电商 软件定制 案例

1、项目背景：在电商平台提供线上多元个性化购物，拓展销售模式，供应市场需求 目标：实现便捷多元个性化网购，提升用户体验，促进多渠道销售和市场推广 2、软件功能：商城系统集中管理应用，包括后台管理与前台界面交互，用户可多端接入，包括网页端和小程序端，实现便捷多元个性化网购， 核心功能模块：小程序、商品、订单、用户、应用专区，其中小程序模块基本配置发布及界面布局设置，商品模块功能商品添加修改删除列表展示查询，订单模块功能各渠道订单列表展示筛选导出，用户模块功能用户列表展示搜索导出，应用专区模块功能多元化渠道网购销售，包括拼团、秒杀、还价等 3、业务流程和功能路径：需求规划分析、架构设计与开发、编码与测试、部署上线与维护

前端功能开发：负责开发前端功能模块，确保用户可以顺畅地使用网站的各种功能。我不仅注重实现功能，还努力使界面直观友好，提高用户的满意度。 需求分析和设计：具备独立分析新功能需求并设计系统的能力。这包括与利益相关者合作，了解他们的期望并将其转化为具体的功能和界面设计。 问题解决与稳定性：在开发过程中遇到问题时能够快速定位和解决，确保线上系统的稳定性。我认为保持系统高可用性是前端开发的关键任务之一。 用户体验改进：与UI设计师紧密合作，致力于改善用户体验。通过用户反馈和界面优化，我努力提高网站的易用性和吸引力。 协同开发：与后端开发团队密切协作，定义数据接口，确保前后端之间的数据传递顺畅。协同工作是项目成功的关键因素之一。 性能优化：在项目中注重网站性能优化，特别是页面加载速度的提升。通过减少不必要的请求和优化资源加载，我帮助提升了用户的访问体验。

猎聘网为提升内部销售效率、实现业务流程数字化，开发了客户关系管理系统（CRM）。该系统旨在优化销售全流程，包括线索管理、商机跟踪、报价、合同签订、订单处理及项目运作等环节，帮助销售团队更好地拉新、促活、签单及后期项目运作，最终实现合同线上化率和销售沟通效率的提升。 软件功能和核心功能模块 线索管理：管理和跟踪潜在客户线索，提高线索转化率。 商机管理：跟踪和管理销售商机，优化销售策略。 报价管理：提供报价功能和报价审批流程。 合同管理：实现合同线上化，包括合同签订、审批和归档。 订单管理：处理销售订单，确保订单流程的顺畅。 项目运作：管理项目进度和资源分配，确保项目按时交付。 数据统计与分析：提供销售业绩指标的统计数据，支持决策分析。 搜索功能：通过Solr索引搜索，提供销售和产品经理所需的搜索指标看板。 业务流程和功能路径 线索录入与管理：销售团队录入潜在客户线索，系统自动跟踪线索状态。 商机跟踪：根据线索生成商机，销售团队跟踪商机进展，更新商机状态。 报价与合同：根据商机生成报价，审批通过后签订合同，合同信息线上化。 订单处理：根据合同生成订单，处理订单流程，确保订单按时交付。 项目运作：管理项目进度和资源分配，确保项目按时交付。 数据统计与分析：定期生成销售业绩指标的统计数据，支持决策分析。 搜索功能：销售和产品经理通过搜索功能获取所需数据，支持日常工作和决策。

