爬虫/脚本 软件定制 案例

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：为解决多平台公开数据（天气、汇率、热搜等）分散、获取效率低、缺乏可视化监控的问题，设计并实现了该数据聚合展示平台，将多源异构数据统一抓取、清洗并归档展示。 核心功能：包含四个数据源（天气、每日一句、汇率、百度热搜）的定时抓取，采用 Quartz 动态注册 4 个 Job 按 cron 调度。后端入库后，前端通过 ECharts 进行多维度可视化展示，包括温度趋势折线图、汇率柱状图、热搜标签饼图以及任务执行日志。 业务流程：定时任务触发抓取 -> 统一入库 -> 任务日志记录（耗时/成功失败） -> 前端仪表盘展示，形成完整的数据采集与监控闭环。

本项目针对中小电商店铺在评价管理上的痛点，提供一套自动化的评论采集与整理方案。核心功能包括：① 按关键词和日期自动采集指定商品页面的公开评论；② 对采集到的数据进行去重、清洗和分类汇总；③ 自动生成 Excel 报表，包含好评率、高频关键词、差评原因归类等统计项。业务流程为：配置目标链接和采集规则 → 运行脚本自动抓取 → 数据清洗后导出报表。整个流程无需人工逐条复制，原本需要数小时的手工整理可压缩到几分钟完成。

1. 竞品数据采集：通过分析目标平台前端交互逻辑，识别并复现数据接口，自动采集竞品库存、销量、价格等核心经营数据，替代高成本第三方数据服务。 2. 数据解密与解析：针对平台接口的AES加密机制，提取前端硬编码密钥并复现加密逻辑，实现数据的稳定获取与解析。 3. 竞品对比分析：将采集到的多维度数据进行横向对比，直观呈现自身与主要竞品在库存、销量等关键指标上的差异，辅助经营决策。 4. 市场机会识别：基于持续采集的数据，及时发现竞品库存不足、补货滞后等市场窗口期，为团队抢占市场份额提供决策依据。

本系统是一款针对中国铁塔—能源专业网站的工单自动化处理工具，支持按地市 / 区 域监控工单状态，实现自动接单、自动回单、告警清除等功能，并可根据工单标题自动匹配 回复内容。系统设计初衷是提高工单处理效率，减少人工操作成本，适用于能源监控领域的 工单管理场景。

项目背景与目标：电商运营每天需要盯竞品价格和销量，靠人工逐个平台抄价，一个人一天只能覆盖几十个商品，数据滞后还容易抄错，大促期间完全跟不上节奏。本项目目标是搭建一套数据采集与自动化报表平台，把「配置规则 → 定时采集 → 清洗入库 → 自动出报表」全流程自动化，让运营每天早上打开邮件就能看到最新的价格与销量分析。 核心功能：(1) 可视化规则配置，在页面上框选字段即可生成采集规则，无需写代码；(2) 灵活的定时调度，支持 Cron 表达式、按分钟/小时/天执行，可一键手动触发；(3) 反爬对抗能力，内置代理池轮换、UA 随机、请求限速、Cookie 池、验证码识别与失败重试；(4) 自动清洗去重，按业务主键和快照指纹过滤重复数据，并做完整率与异常值校验；(5) 多平台聚合报表，自动生成价格趋势、价格异动明细与销量排行；(6) 报表自动推送，支持定时邮件、企业微信告警和明细导出。 业务流程：在规则配置台拾取字段并试运行 → 发布规则并设置调度频率 → 调度器按周期触发任务 → 执行器集群多线程采集并自动处理反爬 → 解析清洗去重后入库 → 报表中心生成分析报表 → 按设定时间自动推送给业务方。

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。

主导构建覆盖抖音、小红书等 8+平台的 RPA+AI 数据采集与清洗中台和RPA 高可用集群：设计多账号轮询、异常重试的分布式采集脚本，实现动态等待与模拟真人操作，搜集业务所需数据。基于LangChain 实现多模态内容理解，为美的、海尔等客户提供竞品洞察基础设施。

