业务和功能介绍
基于对医药工作者赋能做技能提升，在芝士猫上提供学、练、考、PK等几个学习场景，邀请业内医疗大咖在线直播，讲解临床医学和临床药学知识和见解
该项目目标用户群体是基层药师，给药师提供学习平台，分为h5、控制台、小程序和题库四个子项目。
各项目功能概述：
题库
组卷以支撑h5和小程序考试和 PK 使用
控制台
直播、课程、专栏、会议等商品管理、活动管理等功能以支撑h5业务。
商品部分简单，用户购买授权，不赘述。活动有活动计划，计划类型包括练习、考试、PK 。其应用场景主要是为了我们公司开办的药学技能大赛等竞赛类活动服务，用户可以报名参加活动，练习无限制，考试类似选拔，各参赛医院在自己院内通过考试选拔出成绩最好的医生和药师参与后续与其他医院的 PK。
h5
用户学习及参加活动使用，后续活动部分改为小程序
小程序
小程序业务逻辑继承了H5活动部分，在活动以外添加了排位赛和首页弹幕，活动类型添加了对战模式和随机模式。积分奖励规则在创建活动计划时可以设置。
该项目目标用户群体是基层药师，给药师提供学习平台，分为h5、控制台、小程序和题库四个子项目。
各项目功能概述：
题库
组卷以支撑h5和小程序考试和 PK 使用
控制台
直播、课程、专栏、会议等商品管理、活动管理等功能以支撑h5业务。
商品部分简单，用户购买授权，不赘述。活动有活动计划，计划类型包括练习、考试、PK 。其应用场景主要是为了我们公司开办的药学技能大赛等竞赛类活动服务，用户可以报名参加活动，练习无限制，考试类似选拔，各参赛医院在自己院内通过考试选拔出成绩最好的医生和药师参与后续与其他医院的 PK。
h5
用户学习及参加活动使用，后续活动部分改为小程序
小程序
小程序业务逻辑继承了H5活动部分，在活动以外添加了排位赛和首页弹幕，活动类型添加了对战模式和随机模式。积分奖励规则在创建活动计划时可以设置。
项目实现
项目团队组成
前端团队（2 人）：负责用户界面开发、交互逻辑实现及前端性能优化，技术栈包含 Vue.js、Vite 等，需对接后端 API 并确保界面响应式与用户体验。
后端团队（2 人）：基于 PHP（Laravel 框架）和 Java（Spring Boot 框架）实现服务端逻辑，涵盖 RESTful API 设计、业务逻辑处理及数据库交互，同时处理高并发场景。
1.0 版本开发周期规划（2 个多月）
1. 需求分析与设计阶段（2 周）
梳理用户需求，编写用户故事与用例；
确定系统架构方案（含技术栈选型与组件分工）；
完成数据库表结构设计及 API 接口规范制定。
2. 开发阶段（5-6 周）
前后端并行开发，前端实现页面渲染与交互，后端开发业务逻辑与 API；
集成第三方服务（如支付、数据推送等）；
接入持续集成（CI）工具，实现自动化代码检测与单元测试。
3. 测试与优化阶段（2 周）
功能测试：验证各模块业务逻辑正确性；
性能测试：压测接口响应速度与系统承载能力；
安全测试：扫描 SQL 注入、XSS 等漏洞并修复；
优化代码与数据库查询效率。
4. 部署与上线阶段（1 周）
配置生产环境服务器（Nginx、Docker 等），完成应用部署；
组织内部培训与用户文档交付；
部署监控系统（Prometheus+Grafana），确保系统稳定运行。
前端团队（2 人）：负责用户界面开发、交互逻辑实现及前端性能优化，技术栈包含 Vue.js、Vite 等，需对接后端 API 并确保界面响应式与用户体验。
后端团队（2 人）：基于 PHP（Laravel 框架）和 Java（Spring Boot 框架）实现服务端逻辑，涵盖 RESTful API 设计、业务逻辑处理及数据库交互，同时处理高并发场景。