本人为计算机专业在读学生，深耕后端开发、前端开发、网络爬虫三大技术方向，具备扎实的计算机专业理论基础和落地实操能力，熟悉软件开发核心流程与数据采集全链路逻辑，能独立完成后端服务搭建、简单前端页面开发及多场景网络爬虫的设计与实现，具备良好的编程思维、问题排查能力和代码规范意识，可快速适配技术开发与数据采集相关的项目协作、实习工作。 一、后端开发能力 掌握后端开发核心技术体系，能独立完成后端服务的架构搭建、业务逻辑实现与数据交互开发；熟悉主流后端开发框架 / 语言，具备数据库设计与操作能力，熟练使用 MySQL 等关系型数据库，了解 Redis 等非关系型数据库的缓存应用；精通 RESTful API 接口的设计、开发与调试，能实现接口的参数校验、异常处理与数据返回；掌握 Linux 系统基础操作，可完成后端服务的简易部署、日志查看与服务维护，具备前后端联调的接口对接能力，能保障后端服务的稳定性与实用性。 二、前端开发能力 具备前端开发基础能力，熟练掌握 HTML/CSS/JavaScript 三大核心技术，能完成前端页面的结构搭建、样式设计与基础交互效果实现；熟悉主流前端框架 如：vue框架等，的基础使用，了解组件化开发与页面路由配置；掌握前端页面的响应式适配技巧，能兼顾不同设备的展示效果；具备前后端联调实操经验，可根据后端接口文档完成前端数据请求、渲染与异常处理，配合后端团队完成整体项目的开发与落地。 三、网络爬虫开发能力 以 Python 为核心工具，熟练掌握 Requests、Selenium、Scrapy 等爬虫框架与库的使用，能根据不同网站特性定制化开发爬虫程序；精通 XPath、CSS 选择器、正则表达式等数据解析方法，可高效提取网页结构化与非结构化数据；具备丰富的反爬机制应对经验，能通过 UA 伪装、代理 IP 池配置、Cookie 维持、验证码识别（简易）、JS 逆向（基础）等方式突破常见反爬限制，保障爬虫的稳定性与采集效率；掌握采集数据的清洗、去重与存储方法，可将数据同步至 MySQL、CSV、Excel 等介质，实现从数据采集 - 解析清洗 - 持久化存储的全链路操作，能针对电商、资讯、社交等多场景完成数据采集需求。 四、综合技术素养 具备扎实的计算机专业基础，熟悉数据结构、算法、计算机网络、操作系统等核心理论，能将理论知识应用于实际开发；注重代码的可读性、可维护性与性能优化，遵循主流编码规范；具备独立的问题排查与解决能力，能通过日志分析、调试工具定位开发过程中的技术问题；保持技术学习的积极性与主动性，关注后端、爬虫领域的新技术与新框架，能快速上手并应用到实际项目中；具备良好的团队协作意识，可高效配合团队完成需求分析、任务拆分与开发落地。

本项目为一套面向客户自有商品销售场景的综合在线商城系统，支持在售商品与预售书籍、刊物等多类型商品的统一管理，满足多订单并发处理及完整交易闭环需求。系统通过前后台协同，实现商品展示、下单、支付、物流、售后及财务结算的一体化管理。 后台侧提供商品管理、订单管理、促销管理、物流管理、财务与支付管理及数据统计等功能模块，支持商品上下架、库存与分类管理、订单自动生成与跟踪、优惠活动配置、物流信息实时查询、对账与开票管理，以及经营数据与会员数据的统计分析和导出，提升商城运营与管理效率。 前端侧支持商品多图展示、信息与栏目静态化、全文检索及个人账户管理等功能，为用户提供便捷的商品浏览、下单与查询体验。系统支持用户个人信息维护、订单与发票信息查询、地址及支付账户绑定，满足用户全流程使用需求，整体提升商城的稳定性、可用性与用户体验。