本项目是一个基于 Python 的轻量级网页数据采集工具，目标站点为豆瓣电影Top250榜单。立项背景是学习和研究数据采集与清洗的完整流程，为后续的电影数据分析、推荐系统研究积累原始数据。系统核心功能包括：1）自动遍历榜单全部分页（共10页、250部影片），抓取排名、片名、评分、评价人数、年份、国家、类型等字段；2）内置反爬应对机制，包括User-Agent池轮换、随机请求延时和失败重试，保证抓取过程稳定友好；3）对原始数据进行清洗、去重和类型转换后，结构化存储为CSV和Excel文件；4）基于采集结果自动生成评分分布、年代分布等统计图表。用户只需运行主程序即可完成从抓取、清洗到分析的全流程。

【立项背景与目标】 网约车平台每来一个司机注册申请，审核员要打开后台，逐项核对身份证、驾驶证、行驶证、交强险、网约车驾驶员证、网约车运输证六类证件，还要确认车辆有没有被其他司机绑定、这辆车符不符合入驻城市的准入要求。其中很大一部分是机械判断——证件号对不对、过期没有、年龄够不够、车龄超没超、准驾车型符不符。真正麻烦的是两件事：一是各地准入规则不一样，全国近百个城市的要求都不同，规则散在多份表格里，新人上手容易出错；二是同一个人审同一份材料，早上的结论和下午可能就不一样。我在做人工复检时发现，工具判断和人工判断的分歧几乎全部集中在"边界情况"上，说明问题不在人的态度，而在于规则从来没有被明确写下来。本项目要做的就是把这些标准固化下来：机械判断交给程序，需要主观判断的（照片合不合规、信息真不真）留给人。 【核心功能模块】 一、审核单自动定位与信息抽取：输入司机 ID，自动在待审队列里找到对应审核单，拉取六类证件的全部字段（含平台已识别的 OCR 结果），不需要人工复制粘贴。 二、证件核验自动化：对未核验的证件，一键发起平台核验并自动轮询取回结论。把原本"点按钮—等结果—看结论"三步，合并成一步。 三、政务网站自动查询：深圳、西安两地的运输证需要去交通主管部门官网按车牌查询。深圳官网有图形验证码，用浏览器自动化配合 OCR 识别；西安官网没有验证码，直接用 HTTP 请求解析返回页面。同样是查一个证，两套手段，成本差了一个数量级。 四、城市准入规则引擎：把全国近百个城市的准入口径——哪些证件必须上传、交强险是否强制、有没有官网查询渠道——做成一份可配置的表，判定时按城市自动套用。口径变了只改配置，不改代码。 五、三态判定引擎：每一单输出"可通过 / 需人工 / 不能通过"三种结论之一，并把判定依据逐条写清楚，方便人工复核和对账。 六、台账输出：批量审核后自动生成 Excel 反馈台账，结论按三态着色，附汇总表与核验结果表。 【流程说明】 输入司机 ID 或批量拉取待审队列 → 拉取审核详情 → 对未核验证件发起系统核验 → 深圳/西安车证转官网查询 → 按城市准入规则逐项判定 → 输出三态结论与逐条原因 → 生成 Excel 台账，人工只需处理"需人工"那部分。 这里有一条我坚持的原则：工具只做"核对 + 通过 + 标记"，永远不调用驳回接口。所有"不能通过"的结论都只是标记，最终怎么处置由人来定。我把产品定位成"审核员的副驾"，而不是替代者。

从管理系统后台批量读取数据，设计算法查找数据录入问题，修改后提交后台。由于涉及隐私数据，不方便上传代码，架构流程图画不是很会画。必须要上传文件，这些与在平台接单有什么用，能完成对方的需求不就可以了