1.0 版本开发周期规划（2 个多月）
1. 需求分析与设计阶段（2 周）
梳理用户需求，编写用户故事与用例；
确定系统架构方案（含技术栈选型与组件分工）；
完成数据库表结构设计及 API 接口规范制定。
2. 开发阶段（5-6 周）
前后端并行开发，前端实现页面渲染与交互，后端开发业务逻辑与 API；
集成第三方服务（如支付、数据推送等）；
接入持续集成（CI）工具，实现自动化代码检测与单元测试。
3. 测试与优化阶段（2 周）
功能测试：验证各模块业务逻辑正确性；
性能测试：压测接口响应速度与系统承载能力；
安全测试：扫描 SQL 注入、XSS 等漏洞并修复；
优化代码与数据库查询效率。
4. 部署与上线阶段（1 周）
配置生产环境服务器（Nginx、Docker 等），完成应用部署；
组织内部培训与用户文档交付；
部署监控系统（Prometheus+Grafana），确保系统稳定运行。
示例图片视频
相似推荐
3D家具场景搭建
1、立项背景和目标
这是一个面向定制柜体/模块化收纳家具场景的 3D 配置系统，核心目标是让用户通过可视化方式快速完成柜体组合、尺寸搭配和结构预览，降低传统定制过程中沟通成本高、出图慢、反复确认效率低的问题。项目希望通过“参数选择 + 模块拼装 + 三维预览”的方式，把原本依赖人工沟通的配置流程产品化，提升方案确认效率，并为后续下单、报价或生产对接打基础。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
（1）结构配置模块：支持按深度、高度、宽度等维度选择柜体参数，界面中可直接切换不同尺寸规格。
（2）元素组合模块：支持选择不同结构元素进行拼装，视频里可以看到用户不断增加和调整柜体模块，形成多层组合方案。
（3）脚垫/滚轮配置模块：支持底部配件切换，如脚垫、滚轮等，满足不同落地场景。
（4）颜色配置模块：界面中存在“结构/颜色”切换标签，说明系统支持柜体外观颜色或材质配置。
（5）三维实时预览模块：每次参数或结构调整后，右侧 3D 区域会实时刷新展示组合效果，并显示关键尺寸。
（6）方案可视化表达模块：通过尺寸标注、模块高亮、组合层级展示，让用户更直观看到最终结构方案。
3、业务流程、功能路径描述
整体业务流程可概括为：先选择基础结构参数，再逐步增加柜体模块，随后调整配件和外观，最后生成完整方案。功能路径上一般是：进入配置页面后，先在左侧选择深度、高度、宽度等基础规格，再从结构元素中选择对应模块加入场景中，系统会在右侧实时展示组合结果；用户可继续调整不同柜体的位置与层级关系，必要时切换脚垫或滚轮等底部配件，并可进一步切换颜色或材质方案；最终得到一套可视化的柜体组合结果，为后续确认、报价或生产提供依据。
基于llm的程序员辅助记忆系统-Developer Second Brain
1.💡 AI 概念速记：输入陌生的技术名词（如 Zustand、Event Loop），AI 会自动用自然语言的方式为你解释它的核心作用、解决的痛点以及极简应用场景。
2.📄 智能代码收录库：粘贴或上传代码片段，系统不仅会高亮保存，还会让 AI 进行深度代码审查（Code Review）。自动提取核心算法思想、解释冷门 API，并给出潜在的优化建议。支持极速行内重命名 。
3.🏗️ 项目架构逆向工程：（最突出的功能）一键读取本地前端/后端项目目录。系统会自动剥离 node_modules 等冗余文件，提取纯净目录树，并交由 AI 生成精准的 Mermaid 模块数据流向图和工作流复盘诊断(见p6)。没有文档的项目，帮助你一秒看穿！同时，也可以充当大家项目开发的笔记！
