企业服务(saas) 爬虫/脚本 软件定制 案例

项目背景： 在数字政府建设的背景下，开发了一个研发过程全流程管理平台，旨在优化企业的研发流程。 项目目标： 通过统一研发管理工具与执行标准，提升研发质量和效率，从而增强企业的核心竞争力。

1. 项目背景与目标： 针对企业招聘流程中，HR在前期沟通筛选环节耗费大量重复性精力、效率低下的核心痛点，本项目旨在打造一款企业级智能招聘助手。其商业目标是通过AI+RPA技术，实现主流招聘渠道的7x24小时无人值守自动化运营，将HR从繁琐重复的工作中解放出来，聚焦于核心人才的深度沟通，最终为企业降低招聘成本、提升人才筛选效率。 2. 软件核心功能模块： o 多账号智能托管与RPA引擎： 支持同时管理多个主流招聘平台账号，基于强大的RPA核心，自动化执行“打招呼”、“已读”、“筛选”等日常操作。 o AI大模型驱动的对话机器人： 集成大语言模型，通过预设的知识库（公司介绍、岗位JD）和对话策略，实现与候选人的多轮智能对话，精准解答疑问、挖掘候选人信息。 o 可自定义的候选人筛选漏斗： 企业可根据岗位需求，灵活配置多维度（如工作年限、技术栈、薪资期望）的自动化筛选规则，AI将自动分类并标记高匹配度候选人。 o 自动化流程管理： 从初步接触、简历接收、意向判断到面试邀约，全流程自动化触发与执行，并将关键节点信息同步至管理后台。 o 数据可视化分析后台： 提供Web管理后台，实时监控各账号运行状态，统计分析招聘数据（如沟通量、简历收取率、邀约成功率），辅助企业优化招聘策略。 3. 业务流程： 用户（HR）通过桌面端配置招聘岗位要求与AI对话策略 -> 启动自动化任务 -> 应用自动登录平台账号并与候选人沟通 -> AI根据筛选规则过滤并收取简历 -> 自动发送面试邀约 -> HR在管理后台查看结果并跟进核心候选人。

该平台结合客户现场实际需求可通过系统功能定制安全场景和流程，管理日常安 全运维工作，为客户提供全方位的安全运营与应急处理能力。平台技术架构从总体上划分数 据服务、业务逻辑、监控三个部分。系统包含权限管理、模块管理、安全策略、工单管理、 仪表盘、告警、数据、规则、资产、漏洞、情报、事件、报表等功能模块。

分布式C/S架构： 1. 客户端（Client） 参数获取：从命令行或配置文件中获取服务器的 IP 地址、端口号、用户名和密码等连接参数。 连接服务器：使用获取到的参数与服务器建立连接，实现与服务器的交互。 2. 服务器（Server） 配置加载：从配置文件中加载服务器的各种配置信息，如 WebSocket 配置、代理配置、客户端工具配置等。 WebSocket 服务：提供 WebSocket 服务，与客户端和代理进行通信，实现实时数据传输。 代理管理：管理代理的连接和状态，检测代理的可用性，定期获取代理的信息。 告警处理（对接Zabbix接口）：根据配置的规则，对监控数据进行分析，当出现异常情况时触发告警。 数据推送：将告警信息推送给指定的接收方，如邮件、短信、钉钉、企业微信等。 3. 代理（Agent） 配置加载：从配置文件中加载代理的各种配置信息，如服务器地址、认证密钥、告警配置等。 数据采集：定期采集本地设备的各种性能指标，如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络流量等。 数据发送：将采集到的数据发送给服务器，实现数据的实时上传。 心跳检测：定期向服务器发送心跳包，保持与服务器的连接。 4. 推送模块（Push） 配置加载：从配置文件中加载推送的各种配置信息，如邮件配置、短信配置、钉钉配置、企业微信配置等。 消息推送：根据配置的规则，将告警信息推送给指定的接收方，支持多种推送方式，如邮件、短信、钉钉、企业微信等。 异步处理：使用异步处理机制，提高推送的效率和可靠性。

功能1: 校验登录拼多多后台 - 用户在应用中输入拼多多后台的登录账号和密码。 - 应用通过模拟用户登录的方式，将用户提供的账号密码发送给拼多多后台进行验证。 - 如果账号密码正确，应用会接收到登录成功的响应，表示用户已成功登录拼多多后台。 - 如果账号密码错误或其他原因导致登录失败，应用会提示用户重新输入账号密码或进行其他操作。 功能2: 选择日期 - 应用提供一个日期选择器或输入框，让用户可以选择或输入特定的日期。 - 用户可以通过日期选择器来选择所需的日期，也可以手动输入日期。 - 应用会对用户选择的日期进行验证，确保日期格式正确且在合理范围内。 - 用户选择完日期后，应用会保存用户选择的日期信息，以备后续使用。 功能3: 获取商品明细数据 - 用户在应用中选择了日期后，可以触发获取商品明细数据的操作。 - 应用通过之前登录拼多多后台获取的权限，向拼多多后台发送请求，请求获取指定日期的商品明细数据。 - 拼多多后台接收到请求后，会返回该日期的商品明细数据给应用。 - 应用接收到商品明细数据后，会对数据进行处理和展示，可能包括数据清洗、格式化、分析等操作，最终呈现给用户可读的商品详细信息，如商品名称、价格、销量等。 - 用户可以在应用中浏览、搜索、筛选这些商品明细数据，以满足其需求，如市场分析、竞争情报等。