1. 立项背景和目标 背景：基于 Python + Pygame 开发一个经典打地鼠（Whack-a-Mole）桌面小游戏，用于练习 pygame 基本操作（事件循环、绘制、定时器、文件持久化）。 目标： 在 800×600 窗口内实现打地鼠玩法 30 秒限时，随机生成地鼠，玩家点击得分 最高分持久化到 best.txt 游戏结束后显示结算界面，支持重新开始 2. 软件功能与核心功能模块 模块 说明 初始化模块 加载 pygame、创建 800×600 窗口、加载黑体字体 simhei.ttf、读取历史最高分 地鼠系统 3×3 网格布局，每个地鼠有状态机（升起→显示→缩回），每帧驱动偏移量变化 生成系统 每 30 帧（约 0.5 秒）随机生成一只地鼠（若当前无地鼠），存活帧数随机 50~100 帧 碰撞判定 鼠标点击时遍历所有地鼠，计算点击点与地鼠圆心距离 < 30px 则命中，+10 分并立即消失 计时器 基于 pygame.time.get_ticks() 每秒扣减 1，倒计时至 0 触发游戏结束 最高分持久化 load_best() / save_best() 读写 best.txt，结束时若刷新纪录则写入 结算界面 黑底显示"游戏结束"、得分、最高分，灰色圆角按钮"重新开始"，点击重置所有状态 渲染模块 草地背景（绿色），棕色椭圆洞口，圆形地鼠（棕色身体+白色眼睛+红色鼻子），顶部状态栏（得分/最高分/时间） 3. 业务流程与功能路径 程序启动 → pygame.init / 创建窗口 / 加载字体 / 读取 best.txt → 状态 = "play"，timer = 30，score = 0 ↓ 主循环（60 FPS） ├── 处理事件 │ • QUIT → 退出 │ • MOUSEBUTTONDOWN │ state == "play" → check_hit()：命中则 score += 10，地鼠消失 │ state == "over" → 点击"重新开始"按钮 → reset() ├── 计时 │ 每 1000ms → timer -= 1 │ timer ≤ 0 → state = "over"；若 score > best 则写 best.txt ├── 生成 │ 每 30 帧 → spawn()：若无地鼠则随机位置生成 ├── 更新地鼠状态 │ 升起（y偏移 0→50）→ 显示（帧倒计时）→ 缩回（y偏移 50→0） └── 渲染 绿色背景 + 9 个洞口 + 可见地鼠 + 顶部状态栏 ↓ 游戏结束界面 黑底 → 显示"游戏结束" / 得分 / 最高分 /

1、立项背景和目标： 针对招聘市场数据分散、技能体系混乱以及新兴岗位识别滞后的行业痛点，立项构建多源异构数据驱动的岗位能力图谱构建与动态演化分析平台。旨在解决招聘信息非结构化、数据质量参差不齐的问题，实现从多源数据采集、清洗、质检到图谱自动构建与动态追踪的全链路闭环，为招聘市场提供高精度的岗位能力画像与演化分析。 2、软件功能、核心功能模块： 平台核心包含四大模块：① 多源异构数据采集与五阶段清洗模块（SimHash去重、技能标准化、多源交叉验证、去通胀检测等）；② 三层递进式AI幻觉防控质检模块（多模型并行评审、分歧仲裁、人工兜底）；③ 能力图谱抽象存储与多维查询模块（支持PG/Neo4j双图后端动态切换、BFS遍历、多维视图查询）；④ 多级语义检索与新兴岗位聚类发现模块（向量检索、RAG交叉验证、KMeans/DBSCAN双聚类）。 3、业务流程、功能路径描述： 系统业务流程为：多源数据采集输入 → 五阶段数据清洗流水线（去重、标准化、置信度过滤） → 大模型多模型交叉质检与仲裁 → 结构化提取入库 → 能力图谱抽象存储（关系型数据库+图数据库） → 语义向量检索与动态演化分析 → 前端G6渲染数据供给与可视化展示。

为电商卖家提供价格竞争情报：竞品价格天天变动，人工盯价既慢又容易漏。本系统按设定频率自动采集竞品商城多个SKU的价格与促销信息，沉淀成时间序列数据，自动计算价格波动幅度与最低价出现时间，一旦降幅超过设定阈值（例如8%）立即生成预警清单并给出调价或加赠建议，支持邮件或企业微信推送。演示覆盖12个SKU、14天的巡检数据，自动识别出多款竞品的降价行为并生成建议动作，帮助卖家在价格战中第一时间反应，避免因反应迟缓丢掉流量与订单。

