨混音等需求。应用采用移动端原生开发，集成推理框架实现高效硬件加速，充分利用设备算力完成音频分离运算。 当前主要功能：本地音频加载、音频源分离推理、多轨道音频文件导出。后续可优化交互体验，支持快速定位输出目录等便捷操作。

立项背景：面向民生数字化服务场景，为满足多端统一业务办理、后台集中管控、云桌面终端管理的业务诉求，开发整套一体化服务软件套件，实现多终端业务协同。 核心功能包含三大部分：①后台管理子系统：统一权限、数据、业务配置管理；②Web 服务平台：面向用户提供线上业务办理、信息查询交互能力；③微信公众号端服务模块：移动端轻量化业务入口；④云桌面管理平台：终端设备统一管控、资源调度。 业务流程：管理员在后台完成参数配置与权限分配，普通用户可通过网页端、微信公众号访问业务服务，云桌面模块对终端设备做集中运维管控，整套系统各模块数据互通联动。

按四大 tab 及子页面划分： 模块：车辆定位（首页 tab） 功能：地图展示车辆实时 GPS 位置、周边车辆分布、标注点缩放 模块：车辆操作（tab） 功能：车辆上线 / 下线（开始使用 / 停止使用）、远程控制面板（照明、输送带、前后部启闭、震动模式、紧急停止全部开关）、车辆锁定 / 解锁、车辆实时状态（油温、油压、日志）、添加 / 删除可使用人（按手机号授权，含有效期） 模块：我的审批（tab） 功能：车辆认证申请（车架号 VIN + 材料上传）、认证进度查询、审批单列表与详情、审批通过 / 拒绝 / 退回 模块：我的（tab） 功能：个人中心：个人信息查看修改、修改密码、关于我们 模块：登录 功能：登录、注册、Token 自动登录

完全使用最前沿技术和架构理念开发，使用AI创作小说的跨平台屏幕自适应APP，UI布局能随屏幕尺寸自动改变适配，同时遵循所有内容变化皆具动画的原则。主要功能： 1.AI聊天，通过对话辅助处理小说创作相关事务 2.完善的小说创作流程，设定-章节创作-修改章节-成书-阅读，通过搭建不同功能的Agent辅助完成每个流程。 3.AI模型设置，可对接本地Ollama或任意OpenAI API兼容兼容模型。

产品包含五大模块。一、AI视频制作（达擎AI）：批量上传最多9张车辆图片，选择车型品牌与车系、脚本库模板和视频时长档位，几分钟生成竖版营销短片；支持脚本库分类与热度排序、生成同款、脚本时长角标提示。二、智能配音与字幕：支持智能推荐音色、个人声音克隆和纯画面三种方式，多人对话脚本按角色分配不同声音，字幕按实际配音时间轴自动对齐并用脚本文本校正错别字。三、车况与维保报告：输入车架号查询维保记录，生成车况评估报告，支持H5链接分享与图片报告导出。四、用户与计费：微信、支付宝双端登录，钱包充值、按次扣费、生成记录与失败自动退费。五、运营后台：脚本库、人物形象库（真人认证与虚拟形象）、车型库、任务与用户管理，以及代理商体系，支持代理绑定下家、返点统计与充值记账。产品还包含首页精选案例墙与“生成同款”、车型库字母索引快速选车、新用户操作引导、在线客服浮窗、报告H5分享页，以及后台的全局提示词规则配置、任务失败原因排查和用量统计。

