爬虫/脚本 软件定制 案例

1.随着电商行业竞争白热化，某日化品牌客户面临竞品价格变动快、促销策略滞后、库存监控缺失等痛点。为辅助其动态定价决策，本项目立项建设一套分布式电商数据采集中台。核心目标是实现竞品SKU价格、促销活动、评论情感及库存状态的实时监控与趋势分析，将数据获取时效从人工每日核查提升至分钟级自动化采集，为运营团队提供精准的数据弹药。 2.系统包含四大核心模块：任务调度中心（支持定时/触发式采集任务配置）、多源适配器（针对不同平台封装独立解析引擎）、反爬对抗层（集成动态代理池与验证码识别服务）、数据治理管道（完成去重、格式标准化与异常预警）。各模块松耦合设计，支持水平扩展。 3. 运营人员在管理后台创建采集任务（设定目标URL、采集字段与频次）→ 调度中心下发任务至爬虫集群 → 适配器执行采集并实时对抗反爬 → 原始数据进入清洗管道 → 结构化数据存入MongoDB，同时价格波动触发钉钉告警 → 最终数据通过API同步至客户BI看板，完成从需求到决策的闭环。

立项背景：制造业/工程企业积累了大量德语技术论坛日志（含零件号、扭矩、测量规格）及工程图纸附件，存在语言障碍且难以直接喂给 RAG 检索系统；人工翻译成本高，且极易在翻译中丢失或改写关键参数。目标：构建一条自动化管线，将原始德语日志清洗、翻译为英文，封装成 RAG 就绪的结构化 Markdown 知识库，核心技术参数 100% 保真。 核心功能模块： 1) 噪音清洗——自动剔除论坛签名、导航条、邮件页脚，同时保留供应商联系方式与技术引用； 2) 保真翻译——抽取零件号/扭矩/测量等实体并掩码，仅翻译普通文本，再逐字节回注原值，附计数校验闸门； 3) 附件富集——图像两级过滤 + 视觉大模型(VLM)结构化提取工程元数据； 4) Markdown 封装——YAML 头 + 面包屑元数据注入； 5) 日志合并——按宏域合并为主日志，供向量库分块入库。 业务流程：原始德语日志 → 清洗 → 实体掩码 → 翻译 → 回注 → 校验闸门 → 英文 Markdown（含元数据）→ 按域合并 → RAG 入库。

本项目是一个Python自动化脚本工具集，覆盖三类最常见的办公数据处理场景，旨在替代人工重复操作、提升数据整理效率。 【模块一：Excel批量合并与清洗】 业务场景：企业每月产生多份结构不统一的销售/运营报表，手工合并耗时且易出错。 功能：自动遍历读取多个Excel文件 → 合并为单一汇总表 → 清洗空值、重复行、异常格式 → 输出按维度的汇总统计（月度/产品/人员）。 【模块二：公开网页数据采集与整理】 业务场景：需要定期从公开网页获取结构化信息（如行业资讯、商品列表、政策公示），手工复制粘贴效率低。 功能：模拟浏览器请求 → 解析HTML提取目标字段（标题、作者、标签等）→ 翻页自动遍历 → 输出为CSV文件，可直接导入Excel或数据库。 【模块三：PDF信息提取】 业务场景：企业收到大量PDF格式的发票、合同、报表，需要提取关键字段录入系统。 功能：读取PDF文档 → 定位并提取日期、金额、编号等关键信息 → 汇总输出为Excel表，替代手工逐一录入。 全部脚本采用模块化设计，修改少量配置参数即可适配不同客户的数据结构，交付周期1-2天。

为解决日常多份 Excel 报表手工整理耗时、易出错的问题，开发自动化脚本，实现多文件合并、按日期/部门汇总、数据清洗、周报生成与导出，并支持定时执行和邮件发送。用户只需上传原始报表，即可自动完成汇总、统计和结果输出，大幅提升办公效率，减少人工重复操作。

