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本套售后管理系统，是深度贴合制造业一线业务场景的轻量化协同工具。它无需推翻企业现有管理体系，不依赖高额定制开发，无缝衔接金蝶ERP，精准填补现场业务与后端管理系统的衔接空白，用最小成本实现售后管理数字化升级。 系统适用对象覆盖全生态售后相关角色，包括企业售后部全体人员、销售人员、授权经销商及合作电工，不同角色配备专属操作入口与功能权限，操作简单易上手，无需复杂培训即可快速落地使用。 在登录方式上，系统采用双端适配模式：内部售后、销售人员通过企业微信工作台登录，实现PC+移动端协同办公；外部经销商、合作电工通过微信小程序登录，扫码即用、无需安装额外软件，真正做到随时随地办业务，一键操作提效率。

作为前端核心开发，我的任务是主导积分商城的前端架构设计，并独立负责商品展示、积分兑换、订单管理等核心模块的开发。关键目标是打造一个稳定、流畅且用户体验良好的H5应用，并确保与券商APP原生环境无缝集成。

本项目为一套基于AI大模型与知识库构建的智能客服系统，主要用于解决企业在运营过程中大量重复咨询问题，提高客服响应效率并降低人工成本。 系统支持知识库管理、智能问答、问题分类及人工接管功能。用户问题通过自然语言输入后，系统可自动匹配知识库内容并生成回复，当无法准确回答时可转接人工处理。 同时系统具备对话记录管理及数据统计功能，可对咨询量、问题类型及命中率进行分析，用于持续优化客服效果。 该系统适用于跨境电商、企业服务等场景，具备良好的扩展性与实际应用价值。

本项目为一套基于AI与数据分析的股票预测系统，主要用于盘前市场分析与盘后数据复盘，帮助用户提升信息处理效率与决策能力。 系统主要功能包括： 1）数据采集模块：对接行情数据接口，实现市场数据自动采集与清洗 2）AI分析模块：基于大模型对新闻、政策进行解析，提取市场热点与情绪变化 3）策略分析模块：结合题材、资金、情绪等多维度特征筛选候选股票并进行评分排序 4）数据可视化模块：通过图表展示市场情绪、热点板块及预测结果 5）用户系统：支持多用户访问及数据展示，实现基础SaaS能力 系统整体形成“数据采集 + AI分析 + 策略模型 + 可视化展示”的完整闭环，具备较强的实用价值与扩展能力。

一、立项背景与目标 针对传统视频制作门槛高、流程繁、成本高的痛点，搭建AI视频制作平台，以“智能、高效、轻量化”为目标，打破专业壁垒，帮助普通用户及中小机构快速产出优质视频，降低制作成本、提升产出效率。 二、软件功能及核心模块 核心模块包括：AI智能生成（文本/图片转视频，自动匹配素材、字幕、背景音乐）；智能剪辑（一键剪辑、自动转场、多轨道编辑）；素材管理（海量模板素材，支持上传、分类、复用）；智能优化（画面修复、音色调节、字幕自动生成翻译）；导出分享（多格式导出，一键分享至社交平台）。 三、业务流程与功能路径 业务流程闭环：用户登录后选择模板、输入素材，AI自动生成视频初稿；用户通过智能剪辑模块微调优化；完成后选择格式导出，一键分享，全程无需专业操作，高效便捷。