本项目包含 Android 原生 APP 与抖音小程序两套端，两端业务逻辑、比对功能完全一致。小程序依托抖音云服务，后端采用 Python 开发；Android 端全部运算本地离线执行，无需上传原始视频，兼顾多端使用需求，面向健身娱乐、动作教学、标准化动作考核等场景，基于 MediaPipe 人体骨骼识别技术，完成用户动作与标准动作模板的姿态比对分析。 业务核心逻辑：用户上传或录制动作视频，系统提取视频内人体骨骼关键点，与预先存储的标准动作 JSON 骨骼模板进行帧匹配。**匹配不依赖时间戳对齐**，仅通过骨骼相似度完成帧配对。遍历用户视频每一帧骨骼数据，和标准动作库计算相似度，匹配成功则在画面叠加两套骨骼（用户骨骼、标准模板骨骼，分色区分）；匹配失败则不叠加骨骼。直观呈现用户动作与标准动作之间的偏差，可用于健身娱乐动作打卡、训练复盘、动作质量评估。 核心功能分为四大模块。 1. 视频骨骼解析模块：支持读取本地视频，逐帧提取人体骨骼关键点；加载标准动作 JSON 模板，读取预设标准骨骼数据，视频解码不处理音频流，降低资源开销。 2. 姿态匹配判定模块：计算骨骼相似度分值。匹配成功后自动判定动作结果：动作达标标记为**正确**，记录加分项与对应分值；偏差超过阈值判定为错误动作，记录错误帧、偏差部位与文字说明，全部结果实时展示在界面文本控件，即时反馈动作正误。 3. 骨骼可视化模块：匹配成功帧叠加绘制双骨骼骨架，预览页面实时渲染；导出视频时，输出成品视频每一帧都自带骨骼叠加图层，并非原始视频画面。 4. 结果导出模块，统一汇总生成文件：单个 PDF 评估报告，错误动作页附带骨骼叠加截图与错误描述，正确动作仅记录加分项目；单个完整 MP4 视频，保存带骨骼绘制的画面。Android 端文件写入公共存储并保存至系统相册；抖音小程序文件存储于抖音云，支持在线查看报告与回放比对视频。 技术特点：Android 端 Java 原生开发，MediaCodec/MediaExtractor 完成视频编解码，Canvas 绘制骨骼，PdfDocument 生成 PDF；抖音小程序前端配合 Python 后端、抖音云实现云端骨骼解析与文件存储。 适用场景覆盖两大方向：健身娱乐（居家健身打卡、舞蹈趣味动作比对、动作趣味打分分享）；专业场景（康复训练评估、体育动作教学、标准化作业考核）。多端适配满足用户不同使用习惯，APP 注重离线隐私，小程序轻量化、便于社交分享传播

3D坐标可视化建模服务 业务与功能介绍 （适配工业仿真/游戏开发/教学演示，新手可直接用于接单平台展示） 一、核心业务 1. 3D坐标可视化建模定制 按需打造三维坐标系场景模型，包含网格标线、轴系标注、自定义几何体/路径可视化，适配机械运动轨迹、数据可视化、空间教学等场景。 2. 坐标场景优化与渲染 对现有3D坐标模型做面数精简、材质调整、光影渲染，优化不同引擎（Unity/UE/Blender）的适配性，提升展示效果。 3. 动态坐标轨迹可视化开发 为坐标模型添加运动轨迹动画（如路径点移动、机械臂关节运动），支持导出视频/交互文件，用于产品演示、教学动画。 4. 行业定制化坐标场景开发 针对工业机械、游戏关卡、科研教学等领域，定制专属3D坐标场景，包含行业特有的标注、几何体、交互逻辑。 二、核心功能 ✨ 模型本身功能 1. 精准坐标映射：严格遵循笛卡尔坐标系规则，轴系（X/Y/Z）标注清晰，网格刻度精准，支持自定义单位与刻度范围。 2. 分层可视化：可添加多色几何体、路径线、标记点，区分不同空间数据/运动轨迹，层次分明易解读。 3. 结构可编辑：坐标系、网格、几何体模块独立拆分，支持后续修改刻度、替换模型、调整轨迹路径。 4. 材质适配性：自带基础材质（网格半透、轴系高亮、几何体纯色），支持客户自定义材质替换与光影调整。 ✨ 多场景适配功能 1. 工业仿真适配：可模拟机械臂运动轨迹、零件装配空间位置，导出FBX/OBJ格式，适配工业仿真软件，支持运动学分析。 2. 游戏开发适配

多端工单提交： 1. PC 网页控制台：【支持与服务】→提交工单，选择对应云产品分类、问题等级，填写问题描述、上传截图日志附件，预留联系手机、邮箱Alibaba Cl...。 2. 阿里云手机 App：移动端随时随地新建工单、查看工单进度、回复工程师消息，接收处理提醒。 3. 支持设置优先级：普通、紧急，重大业务故障可标记紧急，工程师优先介入。 2、完整工单生命周期流转 工单标准状态流转：已分派 → 处理中 → 待反馈（需要你补充日志、实例信息） → 用户反馈 → 待确认处理结果 → 用户确认完结 → 服务评价。 - 双向对话：工程师在工单内给出排查方案、操作指导；你可以上传日志、截图、补充信息。 - 待反馈：信息不足时退回给用户补充材料； - 待确认：工程师处理完成，等待客户验证确认； - 完结评价：问题解决后可对本次技术支持服务打分。 3、消息通知提醒 工单状态发生变更、工程师回复内容，通过**短信、邮箱、阿里云 App 推送**通知用户，不需要一直停留在页面刷新查看阿里云帮助...。 4、工单台账管理 - 我的工单列表：查看全部历史工单，可按产品、时间、状态筛选检索； - 历史工单永久保存，可以回看历史故障的处理方案，用于项目复盘、运维文档沉淀。 - RAM 子账号权限管控：可以给公司内部开发、运维人员开放工单查看、提交权限，不同人员权限隔离。 5、配套 AI 辅助 提交工单前内置 AI 智能助手，优先输出常见问题自助解决方案；自助方案无法解决，再一键转人工工单，减少排队耗时。 6、特殊业务场景 - 资源特殊权限申请、后台配置调整、数据恢复、实例异常排查等网页控制台无法自助完成的操作，必须提交工单由阿里云工程师后台执行。 - 机密信息：支持机密备注字段，填写实例 ID、敏感信息，做安全隔离，避免明文泄露。

