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RepoPath 是一个帮助开发者快速理解陌生代码仓库的工具，支持分析本地项目目录和公开 GitHub 仓库。具备文件结构分析、Python/C++ 代码结构识别、模块依赖关系分析、Git 提交历史分析、代码阅读顺序推荐及变更热点识别等功能，可生成 Markdown 和 JSON 分析报告，并提供 Streamlit 可视化界面。

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.项目目标是实现古代诗词，现代诗词的后台管理，前台查询。 2.后台管理员对诗词维护。前台负责展示，具备各种检索功能。前台登录用户，可上传诗词，审核通过后，可共享到平台。 3.前台检索支持语音输入检索。

背景：传统旅行规划信息分散在各攻略平台，用户需自行跨渠道查景点、比门票、算预算、排行程，耗时且难以个性化；通用对话助手也无法对 "城市 + 预算 + 天数" 这类结构化输入做建模。目标：构建一个以 LLM 为核心的智能旅游助手 —— 输入目的地、预算、天数即可自动生成结构化行程规划（每日上午 / 下午 / 晚上安排、景点介绍、交通建议、预算分配、小贴士与注意事项），并提供流式 AI 旅游问答，以移动端优先的形态交付。 1. 行程规划模块（Home / Detail）：表单选择并校验目的地、预算（≥100 元）、天数（1–30 天），支持热门城市快捷选择；后端调用大模型按固定 JSON 结构生成行程，结果页以折叠卡片展示每日日程、预算分配、小贴士与注意事项，支持失败重试与超时友好提示。 2. AI 对话模块（Chat）：支持自由提问与快捷问题，采用 SSE 流式逐字渲染，带 "正在思考" 状态；行程详情页可一键携带城市上下文进入对话。 3. 个人中心模块（Profile）：注册、登录、退出（用户名密码 + 头像，localStorage 持久化）；历史记录区分对话 / 查询两类，支持滑动删除、一键清空与 20 条进度提示，点击可回跳对应行程或聊天；收藏与设置页当前为占位。 4. 后端服务模块（travel-II）：Express 提供 /api/travel/recommend、/api/travel/chat 及心跳接口；通过 LangChain ChatOpenAI 统一封装，支持 SiliconFlow / DeepSeek 双模型供应商切换。 - 行程规划流：首页表单（城市 / 预算 / 天数）→ 前端校验 → 写入历史 → 跳转 /detail → POST /recommend → 后端校验并组装 prompt → LLM 生成整份 JSON → 正则提取与解析 → Detail 渲染每日日程 / 预算 / 贴士 → 底部按钮进入 AI 对话。 - AI 对话流：Chat 输入或点击快捷问题 → 写入历史 → POST /chat（SSE）→ llm.stream 逐块产出 → streamUtils 以 data 事件推送 → 前端 fetchStream 逐字填充气泡 → complete 事件收尾。 - 个人中心流：登录 / 注册 → Profile → 收藏 / 历史 / 设置；历史条目点击回跳对应行程或聊天。

1、立项背景和目标 在量化分析、竞品监控及业务运营中，经常需要实时追踪网页上的关键指标（如股票行情、商品价格、实时流量数据等）。传统爬虫难以应对现代前端框架的动态渲染和复杂的反爬机制，人工监控又效率低下。本项目旨在基于Python与Playwright打造一套稳定、高效的实时采集工具，实现网页量化数据的自动化监控与留痕，为业务决策提供持续的数据支撑。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 本项目核心功能模块包括： 自动化渲染与采集模块：基于Playwright驱动浏览器，自动访问目标页面，并智能等待JS内容渲染完毕，精准提取动态生成的指标数值。 定时监控模块：支持自定义时间间隔，周期性提取页面数据，持续监控数据变动情况，实现实时追踪。 数据导出与留存模块：将采集到的动态数据自动整理，并直接导出为Excel/CSV等表格文件，方便后续的数据分析与本地留存。 3、业务流程、功能路径描述 用户配置目标网址与采集频率 -> 程序启动Playwright无头浏览器 -> 访问页面并等待指定元素渲染完成 -> 按设定周期提取页面动态指标数值 -> 数据清洗与格式化 -> 导出为表格文件并持久化存储 -> 进入下一轮监控循环。

