业务和功能介绍
一款个人品牌打造平台的多端社区。app内集合不同行业专业人士，通过发布自己的文章或者相关的想法，学习交流形成围绕个人品牌而建立起的专业社交圈。整个项目包括了IOS、安卓，网站及微信小程序。
区别于其他内容平台，听君平台更注重逐步形成圈子从而实现个人品牌标签，故实际的文章内容并不是目标产物，而是承担了引流到个人社交圈子的重要使命。比如最基础的玩法是通过收藏划线分享转发全网大V的优质内容到朋友圈，盘活私域流量，这个玩法特别适合诸如销售、保险、单一技术型人才的个人推广等。
1. 复制已支持的内容平台链接，粘贴到app实现内容收藏
2. 实现了14个内容平台及渠道的内容爬虫（微信订阅号、163、chinanews、知乎、掘金、CSDN、简书、36氪、博客园、少数派、人人都是产品经理等）
3. 文章划线高亮，添加划线笔记（支持字符级别的划线，支持划线区域重叠）
4. 基本的文章内容排版及展示、点赞、评论、转发、回复、回复的回复等
5. 划线分享转发，分享图生成等（支持下载保存及简单的元素编辑）
6. 个人主页、公开及私密收藏夹、足迹、消息、统计数据等
7. 个人信息、行业信息等(类似简历)，生成个人名片
8. VIP付费及会员特权，包括个人名片，内容编辑及版本等
9. 分级内容审核及风控体系（这个比较复杂，涉及到多角色操作及内容在平台流转的多版本及多状态）
10. 简单的内容推荐系统 (结合运营计划做关键字筛选, 根据用户点击及完读进行内容推荐，实现了推荐规则编辑器，并可对内容曝光频次、曝光位置进行具体参数设置，简单的实现了千人千面的效果)
区别于其他内容平台，听君平台更注重逐步形成圈子从而实现个人品牌标签，故实际的文章内容并不是目标产物，而是承担了引流到个人社交圈子的重要使命。比如最基础的玩法是通过收藏划线分享转发全网大V的优质内容到朋友圈，盘活私域流量，这个玩法特别适合诸如销售、保险、单一技术型人才的个人推广等。
1. 复制已支持的内容平台链接，粘贴到app实现内容收藏
2. 实现了14个内容平台及渠道的内容爬虫（微信订阅号、163、chinanews、知乎、掘金、CSDN、简书、36氪、博客园、少数派、人人都是产品经理等）
3. 文章划线高亮，添加划线笔记（支持字符级别的划线，支持划线区域重叠）
4. 基本的文章内容排版及展示、点赞、评论、转发、回复、回复的回复等
5. 划线分享转发，分享图生成等（支持下载保存及简单的元素编辑）
6. 个人主页、公开及私密收藏夹、足迹、消息、统计数据等
7. 个人信息、行业信息等(类似简历)，生成个人名片
8. VIP付费及会员特权，包括个人名片，内容编辑及版本等
9. 分级内容审核及风控体系（这个比较复杂，涉及到多角色操作及内容在平台流转的多版本及多状态）
10. 简单的内容推荐系统 (结合运营计划做关键字筛选, 根据用户点击及完读进行内容推荐，实现了推荐规则编辑器，并可对内容曝光频次、曝光位置进行具体参数设置，简单的实现了千人千面的效果)
项目实现
核心团队18人，开发11人(5前4后2测)，产品2人、UI1人、4运营(主要线下邀约及推广)
我担任技术负责人，承担架构实现及难点攻关，作为管理人员的主要职责包括但不限于研发部门管理包括任务排期、团队工作计划制定、跟踪、协调、检验及考核等
整个项目的3个核心及难点问题是由我实现的：
1. 爬虫爬取的内容在HTML结构上不统一，譬如微信订阅号的文章内容多是采用第三方工具编辑上传的，存在很多语法标签错误（如html标签配对错误、html嵌套错误等）这些错误都会影响到解析AST生成划线内容的最终呈现效果，并且这类错误通常没办法一次性暴露出来，为此将内容解析整个流程分离出主项目作为一个独立项目以独立的版本来运行，并开发了一个低代码规则匹配器，用以精确并方便的设置解析规则。
2. 核心功能如划线笔记的开发，涉及到多端功能一致数据统一展现一致（笔记需要定位出划线部分，并需要保证web和移动端功能及展现一致性），而原创文章可以再次编辑，在编辑时还需要分析已被划线的部分是否可以自动合并到新的版本，这些最后都通过手搓AST再根据规则进行解析得以实现。
