Windows应用 软件定制 案例

本程序用于信息录入场景，可将截图内容整理为规范表格。先借助 OCR 识别提取截图内图文原始信息，再调用大模型 API，按预设规则完成数据筛选与结构化解析，属于专用数据格式提取脚本。支持自定义提取规则灵活适配不同业务需求，可按需调整输出模板，高效完成图片信息标准化导出，大幅减少人工录入整理工作量。

立项背景与目标 ：日常办公中，表格合并、文档处理、数据看板生成等重复性工作耗时且门槛高。雪球旨在利用大语言模型的自然语言理解能力，让用户通过一句话即可完成复杂办公任务，实现"对话即操作"的智能办公体验。 软件功能与核心模块 ：平台围绕四大模块构建——表格处理引擎（JOIN联查、批量填充、分组聚合、拆分合并）、文档处理引擎（Word改写/模板填充、PDF提取/拆分/合并、PPT生成）、BI看板生成器（11种ECharts图表，支持HTML/PNG/PDF/PPT导出）和PPT自适应渲染引擎（四级降级策略）。所有工具通过DeepSeek Agent统一调度。 业务流程与功能路径 ：用户自然语言输入 → Agent解析意图并编排步骤 → 自动调用工具链执行 → SSE流式返回执行进度与结果 → 任务快照持久化存档。全程支持审计日志脱敏和中断恢复，确保数据安全与操作可追溯。

立项背景：小型门店依靠纸质账本记录进货、卖货，库存数量、盈利金额人工计算容易出错，查找历史单据十分麻烦。项目目标做一套轻量化管理软件，完成商品、采购、销售、库存基础管理。 核心功能：商品信息录入、采购入库登记、销售开单、库存自动增减、库存不足提醒、月度销售统计、单据打印、简单账号权限管理。 业务流程：录入商品信息→进货填写入库单增加库存；顾客消费开销售单自动扣减库存；随时查看剩余库存，月底导出销售报表对账。

PDF2Word Converter (Go + LibreOffice) 一个基于 Go 语言和 LibreOffice 的高性能 PDF 转 Word 桌面转换工具。通过守护进程模式与平台级窗口隐藏技术，解决了传统调用方式启动慢、控制台闪烁等痛点，提供流畅的本地文档转换体验。 ✨ 核心特性 🚀 极速转换：采用 LibreOffice 守护进程（Daemon）常驻模式，避免重复冷启动，二次转换提速 5-10 倍 🙈 静默运行：Windows 平台下完全隐藏外部进程控制台窗口，无黑框闪烁，体验纯净 🧹 优雅退出：自动监听系统中断信号，程序退出时安全清理后台 LibreOffice 进程，杜绝残留 🖥️ 跨平台兼容：通过 Go Build Tags 实现平台代码隔离，完美支持 Windows / macOS / Linux ⏱️ 精准计时：内置转换耗时统计，便于性能诊断与优化追踪

PDF2Word Converter (.NET Core + avaloniaui) 一个基于 C# 语言和 avaloniaui 的 PDF 转 Word 办公桌面转换工具。通过单文件方式提供流畅的便携的本地文档转换体验。 ✨ 核心特性 🚀 极速转换：采用.NET 环境进行开发，充分利用语言性能，实现急速转换。 🖥️ 跨平台兼容：通过 .NET Core + avaloniaui 实现平台代码隔离，完美支持 Windows / macOS / Linux ⏱️ 精准计时：内置转换耗时统计，便于性能诊断与优化追踪

基于C++开发的多模块工程管理系统，支持员工信息增删改查、部门层级管理、数据持久化存储。系统采用面向对象设计，实现基类-派生类继承体系、虚函数多态、运算符重载。包含文件IO模块实现数据本地存储与加载。同时扩展开发Linux环境下多线程并发文件服务器，支持多客户端连接、线程池管理、文件上传下载功能。

开发一款基于Python的数据处理自动化工具，用于批量处理Excel/CSV数据文件。核心功能包括：数据清洗（去重、空值处理）、格式转换（CSV转Excel、JSON解析）、批量文件重命名与归档、网络数据批量下载。工具支持命令行参数调用，可集成到定时任务中自动化执行。面向需要处理大量重复性数据操作的用户，提升工作效率。

本系统定位于电商风控场景下的轻量级订单异常检测，旨在帮助运营或风控人员快速从海量订单中识别潜在风险，弥补规则引擎在实时性不足或配置复杂时的短板。 系统核心解决三大业务痛点： 重复下单检测：针对同一用户、同一商品、相同金额的订单，在短时间内（如60秒）多次出现的情况。这类异常通常源于网络抖动导致的重复提交，或恶意刷单套取优惠，系统通过滑动窗口算法精准捕获此类重叠订单。 异常大额监控：对超出预设金额阈值（如10000元）的单笔订单进行标记。此类订单可能涉及账户盗刷、误操作或黄牛抢购高价商品，需要优先人工复核。 高频IP拦截：统计同一IP地址在指定时间窗口（如1小时）内的下单频次，若超过设定上限（如10次），则判定为爬虫脚本或机器刷单，系统会将该IP下的所有关联订单全部纳入异常清单。