1、立项背景和目标 随着短视频平台的兴起，抖音等平台成为获取素材和数据的重要渠道。然而，人工收集视频效率极低，且传统爬虫难以应对网页动态加载和平台的反爬机制。本项目旨在开发一套稳定、高效的批量爬取工具，帮助用户轻松获取短视频素材，并进行简单的数据整理分析。 2、软件功能、核心功能模块 本项目使用Python开发，核心功能包括： 自动化操作模块：基于Selenium模拟人工滑动页面、自动加载视频，突破动态加载限制，降低被平台风控封禁的风险。 网络抓包解析模块：通过抓取网站后台数据接口，精准解析视频链接、文案、播放量、点赞数及作者信息，数据获取比普通网页解析更准确稳定。 批量采集与存储模块：支持根据指定用户主页或关键词进行批量爬取，自动去重并保存视频资源。 3、业务流程、功能路径描述 用户输入目标用户或关键词 -> 程序启动Selenium自动化浏览器 -> 模拟人工滑动触发网络请求 -> 实时抓包获取后台接口数据 -> 解析提取视频链接与元数据 -> 自动过滤重复视频并本地保存 -> 完成素材收集与数据整理。

【业务介绍】 礼物吧淘宝客导购网站，采用 H5 + JavaScript + Java SpringBoot 开发，我独立完成需求分析、前端页面、后端接口、数据库设计、淘宝客商品对接及部署上线。网站聚焦“送礼”场景，面向C端用户提供礼物推荐、优惠券导购和淘宝客返利服务；用户可通过H5浏览礼物专题、搜索商品、领取优惠券、复制淘口令或跳转淘宝下单。系统自动同步淘宝客订单，完成CPS归因、佣金计算和后台数据统计，帮助需求方快速搭建导购、返利、优惠券类平台。 【功能模块】 礼物专题：按节日、人群、预算、场景推荐礼物，支持专题配置。 商品导购：商品分类、搜索筛选、详情展示、优惠券、价格对比。 推广转化：淘口令、推广链接、二维码、海报分享、CPS归因。 用户中心：注册登录、收藏、浏览记录、分享、返利收益查看。 订单同步：淘宝客订单拉取、归因绑定、退款/失效处理。 后台管理：商品、专题、用户、订单、佣金、数据报表、权限管理。 H5适配：移动端页面、微信内浏览、分享传播优化。 【主要功能路径】 用户进入H5首页 → 浏览礼物专题/搜索商品 → 查看优惠券与详情 → 复制淘口令或跳转淘宝 → 下单购买 → 系统同步订单并归因 → 计算CPS佣金/返利 → 用户查看收益 → 后台统计订单与佣金。 适合淘宝客、导购返利、CPS联盟、优惠券导购、H5商城、礼物推荐类需求，欢迎预约沟通。

1、负责系统架构,数据库搭建,服务器搭建,需求梳理已经项目开发计划制定,前后端人员管理,以及小程序端后端接口开发等; 2、网站备案,服务器托管上架,服务器运维网站实施部署 3、小程序端集成抖音api实现抖音扫码授权,橱窗及订单数据同步,橱窗与抖音带货团 长商品定时高拥比对,高拥替换,爆单消息及订单消息公众号推送; 4、达人订单分段数据统计,商品数据统计,商品带货奖励积分体系设计及实现; 5、小程序分享拉新关系实现及拉新带货积分奖励实现、带货活动创建及报名,带货活动订单统计,结算排名等功能; 6、团长后台商品同步,活动同步,以及数据统计等功能 7、团长后台选品广场商品比对筛选功能、团长一键报品、用户积分统计,积分兑换支付宝打款等功能; 8.对标百应后台实现多团长商品管理等一系列功能。

Doc Browser 是一款面向开发者与知识工作者的本地文档浏览器桌面应用，支持 16 种文档格式（Markdown/JSON/CSV/HTML/代码文件等）与 8 种图片格式的快速预览与浏览。核心功能包括：文件树懒加载导航、全文搜索与内容高亮、Markdown 自研解析器与语法高亮、JSON 格式化与 CSV 表格渲染、图片预览（含 SVG）、多标签页浏览、思维导图导航、画廊/网格视图切换、文件收藏与书签、文件夹变更自动监听、版本快照管理（文件快照预览与恢复）、明暗主题切换、侧边栏宽度拖拽调整、键盘快捷键导航、文件管理操作（新建/重命名/删除）以及设置面板。应用采用零网络依赖的纯本地架构，所有数据均在用户设备上处理，无需登录即可使用，适合需要频繁查阅大量本地 Markdown 文档、技术笔记、API 文档和代码文件的开发者与写作者。