提供智能对话服务，包括电商咨询、旅游查询、内容推荐等场景。需要搭建一套通用的智能助手平台，支持快速接入不同业务场景。对后端系统的架构设计和核心功能开发。 星巴克点餐Agent：实现了完整的外卖点单流程（菜单查询→规格选择→加购物车→下单支付）。通过5阶段状态机控制流程，确保每个环节真实调用工具，禁止AI编造价格和订单信息。处理了商品ID映射、SKU规格匹配（杯型+冷热组合）、工具白名单机制等细节 航班查询Agent：实现了机票查询功能，支持线路查询和航班号查询两种模式。重点处理了相对日期转换（今天/明天/后天），通过先调用时间工具再计算日期，避免跨时区错误。实现了槽位补全机制（缺城市/日期自动追问）和工具链检查（强制调用工具，禁止直接生成航班信息） 小红书内容推荐Agent：对接RAG检索系统，从笔记库检索相关内容并推荐给用户。实现了纯文本格式解析，选择最相关的3条笔记生成结构化JSON输出。处理了地点抽取逻辑（美食类优先店名，旅游类优先景点）和二次交互（用户说"打开第一条"时能正确定位）

根据大语言模型LLM对用户上传的产品图进行拆解分析，框定好对应生成风格。实现一键批量生成场景图/模特图/细节图等。并且给出对应的产品分析报告。也可实现上传一张产品图，和对标商品图进行一键替换。

老仙好物是一款基于微信生态的社区团购电商小程序，为用户提供优质商品的线上购买、拼团、配送到家/自提等全流程服务。项目采用前后端分离架构，包含用户端小程序、后台管理系统和后端服务。 项目周期： 2025年10月 - 至今 项目角色： 前端开发工程师（小程序端）/ 全栈工程师 技术栈： uni-app、Vue3、Spring Boot、MySQL、Redis、微信支付、阿里云OSS 前端技术栈 - 框架： uni-app (Vue3 + TypeScript) - 状态管理： Pinia - UI组件： uni-ui、自定义组件库 - 工具库： js-md5、sortablejs、uqrcodejs - 构建工具： Vite 5.4、HBuilderX 后端技术栈 - 框架： Spring Boot 2.6.3 + MyBatis-Plus 3.4.0 - 数据库： MySQL 8.0 + Redis - 支付： 微信支付（weixin-java-pay 4.4.0） - 存储： 阿里云OSS 3.16.1 - 工具： Hutool 5.8.20、Lombok、FastJson

电商运营与竞争监控 用于实时追踪竞争对手的商品定价、促销活动、用户评价和库存变化，辅助自身进行动态定价、选品和营销策略调整。 市场研究与商业分析 服务于咨询公司或企业内部，自动化采集市场数据，用于分析行业趋势、市场份额、新品动态和消费者偏好，生成洞察报告。 品牌与渠道管理 帮助品牌方监测其在各大电商平台上的产品价格是否统一、是否存在未授权销售（窜货），并收集用户反馈以维护品牌声誉。 投资分析与供应链情报 为投资机构提供非财务的运营数据（如热销度、市场反响），辅助评估目标公司价值；也可用于发现潜在供应商或分析供应链情况。 学术研究与价格聚合 高校或研究机构可将其用于消费者行为、平台经济学等领域的定量研究；个人或比价网站则可用于构建跨平台的价格聚合与比价服务。

1.“巷里好物”是一款专注本地社区的社区团购平台 ，旨在通过“社区团购”+ “自提点”模式打通农场品从产地到社区的直供链路，减少中间环节，帮助农户增收，同时为城市居民提供新鲜、平价的优质农产品。用户通过微信小程序下单，商品由产地或本地仓发往社区自提点，用户到点自提，实现高效履约与助农闭环。 2.业务流程：注册登录 → 选择自提点 → 浏览商品 → 加入购物车 → 下单支付 → 平台履约(物流状态) → 次日自提(确认收货) → 售后服务 → 评价 3.功能模块： 用户端 ：用户登录与自提点管理、商品浏览、搜索、加入购物车、订单管理（查看、取消、 支付） 、售后申请（退款/退货）。 - 团长端 ：团长入驻审核与信息维护、查看本团订单、待提货列表、扫码核销提货、处理售 货初审、查看拥护明细与提现申请 后台管理端 ：商品管理、订单管理、团战管理、营销管理、 区域管理、供应链管理 商品管理 ：SKU 维护、商品分类、库存同步 ，平台属性维护。 订单管理 ：订单下单、订单超时取消、订单发货。 团长管理 ：审核入驻、分级管理、业绩统计。 营销管理 ：设置限时秒杀、优惠券、限时活动、新人专享等。 区域管理 ：区域开通 ，仓库管理。