1、项目是面向股票、ETF、指数和期货的本地量化数据与策略研究平台，覆盖数据维护、因子研究、策略回测及研究成果管理等环节。 2、支持从 Tushare 和期货 Tick 文件获取数据，完成增量更新、复权处理、标准化存储、失败重试以及数据完整性和质量检查。 3、内置 Basic、Alpha158、Alpha101 等因子体系，支持因子计算、覆盖率检查、IC/RankIC 分析、分组收益分析、稳定性评估和因子选股。 4、提供股票池筛选、组合回测、调仓、交易成本、涨跌停及 ST 等交易约束，并输出净值、交易、持仓、诊断和基准对比结果。 5、支持策略回测、跟踪。 6、提供本地可视化工作台，可查看数据状态、因子、策略、组合和研究产物，并通过 Watchlist 和生命周期机制管理候选策略及复盘记录。

主要是对个人的消费情况进行分析。 通过影刀RPA，对淘宝和京东的订单数据进行抓取，包含订单日期，订单金额，订单商品名称等信息。数据抓取后，通过PANDAS对数据进行清洗处理。 使用PYTHON和LANGCHAIN开发一个AGENT，通过LANGGRAPH集成的FASTAPI接口对外提供服务。 在影刀RPA中，把清洗过后的数据通过服务传送给AGENT，得到个人消费的一个情况分析。

日常办公存在大量重复的表格录入、数据整理工作，人工操作效率很低。本自动化脚本可以自动读取表格文件，完成批量填数、格式修正、重复数据剔除，一键完成繁杂的手工操作，程序运行稳定，节省大量办公时间。

立项背景：客户拥有来自多个渠道的客户信息数据（CSV/Excel），格式混乱、存在大量重复和错误数据，无法直接用于分析和营销。 核心功能： 1. 导入多个 CSV/Excel 文件，自动识别列结构和数据类型 2. 去重逻辑：基于姓名+手机号模糊匹配，合并重复记录 3. 格式标准化：统一日期格式、电话号码格式、地址补全 4. 异常值检测：自动标记超出正常范围的数据项 5. 输出清洗后数据 + 清洗报告（哪些数据被修改/删除及原因） 处理 10000 行数据仅需约 30 秒。

立项背景：客户每周需要从原始 CSV 销售数据手动制作 Excel 周报，包含汇总统计和图表，每次耗时 2~3 小时。 核心功能： 1. 拖拽 CSV 文件，自动读取数据 2. 自动计算销售额、订单量、客单价等 KPI 3. 生成柱状图（月度趋势）和折线图（日销售额） 4. 输出多 Sheet 工作簿：Dashboard 总览 + 数据明细 + 汇总分析 5. 脚本可复用，换新的 CSV 数据直接重新生成报表 交付后客户制作周报的时间从 2 小时缩短为 5 分钟。

立项背景：客户需要从多个电商网站批量获取商品信息（名称、价格、评分、库存），但手动复制粘贴效率极低且容易出错。 核心功能： 1. 输入目标网址和要抓取的数据字段 2. 自动遍历分页，逐页提取商品数据 3. 数据自动去重和格式标准化 4. 输出为 CSV/Excel/JSON 文件，可直接用 Excel 打开 5. 支持断点续传，中断后从上次位置继续 适用于电商商品监控、竞品分析、企业名录采集等场景。

数字经济持续深化，全域多渠道经营已成电商商家主流模式，淘宝、京东、拼多多、抖音、快手等平台独立搭建数据体系，各后台指标口径、字段格式、结算规则互不统一，形成大量数据孤岛。商家需跨多后台导出报表人工汇总，运营、财务对账成本高、数据滞后且误差频发，无法直观掌握全渠道营收、库存、投放 ROI 整体情况，品牌难以开展全域用户分析与竞品对标决策。伴随数据要素市场化政策落地，企业数字化经营需求持续攀升，跨平台数据打通、统一清洗、可视化分析的刚需快速释放，叠加 API 接口、大数据处理技术成熟，可一站式整合全渠道经营、竞品、流量数据的电商数据聚合平台迎来广阔发展空间，成为品牌实现全域数字化管理、精细化运营的核心基础设施

本系统是针对长篇垂直领域小说（如悬疑、规则怪谈、无限流等）创作团队或工作室定制的剧情脉络与核心设定管理系统。主要解决长线文学创作中规则设定繁杂、伏笔过多容易导致剧情逻辑崩溃、前后矛盾的痛点。系统提供核心规则冲突校验、多线叙事线索追踪、核心人设库管理等业务功能。