本地优先的私有知识库问答智能体。支持网页、PDF、Office、飞书文档等多源内容一键入库，用户可使用自然语言发起提问，系统实时返回附带原文引用的可溯源答案。项目核心为自研混合检索引擎 + RAG 流水线架构，兼顾数据隐私主权，支持多厂商大模型灵活切换。系统在本地完成数据存储与检索，避免原始业务数据外泄；混合检索策略优化中文专有名词召回效果，流式问答可实时展示模型推理过程，满足企业内部文档检索、业务资料问答等私有化场景需求。

有一本个人反复研读多年的书，为了方便利用碎片时间学习，制作了一个抽卡小程序，并提供了高效的全文模糊搜索功能。 初版于 2017 年上线，现已用户量过万。 功能包括抽卡、便捷的单句复制、历史记录、全文精确搜索与模糊搜索。 支持字号调节，主题调节（默认根据系统状态自动切换）。

多格式文档上传：PDF / DOCX / TXT / Markdown / CSV / JSON / 日志 任意语言提问，回答流式输出（打字机效果） 回答附带来源引用：每条结论可点击查看原始文档段落，可验证、可追溯 混合检索：词法打分 + 可选向量嵌入，无 Key 也能获得良好检索效果 多 LLM 供应商：OpenAI / DeepSeek / Anthropic Claude / 本地 Ollama，一个接口全兼容 零配置 Demo 模式：无需任何 API Key 即可完整体验全流程 自带 Key（BYOK）：访客可在界面粘贴自己的 Key 立即体验，无需服务器配置 多文档联合搜索 + 会话历史：支持追问与上下文

把文档（PDF、Word、TXT、Markdown 等）放到本地电脑，搭建一套检索增强问答系统； 大模型、向量模型、向量数据库全部本地运行，所有资料不外泄，适合私密资料、企业内部文档。 使用方法： 在 Web 界面的"知识问答"区域输入问题，系统会： 1. 自动从知识库中检索相关文档 2. 将检索结果作为上下文 3. 结合 DeepSeek 生成回答 4. 显示检索到的相关资料来源

1、立项背景和目标 针对学生查询校园办事流程信息分散、查找资料麻烦的问题，开发校园办事问答助手，利用大模型整合校内办事资料，实现自然语言快速查询办事指南，提升信息获取效率。 2、软件功能、核心功能模块介绍 采用前后端分离，前端H5网页可打包为安卓套壳APP；后端基于FastAPI，包含JSON知识库读取、Agent调度、DeepSeek大模型调用模块，约束模型依据知识库按固定模板输出答案，内网穿透支持临时公网演示。 3、业务流程、功能路径描述 用户输入问题提交至后端，程序读取知识库并组装提示词，调用大模型生成标准化办事信息，处理完成后返回前端展示，项目仅本地调试演示使用。

一、立项背景和目标 北京新发地农产品批发市场作为全国交易规模最大的农产品专业批发市场，其官网每日发布大量蔬菜、水果等农产品的价格行情数据，涵盖品名、规格、产地、价格区间、发布日期等关键信息。这些价格行情数据分散在多个列表页面中，人工逐条复制品名、最低价、平均价、最高价、规格、产地、单位、发布日期等信息录入 Excel 表格工作量大、效率低下，且分页翻阅统计困难。本项目立项目标：基于 Playwright 自动化浏览器抓取北京新发地农产品批发市场官网多页价格行情数据，自动解析字段并写入 Excel 文件，实现农产品价格数据批量结构化导出，方便后续价格趋势分析、产地分布统计与市场行情归档，同时掌握动态网页分页爬取、XPath 层级定位、openpyxl 表格持久化存储的完整爬虫开发流程。 二、软件功能、核心功能模块介绍 三大核心功能模块 （1）Excel 表格初始化模块：使用 openpyxl 库新建工作簿，创建名为“新发地价格行情”工作表，预先写入表头【一级分类、二级分类、品名、最低价、平均价、最高价、规格、产地、单位、发布日期】，智能设置各列宽度确保数据完整显示，定义全局列表用于临时存储抓取到的结构化数据，为后续数据落地做准备。 （2）浏览器自动化页面交互模块：调用 Playwright 启动本地 Chromium 浏览器，配置可视化运行窗口、操作减速防反爬；自动访问北京新发地农产品批发市场官网价格行情栏目，支持按分类筛选（蔬菜、水果等），自动识别总页数并循环执行分页加载逻辑，每页设置合理等待时间，保证后端动态渲染的价格列表完整加载。 （3）数据解析与表格写入模块：通过层级 XPath 定位每一条价格行情数据 DOM 容器，循环提取一级分类、二级分类、品名、最低价、平均价、最高价、规格、产地、单位、发布日期；增加智能字段清洗逻辑，过滤异常数据和空值，逐条将字段追加写入 Excel 工作表，提供数据去重机制避免重复记录，最终完整保存为本地表格文件。 三、业务流程、功能路径描述 （1）程序初始化：创建 Excel 文件、新建工作表并设置表头及列宽；配置本地 Chromium 浏览器启动路径与反爬兼容参数；提示用户选择需要爬取的农产品分类（默认全部分类）； （2）自动化访问目标网站：打开北京新发地农产品批发市场官网价格行情页面，等待页面完全加载后，通过 XPath 定位分类筛选下拉菜单，根据用户选择模拟点击切换分类，等待列表数据刷新； （3）分页循环抓取：自动解析总页数，循环执行分页爬取，每一页等待 3-5 秒确保列表数据 JS 渲染完成；定位所有价格行情条目父级容器，获取当前页条目数量； （4）逐条解析字段：遍历每条条目 DOM 节点，分别提取一级分类、二级分类、品名、最低价、平均价、最高价、规格、产地、单位、发布日期，清洗字符串去除空白字符和无

