业务和功能介绍
1、立项背景和目标：施工现场存在人员实名、出入场管控、考勤统计、定位与告警等管理痛点，本项目旨在构建一套基于人脸/设备数据与实时推送的智能施工管理平台，为项目管理者、安全员、HR及班组长提供实时可视化、自动化考勤、告警联动与审计合规能力，从而降低安全风险、提升管理效率与合规性。 2、软件功能与核心功能模块：人员实名管理（人员库、证件/照片、增删改、设备绑定、班组/岗位管理）、考勤与出入场（刷脸/设备打卡采集、日/月/自定义统计、导出、原始打卡回溯）、定位与轨迹（实时地图展示、历史轨迹回放、轨迹导出）、告警与处置（异常检测、告警记录、快速处置与反馈）、访客与门禁（申请、审批、临时通行凭证下发）、安全培训与考核（签到、题库、评估报告）、统计看板与报表（在/离场统计、性别/年龄/工种分布、项目级仪表盘）、用户与权限（登录/注册、角色与权限配置、审计）、实时能力（基于WebSocket的进出与告警推送）及通用功能（文件/图片上传、导出下载、请求鉴权封装）。 3、业务流程与功能路径描述：人员录入→设备绑定与人脸采集→设备上报打卡与定位数据→后端聚合并通过接口与WebSocket推送实时进出与告警→前端地图、考勤与告警中心消费并呈现→管理员/安全员在界面进行审批、告警处置、轨迹回放与报表导出；访客流程为申请→审批→门禁下发，培训流程为发布→人员签到→评估并生成考核报告，最终形成从数据采集到管理决策与审计留痕的闭环。
项目实现
整体架构采用前后端分离＋RESTful API＋WebSocket 实时推送，前端使用 Vue3（Composition API）+ Pinia 管理状态，UI 用 Element-Plus，地图用第三方 SDK，后端提供统计、轨迹、考勤等服务并用 Redis 缓存、异步队列处理导出与聚合。我负责 src/views/.../screen 看板模块，承担看板页面与数据适配、统计接口对接、实时消息消费与前端渲染优化，交付包括 6 个响应式看板页面、对接约 8 个统计类后端接口、实现实时消息合批消费与前端缓存策略，使首屏加载从约 1.2s 降至 ~0.4s（约66%优化）、API 调用次数下降 60%–80%、支持单项目数千人实时展示且无明显卡顿。主要难点为高并发 WebSocket 与地图渲染性能、统计聚合耗时、跨接口数据不一致与大数据导出；对应解决方案为后端合批/预聚合与 Redis 缓存、前端节流/去重与 Marker 聚合、屏幕层数据适配器与容错降级、导出任务异步队列与任务状态跟踪，整体策略是“后端预聚合＋前端轻渲染＋实时合批＋缓存降频”，确保看板稳定、实时与可扩展。
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本项目旨在解决这一痛点，开发一款“全维量化监控系统”。目标是将国内顶尖短线游资（如“92科比”）的盘面量价心法（硬数据）与基于深度学习的大语言模型（LLM）新闻情感分析（软数据）相结合，实现盘中毫秒级的自动化盯盘与决策辅助。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
系统主要包含三大核心模块：
高频行情嗅探模块 (Market Scanner): 绕过繁琐的全市场扫描，直连新浪财经API，实时抓取全市场“高换手率”的活跃资金流向，计算涨跌停家数与市场平均溢价，生成“游资情绪仪表盘”。
量化规则引擎 (Strategy Logic): 基于短线打板心法，内置多重过滤漏斗（剔除ST/退市、锁定5-50元黄金价格带、筛选5%-25%异动换手率、大于2亿成交额的右侧上涨股），精准锁定核心龙头。
AI 舆情雷达模块 (AI News Sentiment): 针对初筛出的龙头股，自动化调用东方财富搜索接口，抓取最近7天的相关新闻。并载入本地部署的 Erlangshen/FinBERT 中文金融自然语言处理模型，对资讯标题进行语义理解，输出“利好/利空/中性”的AI判别及置信度。
3、业务流程、功能路径描述
系统的业务路径为一条高度自动化的流水线：
启动系统 -> 初始化本地NLP大模型 -> 触发定时扫描 -> 拉取新浪实时活跃行情 -> 执行量价策略筛出Top 5目标股 -> 对Top 5目标触发定向新闻爬虫 -> 大模型阅读新闻并打分 -> 融合行情与消息面，终端输出带表情包的可视化决策看板。
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