为教育咨询公司搭建多源头数据采集系统，覆盖江苏教育厅、光明网、新京报、安徽网、高校人才网等9个官方渠道，以及15个省级教育类微信公众号。 核心功能：后台选择日期范围→一键采集→自动去重→草稿入库。支持登录态管理、CDN模拟浏览器采集、POST请求分页、反爬延时控制等复杂场景。 日均处理500+篇文章，采集准确率99%以上，将客户从每日2小时人工复制粘贴中解放。

这是一个自动化的情报抓取与数据精炼节点。系统从无结构化或半结构化的网页/文本中，提取出高价值的商业、安全或金融情报，并标准化输出以赚取“利润”（系统内的虚拟概念） 主要功能模块： 全局智能发现 (Global Web Crawl)：用户输入关键词，系统通过 DuckDuckGo 隐蔽抓取相关 URL。 多级过滤与精炼管道 (Refinery Pipeline)： 阶段 1：Crawl4AI & 本地 AI 萃取。使用本地部署的 Ollama (deepseek-r1:7b) 对网页进行初步清洗，提取含有高价值情报的原话（如金融交易、安全漏洞等）。如果判定为低价值，则直接丢弃，节省成本。 阶段 2：云端 AI 精炼 (DeepSeek/OpenAI)。使用云端大模型对过滤后的内容进行高级处理：清除无关的个人隐私(PII)、统一金融货币单位为美元，并提取出高级别的“概念标签”(Smart Keywords)、“关键洞察”(Key Insights) 和“建议行动”(Recommended Actions)，最后严格格式化为 JSON。 API 密钥池管理 (Cloud Keys Pool)：系统可添加多个 DeepSeek/OpenAI API Key，系统会自动验证 Key 的有效性和获取余额，并在运行时自动轮询活跃的 Key。Key 在内存中是加密存储的。 实时看板与硬件监控 (Dashboard)：前端实时展示系统的 CPU、RAM、独显 (GPU) 负载、网卡通道状态，以及总请求数、精炼成功量、总利润等经营数据。 全局风控 (Circuit Breaker)：提供一键“紧急熔断”开关，切断所有新任务的接收，用于风控防御。 自动化报告：精炼成功后，自动在桌面生成 M2M_AI_Report_YYYYMMDD.docx 报告。

开发定向爬虫程序，针对主流招聘门户网站开展公开岗位信息采集；自动抓取岗位名称、薪资范围、工作地点、任职要求、公司行业、福利标签等字段；对抓取的原始数据进行去重、空值过滤、薪资区间标准化清洗；最终结构化导出Excel表格，可用于岗位薪资调研、行业人才需求分析、竞品公司招聘动向监测；程序自带请求间隔、随机切换基础反爬策略，降低页面封禁概率，支持指定城市、岗位关键词定向采集。

立项背景：漏洞挖掘流程高度碎片化——侦察用一套工具，审计用另一套，报告再 手工整理。一个目标从拿到域名到产出报告通常需要切换 4-5 个工具，耗时 2-4 小时。目标是造一个扔什么进去都能自动识别、走对应流水线、最后产出结构化报 告的统一调度器。 核心功能：输入任意目标（域名/源码仓库/APK/JWT Token/合约地址/Dockerfile/ GraphQL端点/API端点），系统自动检测目标类型，路由到 8 条专项流水线之一： Web 域名走 subfinder→httpx→nuclei 全链；源码仓库走 scanner-45→semgrep→ gitleaks 三引擎并行；JWT 走 alg:none + RS→HS 混淆 + 弱密钥爆破。19 个安全 专用 Agent 按漏洞类型分工，dispatch-router 用 15 条 regex 规则实现智能匹 配，Top-2 Agent 分数差距≤2 时触发歧义检测，要求先澄清再动手。 业务流程：用户扔目标 → 类型自动检测（8 种类型识别，含 confidence 评分） → 路由到对应流水线 → 多维扫描 → 增量去重（SHA256 指纹，SQLite 持久化） → 降噪评分（负分滤掉 favicon/WAF/IP 指纹等噪音，正分加权 CVE/XSS/SQLi 等真实漏洞）→ 结构化 JSON 报告 + 人读摘要 → 通知 Dashboard/桌宠完成。