为财务与代账团队解决票据录入难题：扫描件、拍照票据需要人工逐张敲进Excel，费时且容易出错。本工具批量接收票据的识别文本或图片，自动提取发票号码、开票日期、购买方、金额、税额等关键字段，自动统一不同来源的日期与金额格式，支持2026年09月28日、2026/09/28、2026-09-28等多种写法，按税率自动校验金额与税额是否匹配，自动合并重复票据，把校验不通过的票据单独列成待人工清单，最后一键导出结构化表格。42张票据的演示中结构化成功率100%，校验通过率约98%，可显著减少财务录入工时。

面向电商/零售团队的后台数据整理场景：运营每天从平台后台导出订单明细，人工核对耗时长、格式混乱易出错。本系统自动读取导出的原始订单文件，完成字段清洗与规范化（统一订单号、时间格式、商品名称空格、金额精度），自动剔除重复订单、丢弃时间非法与数量异常记录、按商品标准价补齐缺失单价，并自动生成每日经营日报，内容包括销售额走势、每日订单量与客单价、商品销售TOP榜、渠道占比，输出结构化数据文件与可视化运行报告，可直接用于日报汇报。演示中把原来1-2小时的人工整理压缩到数秒完成。

面向多门店、多部门报表汇总场景：各店提交的日报表字段名不一致（营业额、销售额、销售收入等写法混用）、单位混用（元与万元）、还夹杂重复行和空行，人工合并极易出错且耗时。本系统自动识别同义字段、统一单位与字段顺序，剔除重复行与空行，完成合并后对每个来源做数据质量体检，给出有效行数、异常行数与百分制质量评分，并输出门店排名与合并明细。一次执行即可完成原来半天的人工汇总工作，同时留下可追溯的质量记录。

本项目是一套面向跨境电商卖家的商品分析与智能选品系统，主要用于解决商品筛选过程中数据分散、人工分析耗时、利润判断困难以及竞争情况难以快速评估等问题。 系统围绕商品的市场潜力、利润空间、竞争程度、经营风险和视觉表现建立综合评价模型，对候选商品进行结构化分析并生成综合评分，帮助用户快速筛选具有潜力的商品，降低试错成本。 主要功能包括： 1. 商品数据录入与管理：支持商品基础信息、价格、成本、销量等数据的整理和统一管理。 2. 商品分析：根据商品数据对市场需求、竞争程度、潜在利润及经营风险进行综合评估。 3. 利润估算：结合商品售价、采购成本及相关经营成本，对潜在利润空间进行估算。 4. 综合评分：按照市场、利润、竞争、风险和视觉等多个维度生成商品综合评分，方便不同商品之间进行横向比较。 5. 数据可视化：通过 Dashboard 展示商品分析结果、评分及关键指标，降低数据理解成本。 6. 智能分析与报告：结合 AI 对结构化分析结果进行进一步整理，生成更容易理解的商品分析结论和选品建议。 系统采用模块化设计，可根据不同电商平台和业务需求扩展数据采集、分析模型、AI能力及报表功能。

项目背景与目标：面向个人投资者构建的股票数据自动化分析工具，自动完成行情数据采集、清洗入库、每日增量更新与特征扫描，并输出结构化研究报告，帮助用户快速定位具备特定量价特征的标的。 核心功能模块： 1、数据仓库构建：批量采集多市场行情数据，统一格式入库； 2、每日增量更新：定时自动拉取当日数据，支持失败自动重试与断点续传； 3、特征扫描引擎：基于预置规则对全市场标的进行扫描打分，输出候选池； 4、报告自动生成：自动汇总扫描结果，生成图文报告与榜单。 业务流程：数据采集→入库→增量更新→扫描→报告输出，全流程自动化，每日运行一次。

项目共四大功能模块：1）浏览器自动化引擎：自动完成登录、课程导航、单元切换与页面流程控制，内置统一等待与重试机制；2）智能弹窗处理：自动识别并关闭新手引导、模态框、确认弹窗等十余类干扰元素，保障长流程稳定运行；3）音频采集与转写：批量抓取课程听力音频并按单元/题型结构化归档，调用 Whisper 语音识别转为文本；4）AI 问答与 GUI 控制台：将题目/文本送入大模型生成参考答案并辅助填写，结果以 JSON 落盘，同时提供 Tkinter 图形界面实现参数配置、实时日志与一键启停。