一、项目简介 本人自1993年接触证券市场，2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序，因并发性能限制，批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言，依托原生并发模型，将运算耗时由半小时优化至1分钟内，期间对比Python、Julia等语言后，最终选定Go为主力开发语言。 2025年启动本项目：基于自研股票指标函数体系，搭建财经短视频自动化流水线，将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。 技术迭代上，初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列，再由FFmpeg合成视频。经持续优化，现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成，仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时，回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。 二、业务功能 批量指标运算：批量读取量化数据，自动运算生成股票指标信号。 数据可视化渲染：支持FFmpeg滤镜实时绘图，兼容GG静态PNG绘图兜底方案。 短视频自动合成：按平台规范自动合成视频，适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。 全流程自动化调度：从数据到视频全链路自动化，支持持续产出可视化素材。 智能渲染链路切换：根据耗时、画质需求，自动选择最优渲染方案（FFmpeg主链路/GG兜底）。 三、技术栈 Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本

为响应检察机关规范化、信息化、智能化办案要求，落实案件管理、流程监控、质量评查、数据统计、司法公开等核心职能，依托政务信息化技术，建设检察院案件管理一体化平台，实现案件全流程线上办理、全过程监督管控、全维度数据研判

本质是 “窗体容器化 + 数据库驱动” 的业务管理原型 ，目标解决： 多业务流程的分步操作（通过窗体嵌入、切换实现）。 业务规则、数据的可视化管理（结合数据库与 DataGridView ）。 桌面应用的交互体验（动态布局、多窗体协作 ）。

1、立项背景和目标： 高校专业课程学习中，学生课后答疑需求频繁但教师精力有限，传统群聊问答重复率高、覆盖率低。本项目旨在构建基于大模型RAG技术的智能答疑系统，让上传的课程资料（PDF、PPT）成为知识库，实现7×24小时自动答疑，减轻教师负担并提升学生自学效率。 2、软件功能、核心功能模块的介绍： 系统包含学生端和管理端。学生端支持课程选择、多轮智能问答、历史会话查看、知识点收藏；管理端支持课程资料上传、知识库构建监控、问答记录统计、Prompt模板调优。核心模块为RAG检索增强生成引擎、多轮对话上下文管理、文档智能解析与向量化存储。 3、业务流程、功能路径描述： 教师上传课程资料，系统自动解析分块并生成向量存入Chroma数据库；学生选择课程后输入问题，系统检索Top3相关文档片段，结合历史对话上下文构造Prompt，调用大模型生成带溯源标注的答案；学生可继续追问或切换课程，管理员可在后台查看高频问题并优化知识库。

权限控制:指纹识别。 采集参数:采集整流器、温控器、液位器、PH检测器、镭射机、电机、参数 远端设定设备参数 采集oee数据 生成生产数量，不良品，生产时间记录 自动列印标签:接受plc信号，自动列印标签 plc交互，长读取地址映射，小区块拼接大块，防止读取次数过多，交互时间变长 modbus rtu asii tcp

底层架构与跨平台编译：独立负责软件整体框架的 CMake 构建系统配置，解决 Windows/Linux 下第三方库（Qt5、QGIS Core、GDAL）的依赖链接与版本冲突问题，实现了项目的自动化跨平台构建。基于Qt5开发软件框架，集成QGis进行二次开发，算法接口设计与解耦：针对后续算法人员（深度学习/点云处理）的需求，设计并封装了标准化的 插件接口

项目背景与目标 随着网络货运行业监管趋严，传统线下调度方式存在运单管理分散、运输过程难追溯、结算不规范、监管数据上报困难等问题。陕西陆运帮无车承运平台旨在为货主、承运企业、司机及平台运营方提供统一的数字化管理能力，实现运单全生命周期管理、运输过程可视化、油品与资金业务协同，并对接各地交通监管平台，满足合规运营要求。 系统按微服务拆分，主要模块包括： 用户服务（wlhy-user）：司机、货主、代理商管理，实名认证与权限控制 订单服务（wlhy-order）：货源发布、运单创建、税务回单申请等业务 核心服务（wlhy-core）：车辆管理、企业租户、运单承运、多地区监管平台上报 油品服务（wlhy-oil）：加油卡、油站对接、油品交易相关业务 消息服务（wlhy-msg）：短信通知、业务消息推送 定位服务（wlhy-location）：车辆司机实时定位与轨迹查询 工单服务（wlhy-worker）：业务工单处理与流转 数字大屏（wlhy-largeScreen）：运营数据可视化展示

该项目以人民法院房地产纠纷案件可视化平台和被执行人管理系统为例，应用于民政、公安。 在指挥中心大屏、电脑、手机终端，产生纠纷或可能发生违法的案件，在地图上以不同颜色、不同状态的水点动态展示，通过不同效果，配合后台数据维护，就能直观地看出辖区范围哪些区域的纠纷案件比较多，有违法嫌疑的地方比较集中，从而透过数据现象分析本质，为高层决策和政府统计提供有效的技术支持。

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。

开启后可以对选定的文件进行保护，没有被授权的应用无法对文件进行操作和访问，防止文件被勒索，可以对选定的文件指派想要可以访问该文件的应用，只有被指派的应用才有访问选定文件的权限