3. 实现了简易版的社交广场推荐系统，因之前没有类似的实践，但做过大数据项目，最后设计出一个简易好操作的流程来实现这个推荐系统。根据运营计划从文章筛选高频关键词，后进行了分类(共分了18个大类400多个小类)，然后选取单内容高频词进行相似度计算对内容进行粗略分类，最后根据用户点击及阅读数据反馈，打标签，满足时间间隔周期或曝光点击数的内容会再进行一轮分析，不断循环这个过程直到满足系统设置的准确度阈值 (开发了一个机器人模拟不同标签的人每天检查内容分类准确度，不准确的自动流入到再分配池进行重新分析或人为分析)。
我担任技术负责人，承担架构实现及难点攻关，作为管理人员的主要职责包括但不限于研发部门管理包括任务排期、团队工作计划制定、跟踪、协调、检验及考核等
整个项目的3个核心及难点问题是由我实现的：
1. 爬虫爬取的内容在HTML结构上不统一，譬如微信订阅号的文章内容多是采用第三方工具编辑上传的，存在很多语法标签错误（如html标签配对错误、html嵌套错误等）这些错误都会影响到解析AST生成划线内容的最终呈现效果，并且这类错误通常没办法一次性暴露出来，为此将内容解析整个流程分离出主项目作为一个独立项目以独立的版本来运行，并开发了一个低代码规则匹配器，用以精确并方便的设置解析规则。
2. 核心功能如划线笔记的开发，涉及到多端功能一致数据统一展现一致（笔记需要定位出划线部分，并需要保证web和移动端功能及展现一致性），而原创文章可以再次编辑，在编辑时还需要分析已被划线的部分是否可以自动合并到新的版本，这些最后都通过手搓AST再根据规则进行解析得以实现。
3. 实现了简易版的社交广场推荐系统，因之前没有类似的实践，但做过大数据项目，最后设计出一个简易好操作的流程来实现这个推荐系统。根据运营计划从文章筛选高频关键词，后进行了分类(共分了18个大类400多个小类)，然后选取单内容高频词进行相似度计算对内容进行粗略分类，最后根据用户点击及阅读数据反馈，打标签，满足时间间隔周期或曝光点击数的内容会再进行一轮分析，不断循环这个过程直到满足系统设置的准确度阈值 (开发了一个机器人模拟不同标签的人每天检查内容分类准确度，不准确的自动流入到再分配池进行重新分析或人为分析)。
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用户定位与痛点分析
本项目主要面向以下几类用户：
设计人员：需要快速获取3D素材用于原型设计、概念验证的设计师
游戏开发者：需要批量生成游戏中的小型3D资产的开发团队
教育工作者：需要3D模型作为教学辅助工具的教师
普通爱好者：对3D建模感兴趣但缺乏专业技能的个人用户
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核心功能
Spring Boot后端核心功能
用户认证与授权（基于JWT）
数据管理与持久化
阿里云OSS文件存储集成
阿里云视觉智能API集成
RESTful API接口提供
统一异常处理
3D模型生成服务核心功能
通过文本描述生成3D模型
通过图片URL或base64编码生成3D模型
支持图片文件上传生成3D模型
提供任务状态查询接口
完整的API文档（Swagger UI）
3D模型效果评估功能
3D模型效果评估系统
为确保生成的3D模型质量，我们设计了一套完整的效果评估系统，通过以下关键指标验证3D模型生成效果：
准确率：模型是否准确反映了输入描述或图片的核心特征
完整性：生成的3D模型是否完整，有无缺失重要部分
细节丰富度：模型表面细节、纹理等是否丰富自然
几何合理性：模型的比例、结构是否符合物理规律
生成效率：从请求到完成生成的时间消耗
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人工复核机制：对自动评估结果进行抽样人工复核，校准评估算法
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