该项目主要是服务于社会上的各类客户，因为在互联网的时代，数据就是金钱。这个项目开始就是以爬虫获取数据为核心而展开的。我自己制作了一个脚本进行爬取工作，觉得挺有意思的，可以闲暇时刻赚点零花钱

### 数字人模型训练 - **功能描述**：通过上传训练视频和音频，训练个性化的数字人模型 - **主要特性**： - 支持自定义模型名称和参数配置 - 多种图像尺寸选择（256×256、512×512、1024×1024） - 可配置批次大小、学习率、训练轮数等参数 - 实时训练进度监控和损失曲线展示 - 支持训练任务的暂停、继续和停止操作 ### 数字人推理 - **功能描述**：使用已训练的数字人模型，根据音频生成数字人视频 - **主要特性**： - 模型列表管理和选择 - 支持音频驱动和视频驱动两种模式 - 可配置输出质量和格式 - 实时推理进度显示

在中国移动吉林公司“吉福汇”项目中，负责小程序与H5双端数字生活服务平台的功能设计与业务落地，主要面向本地用户提供“衣食住行”全场景权益服务。平台以微信小程序为核心入口，同步支持H5网页访问，实现权益券的“订、查、领、用”一站式操作，覆盖加油、电费、商超、健康、餐饮等9000+合作商户场景。项目助力吉林移动构建属地化会员经济生态，推动数字消费与公共服务融合升级。

本系统为集成AI大模型能力的电商管理平台，涵盖数据大屏、AI直播、AI大模型、商品管理模块、商家管理、订单管理、物流管理、系统管理八大核心模块，支持商家管理、商品运营、订单处理、物流跟踪及系统权限管控等全流程电商业务，同时通过AI能力赋能销售分析、内容生成等场景

本项目为充电桩运营企业定制开发，旨在构建自动化、智能化的设备监控与数据分析系统。核心功能是自动实时监控：通过对接充电桩运营平台API，定时抓取所有设备的在线状态、离线时间等关键运行数据。系统将原始数据自动汇总、清洗并生成格式化Excel报表，通过邮件/钉钉精准发送给区域运维人员，实现异常设备快速定位与响应。在此基础上，系统进行深度业务数据分析，例如计算各充电桩的收入排名、根据离线时长与费率智能预估收入损失、分析设备可用率趋势等，为运维调度、资源优化及管理决策提供直观的数据支撑，有效提升运营效率和盈利水平。

本项目是一款基于B/S架构的电商运营数据管理平台，旨在帮助商家高效管理订单与库存，解决数据统计滞后的痛点。 核心功能模块包括： 数据可视化大屏：通过图表实时展示今日销售额、新增用户数及各地区销量排行，辅助决策。 商品与订单管理：支持商品SKU的上架/下架，以及订单的全流程状态跟踪（发货、退款、售后）。 权限管理系统：基于RBAC模型，针对管理员、运营、客服等不同角色分配不同的菜单访问权限。 营销中心：配置优惠券与限时活动，支持活动数据回溯。

立项背景: 针对高并发电商或金融场景，传统的离线报表（T+1）无法满足秒级风险控制和实时营销的需求。 核心功能: 秒级实时聚合: 订阅 Kafka 中的流量数据，通过 Flink 实现窗口计算，统计各维度（地区、商品、接口）的实时指标。 动态规则预警: 结合 HBase 存储的用户画像，通过自定义算子实现异常检测（如：同一 IP 短时间内频繁访问接口，触发黑名单逻辑）。 多维画像沉淀: 将聚合后的行为数据异步写入 HBase 宽表，支撑后端管理系统进行实时用户标签查询。 业务流程: 用户行为 -> Kafka -> Flink (清洗/转换/聚合) -> 结果分别写入 HBase (持久化) 和 Redis (预警推送)。