立项背景和目标： 市面上的 AI 对话工具大多是单线程问答，无法跨会话管理任务、也不能在对话中直接触发行动。目标是构建一个本地部署的「对话即操作」AI 助手——用户说一句“帮我记下明天开会”，AI 自动调用工具写入待办;说一句“帮我看看这个网页”，AI 自动抓取并总结，实现真正的 Agent 交互闭环。 核心功能（4大模块）： （1）多会话管理：左侧边栏支持创建、切换、删除多个独立对话，首条消息自动生成会话标题，全部历史 SQLite 持久化;（2）DeepSeek Function Calling 工具调用：AI 自主判断何时调用内置工具，包括 add_todo（添加待办）、list_todos（查看待办）、fetch_webpage（网页正文抓取+摘要）、calculate（安全 AST 数学计算），4个工具覆盖主流任务场景;（3）流式对话（SSE）：后端 Server-Sent Events 实时推送，打字机效果输出，工具执行结果独立气泡推送，工具完成后 AI 继续流式回复，全链路无阻塞;（4）长对话记忆压缩：对话超过20条消息自动触发压缩，调用 DeepSeek 将旧消息摘要成200字背景，下次对话携带摘要而非全量历史，解决 token 超限问题。 业务流程： 用户发送消息 → FastAPI 接收并存库 → 携带历史+摘要调用 DeepSeek → 判断是否触发 Tool Calling → 执行工具（写待办/抓网页/计算）→ SSE 实时推送前端 → 工具完成后 AI 继续作答 → Vue3 前端 Pinia 状态管理渲染三栏界面（会话栏+对话区+待办面板）。

这个项目是一个基于 Next.js 15 的全栈 SaaS 平台，帮助 GitHub 仓库的文档实现多语言翻译。输入任意一个 GitHub 仓库地址，AI 自动将文档翻译成多种语言，并在基准语言内容发生变更时，自动增量同步翻译，生成 PR 等待仓库负责人合并，全程无需人工干预。 零配置，一键翻译，让你的 GitHub 项目走向全球！

医疗保险欺诈识别检测系统，主要面向医保基金监管场景，针对医保报销、就诊记录、药品使用、诊疗项目、参保人员行为等数据进行分析，识别可能存在的异常报销和欺诈行为，辅助监管部门、医院或医保管理机构提高医保基金使用的安全性和透明度。 在实际业务中，医疗保险欺诈通常表现为以下几类问题： 虚假报销：伪造就诊记录、药品清单或医疗费用进行报销。 过度医疗：开具不必要的检查、治疗或高价药品，提高报销金额。 重复报销：同一医疗行为或费用在不同渠道重复申报。 冒名就医：参保人身份被冒用，套取医保基金。 异常诊疗行为：医疗机构或个人在短时间内出现不合理的高频就诊、高额用药、集中开单等情况。 该系统的核心业务目标是： 对医保业务数据进行统一采集、清洗和整合； 基于规则分析与机器学习模型识别高风险欺诈样本； 对高风险记录进行预警、分类和可视化展示； 为医保监管人员提供决策支持，提升欺诈识别效率，减少人工审核压力。

背景： - AI 在基于文学理论对已有作品进行深入分析时表现良好——特别是对于规模最大的中等水平作品。为此我开发了一个平台，允许针对不同垂直领域设计评分流程。 当前落地： - 已落地 小说评价、高考作文点评 业务板块，验证平台在内容分析与生成类场景下的快速复用与低成本扩展能力。

1.目前市面上缺少与ai相关的游戏，大部分文字冒险游戏均为预设，且不支持用户自主自定义，我做一款完全可用户自定义世界观及主角的文字冒险rpg，然后ai会先进行世界观创造保存到世界观里，然后再根据创造世界观来给用户游玩

背景：环保领域需要加药保证出水总磷不超标 项目：本系统针对南方某污水处理厂，建立了基于除磷药剂种类、浓度、进水水质和出水水质的数据开发了一套智慧加药系统，该系统是一套通过信号采集、信号反馈相互协同，并集合人工智能算法，智能化控制加药泵的智慧化软件模型，实时预测出水水质投加对合理加药量，实现实时智能投加，节约用人成本，大幅度降低药耗，出水达标100%。

开发平台：Windows 11+ Python+ Pycharm 项目描述：从网络爬取数据作为 Agent 智能体问答的检索资料。使用 Python 爬取财经网站数据，将数据保存到 MongoDB，并把 MongoDB 保存的原数据展示在前端页面。私有数据加入RAG，作为 Agent 智能体回答问题的资料。 技术实现：Element Plus+Vue+ FastApi+ LangChain+ Qwen+ BGE+ ChromaDB