1.立项背景和目标 碎片化的灵感、待办、情绪往往转瞬即逝——用户常在"想记"到"打开 App 写完"的过程中就忘了或丢失了一部分。传统记录工具打开成本高（需选分类、填表单），进一步加剧丢失。 浮签立项旨在打造一款极低门槛、无压力的 C 端碎片记录工具：系统级快捷磁贴秒开即写、写完即走，后台由 AI 异步把碎片转化为结构化认知资产。 2.软件功能与核心模块 产品为移动端应用（Flutter Android App + 系统级快捷磁贴双入口），后端 Spring Boot 模块化单体（12 模块 / 42 端点 / 22 表）。核心模块： 记录与同步（note/sync） ：主 App 与 Android 原生磁贴双路径提交，离线队列加密回放，解决弱网/瞬时丢失。 AI 洞察（ai） ：双 LLM 编排——LLM1 SMALL 一次产出六维评分（情绪/深度/话题/意图/重要度/紧急度）+ 意图识别；命中白名单则 LLM2 MEDIUM 抽取意图细节。模型配置免重启热刷新。 积分计费（gamify） ：签到、积分流水、TCC 预扣 + Token 公式计费框架（为付费铺垫，当前未计费）。 标签（tag） ：AI 自动打标 + 手动全量编辑 + 标签筛选。 账号（user/security） ：短信/微信登录、JWT 双 Token、头像、注销。 3.业务流程与功能路径 【记录→AI 洞察主链路】 用户下拉磁贴或打开 App 写碎片 → 提交触发 NoteCreatedEvent → 监听器 @Async 虚拟线程异步处理 → 同步串行：LLM1 生成六维+意图 → 路由定级 → 命中意图白名单则 LLM2 生成细节 → 落库并计算优先级/四象限/紧急度衰减 → 返回降级或完整结果。书写全程不被 AI 阻塞。 【积分预扣链路】 LLM 调用前 reserve（FOR UPDATE 行锁 + CAS 冻结/真扣）→ LLM 成功即 confirm 结算 → 失败则 release；清道夫兜底崩溃遗孤。（当前免费，预扣额度为 0，框架预留。）

这是一个针对老人的养护ai项目，做到子女不在身边能感知老人的各项活动，相当于请一个24小时看护。 1.老人防跌倒功能，有跌倒做到及时多种方式反馈。 2.门窗管理功能。 3.报警功能。 4.夜灯自动控制功能。 app对老人的健康监控达到了及时准确，快速反应的目的，让每个有子女的居家的老人能在没有人看护的情况下，能把家里发生的活动反馈给子女，子女也可以遥控这些设备。

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。

一款面向海外的小游戏平台，玩法类似于抖音小游戏，区别在于此app更专注于游戏的用户体验感，独创游戏沉浸模式，和AI生成游戏，用户可以同时也可作为作者在平台创作发布游戏。核心业务包括 刷视频推荐游戏（流量推荐算法）、games游戏中心、用户发布与创作、AI生成游戏、游戏任务中心等

1. 业务驱动功能 · 根据业务需求（如商品推荐、图像分类、搜索排序）定义模型要解决的具体问题，并设置相应的业务目标（如提升点击率、转化率）。 · 明确模型输出与业务动作的对接方式（如推荐列表、搜索结果、分类标签）。 2. 项目核心功能 · 开发微调流程：数据标注、模型训练、效果评估、迭代优化的完整工具链。 · 支持与业务系统对接，接收业务数据并返回推理结果。 · 具备模型版本管理与回滚能力。 3. 功能路径 · 业务需求 → 明确任务目标（如推荐系统） · 采集并清洗业务数据（用户行为+商品信息） · 选择合适的预训练模型 · 在验证集上评估效果，通过测试后部署上线 · 持续监控并定期更新模型