本项目是一个企业级程序化广告交易平台（DSP/DMP），旨在为广告主、代理商及媒体方提供高效、透明、智能的数字广告投放与管理解决方案。平台通过实时竞价（RTB）技术，在毫秒级内完成海量广告流量的自动化采买与优化，最大化广告主的投资回报率（ROI）并提升媒体流量变现效率。 核心业务模块与功能： 广告主/代理商端功能模块： 广告活动管理：支持创建、编辑、暂停/启动广告活动，设置预算、出价、投放日期。 精准定向系统：提供多维定向能力，包括人口属性（性别、年龄）、地理位置、兴趣标签、设备类型、重定向（Retargeting）等。 实时数据看板：可视化展示曝光、点击、消耗、转化等核心指标，提供多维度数据分析报表。 智能出价策略：支持CPM、CPC、oCPM等多种计费模式，内置智能算法根据转化目标自动优化出价。 创意管理：支持上传、审核、轮播多种广告素材（图片、视频、信息流模板）。 平台端（运营与交易）功能模块： 实时竞价引擎（RTB）：核心模块，负责接收来自广告交易平台（ADX/SSP）的竞价请求，在毫秒内完成用户画像匹配、广告检索、出价计算并返回竞价响应。 数据管理平台（DMP）：整合第一方、第三方数据，构建用户画像标签体系，为精准定向提供数据支撑。 反作弊与流量过滤：实时识别并过滤无效流量（IVT）、虚假点击与违规广告，保障广告主预算安全。 财务与对账系统：管理账户充值、消费明细、生成对账单，与上下游进行自动化对账结算。 主要功能路径示例： 广告主发起一次投放活动： 登录后台 → 创建新广告活动（设置预算、出价、时段）→ 选择目标受众（从DMP标签库中勾选）→ 上传广告创意并提交审核 → 活动审核通过后自动上线 → 在数据看板实时监控活动表现，并根据报表数据随时调整定向策略或出价。

一款专为个人或多人用餐场景设计的轻量化智能点餐决策工具。项目基于 Vue.js + Uni-app 构建跨平台前端，后端采用 PHP + Laravel 框架提供简洁高效的API服务，实现数据实时同步与本地存储。系统旨在解决“两人就餐时选择困难、口味偏好难协调、点菜效率低下”的日常痛点，核心功能包括：双人协同点餐（实时同步菜品选择、分别勾选偏好）、智能菜品推荐（根据历史订单生成口味兼容方案）、决策辅助工具（“随便”模式随机选择、菜品对比投票）、个性化菜单管理（收藏常点菜品、忌口标签标注）及账单便捷结算（AA制/请客模式快速拆分）。通过聚焦双人场景的深度优化，让点餐过程变得轻松有趣，成为两人用餐的默契小助手。

TIKI 是一个现代化的全栈电商平台，采用 React + Node.js 技术栈构建。平台核心业务包括商品展示、购物车管理和用户认证三大模块。 主要功能： 商品浏览系统 - 支持商品列表展示、分类导航、商品详情查看，提供热卖商品和每日新发现推荐功能，帮助用户快速发现心仪商品。 购物车管理 - 用户可添加商品到购物车、调整数量、删除商品，购物车数据持久化存储，支持跨会话访问。 用户认证系统 - 基于 JWT 的安全认证机制，支持用户注册、登录和身份验证，保护用户隐私和购物数据。 多语言支持 - 内置国际化框架，支持多语言切换，提升全球用户体验。 响应式设计 - 采用 Tailwind CSS 构建，完美适配桌面端和移动端设备。 平台采用前后端分离架构，使用 MongoDB 数据库，提供 RESTful API 接口，代码结构清晰，易于扩展和维护。