立项背景与目标 立项背景 短视频营销已成主流，但传统视频制作成本高（单条 1000-5000 元）、周期长（3-7 天）、产能低（单人月产 20-30 条） 中小企业营销预算有限，无法承担专业团队费用；大型企业需要批量生成多平台、多风格的营销素材 核心功能模块详解 AI 生成核心模块（平台灵魂） 文案生成：输入产品 / 活动信息，自动生成多风格营销文案（带货、种草、品牌宣传） 智能素材匹配：根据文案自动从素材库匹配高清图片、视频片段、背景音乐 文生视频：直接输入文案生成原创视频片段，支持指定风格、场景、人物 数字人生成：生成 AI 数字人主播，支持口型同步、动作匹配、多语言配音 语音与字幕：自动生成配音（支持多音色、多语言）、自动识别语音生成字幕并对齐 可视化编辑模块（降低门槛） 时间轴拖拽编辑：支持视频片段裁剪、拼接、排序 组件化编辑：文字、图片、贴纸、特效、转场等组件拖拽添加 实时预览：编辑过程中实时预览视频效果 模板市场：提供 1000 + 行业模板，一键替换内容生成视频 批量生成模块（提升产能） 批量导入：支持 Excel/CSV 导入产品信息，批量生成多条视频 变量替换：支持标题、价格、卖点等变量批量替换 多版本生成：同一文案生成多个不同风格、不同素材的视频版本 任务管理：查看批量生成任务进度，支持暂停、继续、删除 导出与分发模块（闭环交付） 多格式导出：支持 MP4、MOV、GIF 等格式，支持 1080P/4K 分辨率 多平台适配：自动适配抖音、快手、视频号、小红书等平台的尺寸和比例 一键分发：直接发布到各大短视频平台 云存储：生成的视频自动保存到云端，随时下载

核心业务一：AI与自动化技术服务：聚焦中小企业及各类机构用户，提供RPA机器人部署、AI-agent智能助手定制、智能流程优化等服务，解决企业人力成本高、重复工作效率低、客户对接不及时等核心痛点，无需专业技术基础即可快速落地，打造标准化、个性化的自动化解决方案，每天可为企业节省2-3小时人力成本，让员工聚焦核心工作。​ 核心业务二：数据服务与网站建设：依托专业技术实力，为用户提供合规数据爬虫、行业数据抓取与分析、低成本网站搭建三大服务，其中数据爬虫可精准抓取行业动态、竞品价格、客户需求等信息，网站建设主打7天快速落地、多终端适配，无需懂技术即可完成搭建，帮助企业掌握市场先机、提升品牌曝光、承接线上流量。​ 核心业务三：科研辅助服务：面向高校、科研院所及科研工作者，提供一站式科研服务，涵盖文献检索与分析、知识图谱生成、文献综述撰写、科研报告模板适配、课题信息汇总、领域前沿追踪等，收录过亿篇外文文献资源，覆盖全学科领域，助力科研人员提升研究效率、精准把握研究方向。​ 核心业务四：智慧教育与智能硬件服务：聚焦教育领域，提供“硬件+算法+平台+服务”的完整解决方案，核心产品为慧根智能头环，可通过非侵入式技术捕捉大脑脑波信号，分析专注度、认知负荷等指标，生成可视化学情报告，同时提供教师驾驶舱、学情数据管理平台，适配K12学生、职场人士等多类人群，助力高效学习与脑力提升。