本项目立足于移动端人工智能轻量化落地应用背景，针对传统目标检测算法依赖电脑端设备、实时性差、部署不便的问题，旨在实现深度学习检测模型的手机端本地化部署与实时推理。项目目标是开发一款安卓智能检测小程序，将训练完成的80类通用YOLOv5s目标检测模型移植并集成至移动端设备。软件核心包含模型轻量化适配、相机实时视频采集、多类别目标检测识别、检测结果渲染展示与移动端设备适配运行模块。整体业务流程为：启动安卓小程序后调用手机摄像头，实时读取画面帧数据，通过本地集成的YOLOv5s模型完成推理计算，自动识别画面中的各类目标物体并输出类别与位置信息。本项目全程在华为安卓手机上完成程序安装、调试、测试与运行验证，实现了脱离电脑与云端的端侧实时智能检测功能。

基于打golf人群常常需要剪辑自己的高光视频，开发一款自动合成个人golf合集与高光时刻以及球轨迹曲线的app。 主要包含绘制球轨迹，合成洞牌合集视频，生成高光时刻海报三部分功能； 绘制球轨迹：用户上传自己的golf视频，然后可以进行选择球的击球点和落点，绘制出一条球轨迹，导出后播放视频可以很明显看到球沿着轨迹运行的过程； 合成洞牌合集视频：用户上传自己多个golf片段视频（同一场比赛），拍照上传计分卡自动识别成绩，然后在每个视频上利用洞牌实时切换显示成绩，最终合成完整视频合集； 生成高光时刻海报：用户上传自己的战绩成绩，同时上传一张自己的形象照，最终会生成一张用户的高光时刻海报，满足golf用户的心里情绪价值。

一款达到生产级别的跨平台移动应用（覆盖 iOS/iPadOS/Android），技术栈采用 Flutter。该产品定位为一个智能化的“离线优先（Offline-First）”数字健康档案柜。通过引入前沿的光学字符识别（OCR）与大型多模态视觉模型（Vision LLM），用户只需对任何实体医疗单据拍照，系统即可瞬间将其转化为结构化、可搜索且支持导出的临床数据库。 核心技术架构与交付亮点 1. AI 驱动的数据智能解析： 构建了端到端的 AI 数据处理流水线，能够自动将非结构化的纸质文本，提取并清洗为精准的医疗结构化字段（涵盖：患者信息、临床诊断、药品规格与用法用量、账单明细等）。 2. 离线优先与极致隐私保护： 采用 SQLite 设计了健壮的本地关系型数据库架构，全面支持级联外键与事务完整性保障 (Transaction Integrity)。核心健康数据实行 100% 本地加密存储，做到“数据不出端”，严格捍卫用户隐私。 4. 安全的商业化变现引擎： 深度集成 Apple StoreKit 实现应用内购买（IAP），并在底层结合 Apple DeviceCheck 机制，提供基于硬件级别的匿名身份验证，在保护隐私的同时彻底杜绝接口额度被恶意滥用（防薅羊毛）。 5. 企业级 DevOps 自动化部署： 基于 Fastlane 与 Flutter E2E 集成测试引擎，搭建了一套完整的无头（Headless）CI/CD 自动化流水线。实现了全自动回归测试、多语言（中/英）动态截图一键生成，以及直连 App Store Connect 的自动化发版流。 6. 双层级数据资产导出： 研发了高性能的数据导出引擎，用户一键即可生成排版精美的 PDF、CSV 或 JSON 数据备份，无缝衔接后续的复诊出示或医保理赔场景。 下载链接 App Store: https://apps.apple.com/cn/app/id6763499746

京东七鲜咖啡机项目， 项目开发初衷就是要开拓机器人在各个行业中的应用，通过机器人实现在咖啡行业的第一家自动化生产。 项目主要是通过机器自动化完成客户下的订单，包含咖啡、气泡水、茶等产品。

堇色协奏曲 是一款基于 Ren'Py 8.5.3 引擎开发的视觉小说游戏，支持 Windows 和 Android 双平台。你桌面上的 SumireConcerto.exe 是 Windows 平台的启动器，负责加载游戏引擎和资源。游戏包含完整的角色立绘系统（含表情差分）、分支剧情、存档系统等功能，是一个十分优秀的游戏

立项背景：Hermes与OpenClaw两个AI Agent之间需要通过A2A（Agent-to-Agent）协议双向通信，但现有网关存在三个生产问题：tasks/send请求挂起长达5分钟、未带token时返回500、inbox消息写不进去，导致跨Agent通信不可用。目标：修复网关故障，打通Hermes到OpenClaw的双向通信。功能模块：A2A JSON-RPC网关——tasks/send消息发送、tasks/get任务状态查询、authMiddleware鉴权拦截、inbox消息落地。业务流程：Hermes通过HTTP POST发起JSON-RPC请求，网关经Bearer Token鉴权后写入inbox并即时返回，消息经Watcher轮询触发飞书通知送达OpenClaw。