随着人才招聘市场的持续扩大，区域间岗位供需分布不均、行业招聘趋势难以直观量化等问题日益突出。传统的人工统计方式不仅效率低下，且无法实时反映招聘市场的动态变化。本项目旨在构建一套面向高校及人才服务机构的招聘数据智能采集与可视化分析平台，通过对公开招聘数据的自动化采集、结构化清洗与多维度可视化呈现，帮助用户快速掌握区域招聘态势与行业热门需求，为人才培养方案优化与就业指导决策提供数据支撑。 软件核心功能涵盖：多职业类别的自动化数据采集与增量更新；招聘信息的结构化解析与持久化存储；基于行政区划的招聘分布统计；热门专业需求的中文分词与词频分析；多图表联动的一站式可视化展示。 核心功能模块包括： 数据采集模块：基于 HTTP 协议对目标招聘平台的公开接口进行规范化请求，支持按职业大类分类采集，自动处理分页逻辑与异常中断恢复，实现数据的完整拉取。 数据清洗模块：对原始 JSON 数据进行字段过滤与格式标准化，统一行政区划名称（如将简称映射为全称），解决同源数据中的命名不一致问题，确保统计口径统一。 统计分析模块：利用 pandas 对清洗后的数据进行聚合运算，按省市维度统计岗位数量分布，生成结构化的排名数据，支持多职业类别的横向对比。 文本挖掘模块：引入 jieba 中文分词工具，对岗位专业要求进行分词处理与词频统计，提取高频需求关键词，构建行业热门技能画像。 可视化展示模块：基于 pyecharts 引擎生成交互式柱状图、词云图等多类型图表，采用 Tab 页签形式实现多图表联动展示，最终输出为独立 HTML 文件，便于跨平台浏览与分享。 业务流程描述：用户在交互界面选择目标职业类别（支持单类别与全类别批量模式）；系统根据选择触发采集任务，按分页策略拉取招聘数据并落盘为 JSON 文件；采集完成后自动进入数据清洗流程，完成行政区划名称标准化与空值过滤；清洗后的数据进入统计引擎，按省市维度聚合计算招聘人数；同时，文本挖掘引擎对专业要求字段进行分词与词频统计；最终，可视化引擎将统计结果与词频结果分别渲染为柱状图与词云图，整合至同一 HTML 页面的不同 Tab 页签中，用户通过浏览器即可查看完整的分析结果。

通过抓取亚马逊，领星，temu，速卖通，allegro各跨境电商平台数据。卖家中心，产品，销售数据，订单。库存数据报表，飞书对接等。使用Python语言，Scrapy分布式爬虫。数据库MySQL。开发海外仓发货系统，一键发货，分配，订单确认，物流追踪等等等

在AI辅助开发的SPEC-driven工作流中，开发者通过SPEC.md定义需求条目，并通过CLAUDE.md铁律约束AI在生成代码时自动带上@implements REQ-NNN注释标注。但传统追溯工具（IBM DOORS、Jama Connect等）太重型，需要手动标注，缺少一款轻量级的CLI工具来自动完成需求到代码的关联追溯。spec-anchor填補了这一空白，实现AI自动标注与自动追溯的闭环。 核心功能模块： • trace命令：解析SPEC.md提取需求条目（REQ-NNN格式），递归扫描源代码目录，通过两层匹配策略（Layer 1: @implements精确匹配；Layer 2: 关键词启发式兜底）关联需求与代码实现，生成Markdown/JSON格式的追溯矩阵 • impact命令：支持git提交范围或diff文件的反向影响分析，展示代码变更影响了哪些需求条目及其变更行数 • check命令：缺口检查，列出未实现和仅启发式匹配的需求，提供覆盖率统计 • 支持8种语言（Python/JS/TS/Go/Java/Rust/PHP/Ruby/Elixir）的函数名提取与注释识别，内置中英文关键词映射和同义词扩展 业务流程：开发者在SPEC.md中定义需求→AI生成代码时自动带@implements注释→运行spec-anchor trace生成追溯矩阵→运行spec-anchor impact查看变更影响→在PR中附上矩阵供reviewer审查

针对静态 / 轻量动态网页开发的通用爬虫框架，内置请求延时、UA 随机切换、简单 IP 代理池防封禁机制；自动抓取商品信息、文章列表、企业名录等结构化数据，完成空值剔除、重复数据合并、异常格式清洗；支持将处理后数据存入 MySQL 数据库，或一键导出 Excel/CSV 文件；内置可视化模块，自动生成销量折线图、数据分布饼图，无需额外绘图工具。