4.🔍 URL 驱动的全局极速搜索：采用现代化的 URL 驱动状态管理（无感刷新）。在左侧导航栏输入任意关键词，瞬间跨表（概念、代码、项目）进行全文模糊检索，打造 Mac Spotlight 般的丝滑体验
5.💰 BYOK 多租户计费隔离 ： 原生支持多用户隔离（基于 Clerk）。内置极其优雅的齿轮设置弹窗，允许大家填入自己的大模型 API Key 和 BaseURL（完美兼容 DeepSeek, OpenAI, 智谱等）。大家可以消耗自己更高级模型的 Token！
智能心理健康管理系统
基于AI的多角色心理健康管理平台，集成智能问答、情绪追踪、医患沟通与个性化推荐。独立完成全栈开发。
核心功能：
1. AI智能咨询：接入阿里DashScope大模型，支持多轮对话与AI综合评估报告生成
2. 情绪追踪体系：情绪日记+症状记录+天气匹配+7/30天趋势统计
3. 医患实时沟通：WebSocket在线咨询、患者公海机制、预约管理
4. 个性化推荐：协同过滤算法推送心理资源（文章/音频/视频）
5. 沉浸式体验：13+房间装饰、8套主题、时间胶囊、心情树洞
技术亮点：AI大模型集成（DashScope）生成个性化评估报告；WebSocket实时通信；协同过滤推荐算法；三角色（患者/医生/管理员）权限体系。
本系统是面向患者、心理医生和管理员的多角色心理健康服务平台。患者端提供情绪日记（天气主题联动、7/30天趋势统计）、AI智能问答与多维评估报告生成、心情树洞（匿名倾诉+定期清理）、时间胶囊（写给未来的信+AI推荐信件类型+定时解锁）、心灵小屋（13+装饰+8套主题解锁体系）、PHQ-9/GAD-7标准化心理测评、正念冥想练习、协同过滤资源推荐及WebSocket实时咨询。医生端覆盖患者管理、患者公海认领机制、危机风险预警与处置、智能排班（周模板+特殊日期+冲突检测）、治疗计划（SMART目标+干预+SOAP记录）、评估报告及在线咨询会话管理。管理员端提供用户管理、医生审批、医患关系审核工作流、预约管理、通知公告、系统配置及数据统计分析。平台以医患关系审批流为纽带，串联从评估→预约→咨询→治疗→追踪的完整心理健康服务闭环。
智慧城市-MapGIS管网GIS系统
以公司⾃研MapGIS平台为基础，以管⽹数据为核⼼，紧密结合供⽔、燃⽓、排⽔、热⼒、综合管⽹等业务领域管⽹管理需要，实现对管⽹数据的采集、⼊库、管理、更新、分析应⽤、报废，提供了⼀套科学、有效的信息化管理⼯具。
给排水工业设计智能识别与统计-Pipeline AI system
1.针对给排水工程设计中人工统计图纸材料耗时巨大，极易出错等行业痛点，本项目旨在构建一套“开箱即用”的桌面端可视化智能系统，实线从图纸输入到材料表输出的全流程自动化，极大提高工作效率也保证了准确性。
2.系统继承了高精度图纸解析，智能图例识别、管线网络拓扑构建三大核心能力。
2.1.预处理模块：支持 DWG/PDF 导入，自动进行 1500 DPI 高清光栅化与比例尺校准。
2.2.AI 识别引擎：内置定制化YOLO模型，精准识别阀门、仪表等微小图例。
2.3.交互工作台：提供基于 OpenLayers 的大图交互预览，支持“所见即所得”的属性修正与实时重算。
3.流程：用户拖拽上传图纸 -> 系统自动执行“双流掩膜”去噪与切片 -> AI并行推理识别组件 -> 几何算法提取管线并构建连接关系 -> 生成可视化结果供用户预览校对 -> 一键导出标准Excel BOM表。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服