背景： 为满足校园内闲置物品高效、安全流转的需求，解决传统交易方式的信息壁垒与信任问题，特立项开发此平台。项目采用前后端分离的主流架构，并适配国产数据库，旨在构建一个贴合校园场景、技术先进、可持续运营的线上交易社区。 目标： 1.用户体验流畅：界面简洁直观，操作流程符合校园用户习惯，响应迅速。 2.交易安全可信：通过用户认证、交易状态跟踪、沟通留痕等机制保障交易安全。 3.系统稳定健壮：采用微服务理念分层设计，支持校园级并发访问，具备容错能力。 4.技术栈先进且合规：使用主流SpringBoot+Vue3框架，并完成对国产数据库的适配。 5.功能扩展灵活：模块化设计，便于后续集成新功能（如积分、悬赏）。 功能： 前台用户端功能： 1.用户中心：注册/登录（含密码找回）、个人信息管理、收货地址管理。 2.商品系统：浏览/搜索商品、查看详情、发布/管理个人商品（支持多图上传与三级分类）、收藏与点赞。 3.交易流程：加入购物车、生成订单、模拟支付、确认收货、申请退货/退款。 4.互动社区：商品评价、站内实时私信沟通、给平台留言反馈、发起交易投诉。 5.个人空间：我的订单、我的商品、收藏夹、聊天记录、投诉与退款进度查看。 后台管理端功能： 1.全局管理：用户管理（审核、禁用）、角色与权限配置。 2.内容管控：商品信息审核、商品分类树维护、公告新闻发布、“关于我们”编辑。 3.交易监控：所有订单查询与状态管理、退货退款申请处理、交易数据统计。 4.运营支撑：轮播图管理、用户留言回复、投诉仲裁、系统操作日志查看。 5.系统维护：数据备份与恢复、系统参数配置。 功能架构和流程 系统采用前后端分离的B/S架构。用户通过浏览器访问Vue3构建的前端应用，前端通过RESTful API与SpringBoot后端交互。核心业务流程闭环：用户认证→商品浏览/发布→沟通咨询→下单支付→物流确认→售后评价。

具体功能模块： AI 驱动的全维度音乐创作体系： 双模式创作：支持AI 作词写歌、灵感写歌双模式，搭载 AI 歌词优化、一键生成功能，适配零基础爱好者与专业音乐人多元需求； 多维度定制：提供风格标签、人声性别、参考音乐、明星声音等参数定制，支持创作参数智能优化，精准匹配不同创作构想； 实时预览反馈：实现边生成边播放的预览机制，完成创作全流程实时反馈，提升创作体验与效率。 作品全生命周期管理： 支持作品检索、编辑、续写、分享等功能，打造便捷的作品运营体系，方便用户管理创作成果； 版本管理与数据沉淀：记录创作历史与版本迭代，辅助用户复盘优化，沉淀个人创作资产。 全链路商业变现服务： 一站式商业服务：提供全网发行、版权注册、商用授权、伴奏 / 乐谱制作等服务，打通作品变现通道； 商业化运营体系：搭建标准化付费与会员体系，配套订单、创作次数精细化管理，实现平台可持续运营。 多端适配交互： web 端：提供专业级创作界面，支持复杂参数调节与作品深度管理； 移动端：轻量化创作入口，支持随时随地灵感捕捉与快速创作，实现多场景无缝衔接。 主要功能描述：平台以 “AI 赋能创作 + 全链路商业化” 为核心，构建从灵感输入到商业变现的完整闭环：通过 AI 技术降低音乐创作门槛，让零基础用户也能快速生成个性化作品；通过完善的作品管理与商业化服务，帮助音乐人实现作品价值落地，既解决了传统创作模式的效率与门槛问题，又打通了创作到变现的最后一公里，成为音乐创作领域的智能化标杆平台。

1. 机器人控制，机械臂、底盘、全身控制 2. 基于机器人TCP控制，坐标切换 3. 机器人URDF展示 4. 机器人基本信息监控 5. 机器人任务控制与workflow编排 6. 机器人导航、点位规划等功能 7. 机器人相关部位标定 8. 机器人基本日志信息内容查看和检索 9. 机器状态监控，使能、上下电等功能

AI Forge 平台面向“数据集 → 训练 → 模型版本 → 推理”的一体化流程管理。提供数据集目录/标注导入与拆分（train/val/test）、训练任务创建与异步执行、训练产物与模型版本元数据管理、任务状态追踪与可视化管理台（Vue3）。后端提供统一 API 与开放推理接口，训练/推理计算由独立 Python 服务执行，大文件走共享存储，小数据走 HTTP 传参，便于扩展为对象存储与更多训练模板。

