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本项目为外勤工作场景打造的水印相机工具，旨在解决传统照片无时间、地点、人员信息，导致考勤、工程验收、巡检记录无法溯源、易篡改的问题。 业务背景覆盖建筑施工、物业巡检、物流配送、环卫检查、外勤打卡等行业，用户需要快速拍摄带可篡改水印的现场照片，作为工作留痕与合规凭证，提升管理效率与数据可信度。

一站式短视频生态APP全部开发完成，集内容浏览、视频创作、直播带货、流量分润于一体。完善创作者激励、商家入驻、订单交易系统，适配多端流畅运行，依托智能分发机制高效引流，为个人创作者与商家提供完整流量变现渠道。

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

针对短视频平台内容爆炸式增长带来的推荐精准度不足、用户理解粗粒度等问题，设计并实现一个融合多模态理解与大语言模型决策能力的智能 Agent 系统，实现视频内容自动分类与动态用户画像构建，支撑个性化推荐、广告投放与内容治理等核心业务。 技术栈：Python, YOLOv8, Whisper, Qwen-VL, LangChain, Kafka, Flink, Milvus, Neo4j, FastAPI, Docker, Kubernetes

场景触发式讲解系统是一款面向线下实体场景的自动语音导览应用。它通过持续追踪移动设备的 GPS 位置，在设备靠近预设的讲解点位时自动播放对应的语音讲解音频，无需人工干预，实现"人走到哪里，讲解跟到哪里"的沉浸式导览体验。