本项目属于内容创作辅助工具领域，服务于 Bilibili 平台的 UP 主群体。Bilibili 作为国内领先的视频社区，拥有数百万活跃内容创作者，平台每月推出数百个创作活动和征稿话题。UP 主需要在海量话题中快速识别高流量、高参与度的活动，以便合理分配创作资源。目前市场上缺乏专门针对 Bilibili 话题数据聚合和管理的桌面端工具，大多数 UP 主依赖手动浏览网页或使用简易脚本，存在数据获取不全面、管理混乱、操作繁琐等问题。本工具填补了这一市场空白，为 UP 主提供专业的话题数据洞察和管理能力。 本工具的核心价值在于将分散的 Bilibili 活动话题数据进行聚合、分析和可视化展示。通过一键同步功能，UP 主可以在数分钟内获取平台上千个活动话题的完整数据，并通过播放量排行快速锁定高价值话题。工具还支持话题状态跟踪，自动标记活跃和已结束的话题，帮助 UP 主把握参与时机。本地 SQLite 数据库确保持久化存储，历史数据可随时查询对比。整体设计注重数据密度和操作效率，采用暗色主题降低长时间使用的视觉疲劳，虚拟滚动技术确保大数据量下的流畅体验。

多源数据采集：集成 Remotive 公开 API 和 Hacker News 招聘帖两个数据源，异步并发抓取，单源失败不影响其他源 数据标准化：将不同格式的招聘信息统一映射为标准结构，支持职位标题、公司、地点、薪资、标签等字段 智能去重：基于数据源+ID 主键去重，重复抓取自动更新而非重复插入 数据导出：一键导出 CSV/JSON 格式，支持 Excel 直接打开（UTF-8-SIG 编码） 数据分析报告：自动生成薪资分布（分桶统计）、技能词频、地区/公司 Top-N 排名等分析报告 定时任务：支持 cron 表达式配置，定时自动抓取（默认每天 09:00）

本项目面向电影行业数据监测场景，旨在自动化采集猫眼专业版实时票房榜单，覆盖影片排名、综合票房、票房占比及排片场次等核心指标。系统可替代人工手动查表，支持高频定时抓取（如每1分钟执行一次），为影院排片、宣发策略调整、竞品分析提供及时、准确的数据依据，帮助从业者快速洞察市场动态，提升决策效率。同时，结构化存储的数据便于后续进行票房趋势分析、影片生命周期研究和档期效果评估。

本项目是一个面向政策信息网站的智能爬虫系统，专注于自动采集与“航空航天”产业相关的政策文件、通知公告、工作动态等公开信息。系统通过模拟用户登录、处理动态加载内容，抓取政策的标题、正文、发布网站、技术领域和发布时间等核心字段，并将数据结构化存储至Excel表格中，便于后续的政策分析、趋势研判和产业研究。该工具可有效替代人工检索，大幅提升信息获取效率，为政府决策、企业规划及学术研究提供及时、全面的政策数据支撑。

本系统基于Scrapy+Playwright框架，动态采集爱奇艺综艺榜与电视剧榜的标题、弹幕、评价、类型、简介、热度六项核心数据。通过自动获取设备指纹与公网IP有效规避反爬机制，支持分页循环抓取，数据经Pipeline清洗后自动写入Excel，按榜单类型分工作表存储。适用于影视内容热度监测、竞品分析及行业报告数据采集场景，帮助运营人员快速掌握内容表现与市场趋势。