项目背景与目标 企业在费用报支、发票与附件管理中，存在票证种类多、手工录入慢、海外主体多币种场景与合规检核成本高等问题。本项目作为面向员工与财务的企业级 Web 前端，目标是统一报支入口、缩短填单时间、降低错票率，并在海外账套下安全沿用国内流程，同时不破坏原有国内账套行为。 软件功能 涵盖登录与权限、首页与业务入口、费用/业务报支与单据维护、票证上传与识别结果展示、发票类型与费用用途等主数据联动、附件调阅与预览（含 PDF 等）、报表与列表类能力；并与后端协同完成识别结果回填、检核与保存。针对海外账套，提供支付币种、本位币与汇率相关的交互与确认流程，保证多币种业务可配置、可审计。 业务流程 用户从门户进入报支或票证相关功能 → 上传 PDF/图片/OFD 等 → 系统识别并结构化票证字段 → 用户核对并补充业务信息 → 触发后端规则检核 → 通过后进入明细与汇总、审批流（与贵司后端衔接）。附件场景中支持按源/目标语言等参数发起翻译，并可切换「是否走 OCR」以改善扫描版 PDF 的效果，形成「采集 → 理解（识别/翻译）→ 填报 → 检核」的闭环。 票证侧依托 OCR/智能文档理解 将非结构化影像转为结构化字段；翻译侧结合 OCR 与机器翻译/NLP 服务 提升跨境附件可读性；整体通过 流式进度（SSE） 向用户反馈识别与后续步骤状态，改善长耗时任务的体验。

一、立项背景和目标 当前金融行业投研分析、数据处理等场景效率偏低，传统AI模型存在工具调用混乱、上下文冗余、沙盒环境不稳定等问题，且开源智能体框架缺乏金融垂直场景定制，难以适配专业工具整合与复杂工作流落地需求。 本项目基于FastAPI、Redis、Qdrant、Mem0等技术，二次开发开源项目Suna，打造垂直金融领域AGI智能体。核心目标是搭建自主规划执行的金融智能系统，依托自然对话实现金融研究、数据分析等全流程自动化；搭建金融MCP服务，优化RAG-MCP检索体系，整合200+金融工具并精准召回匹配；完善上下文管理与沙盒环境，解决工具调用、上下文继承痛点，打造高效安全的金融智能助手，赋能从业者降本增效。 二、核心功能模块介绍 系统主打自然对话驱动的金融业务处理，用户通过对话发起需求，即可自主完成任务拆解、工具调用、结果输出全流程，兼顾易用性与专业性，核心模块如下： - 金融MCP服务模块：基于Suna二次开发，搭建专属金融MCP服务，对接本地与第三方工具，优化工具调用入参逻辑，规范格式与校验，实现工具标准化调用，支持灵活拓展。 - RAG-MCP检索模块：融合RAG与MCP，通过Qdrant实现200+金融工具语义检索，精准召回Top-K工具，优化工具列表，同时召回工作流模板，规范工具链调用。 - 上下文管理模块：依托Mem0搭建管理系统，压缩工具返回冗余数据，解决上下文继承混乱、token消耗过高问题，实现对话记忆与连贯交互。 - 沙盒与文件管理模块：沙盒源更换为E2B，提升安全性与隔离性，对接OSS实现文件持久化，搭载邀请码权限管控，保障数据安全；同时接入文件解析、Langfuse上下文追踪与Sentry错误日志监控，完善全链路运维与合规追溯。 三、业务流程简述 用户通过自然对话发起金融需求，系统经语义解析后拆解任务，通过RAG-MCP模块召回匹配金融工具；上下文模块预处理记忆信息，压缩冗余数据，再通过MCP服务调度工具，敏感任务在E2B沙盒隔离执行，文件同步存入OSS；智能体整合结果反馈用户，支持迭代优化，全程通过Langfuse与Sentry完成追踪监控，留存日志便于复盘合规。