微信小程序-艾特校园圈
2026-02-24 12:35:53
行业：社交、内容平台
载体：小程序、网站
技术：C++、Java、JavaServer Faces (JSF)、Vue
业务和功能介绍
本项目是一款面向年轻用户的社交 + AI 智能推荐平台，核心功能模块包括：
用户身份与关系管理：支持手机号 / 第三方账号快速注册、个人资料编辑、好友添加 / 分组、黑名单管理等，满足用户建立和管理社交关系的需求。
动态内容发布与互动：用户可发布图文、短视频动态，系统支持点赞、评论、转发、收藏等互动操作，并通过 AI 算法实现内容智能排序，提升用户浏览体验。
AI 智能推荐与匹配：基于用户行为数据和兴趣标签，通过协同过滤与深度学习模型，精准推荐好友、话题和内容，同时提供 AI 聊天助手，辅助用户破冰和话题引导。
实时通讯与社群运营：内置单聊 / 群聊功能，支持消息已读回执、文件传输、语音通话；同时提供话题社群、兴趣小组运营能力，方便用户沉淀同好圈层。
数据看板与运营后台：为运营人员提供用户增长、内容热度、互动率等核心数据看板，支持内容审核、用户行为分析和活动配置，提升运营效率。
用户身份与关系管理：支持手机号 / 第三方账号快速注册、个人资料编辑、好友添加 / 分组、黑名单管理等，满足用户建立和管理社交关系的需求。
动态内容发布与互动：用户可发布图文、短视频动态，系统支持点赞、评论、转发、收藏等互动操作，并通过 AI 算法实现内容智能排序，提升用户浏览体验。
AI 智能推荐与匹配：基于用户行为数据和兴趣标签，通过协同过滤与深度学习模型，精准推荐好友、话题和内容，同时提供 AI 聊天助手，辅助用户破冰和话题引导。
实时通讯与社群运营：内置单聊 / 群聊功能，支持消息已读回执、文件传输、语音通话；同时提供话题社群、兴趣小组运营能力，方便用户沉淀同好圈层。
数据看板与运营后台：为运营人员提供用户增长、内容热度、互动率等核心数据看板，支持内容审核、用户行为分析和活动配置，提升运营效率。
项目实现
本项目由12 人团队历时 6 个月完成，其中产品 2 人、UI/UE 2 人、后端开发 4 人、前端开发 2 人、AI 算法 2 人、测试 1 人。我作为后端技术负责人，主要负责：
主导系统架构设计，基于 Spring Cloud Alibaba 构建微服务体系，实现用户、内容、推荐、通讯四大核心服务的解耦与独立迭代；
负责用户认证、权限控制、消息队列（Kafka）和分布式缓存（Redis）的核心代码开发；
协同 AI 团队完成推荐模型的服务化封装，通过 gRPC 实现模型推理接口的高效调用。
技术栈方面，后端采用 Java + Spring Boot + Spring Cloud，数据库使用 MySQL（主业务）+ MongoDB（非结构化内容），缓存依赖 Redis；前端使用 React + TypeScript + Next.js 构建 SSR 应用，提升首屏加载速度和 SEO 表现；AI 模块基于 TensorFlow 2.x 训练协同过滤和深度兴趣网络（DIN）模型，并通过 Docker 容器化部署到 K8s 集群。
项目亮点在于：
实现了多级缓存策略，将热点数据命中率提升至 95% 以上，支撑了峰值 10 万 QPS 的并发访问；
通过灰度发布 + 全链路压测，保障了大版本迭代的稳定性，线上故障时长控制在分钟级；
AI 推荐模型的 A/B 测试显示，用户停留时长提升 28%，内容点击率提升 19%，有效提升了产品核心指标。
主导系统架构设计，基于 Spring Cloud Alibaba 构建微服务体系，实现用户、内容、推荐、通讯四大核心服务的解耦与独立迭代；
负责用户认证、权限控制、消息队列（Kafka）和分布式缓存（Redis）的核心代码开发；
协同 AI 团队完成推荐模型的服务化封装，通过 gRPC 实现模型推理接口的高效调用。
技术栈方面，后端采用 Java + Spring Boot + Spring Cloud，数据库使用 MySQL（主业务）+ MongoDB（非结构化内容），缓存依赖 Redis；前端使用 React + TypeScript + Next.js 构建 SSR 应用，提升首屏加载速度和 SEO 表现；AI 模块基于 TensorFlow 2.x 训练协同过滤和深度兴趣网络（DIN）模型，并通过 Docker 容器化部署到 K8s 集群。
项目亮点在于：
实现了多级缓存策略，将热点数据命中率提升至 95% 以上，支撑了峰值 10 万 QPS 的并发访问；
通过灰度发布 + 全链路压测，保障了大版本迭代的稳定性，线上故障时长控制在分钟级；
AI 推荐模型的 A/B 测试显示，用户停留时长提升 28%，内容点击率提升 19%，有效提升了产品核心指标。
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Tiktok多店铺自动运维工具
一、行业场景
1.1 行业背景
当前TikTok电商生态高速发展，“一商卖全球”模式普及，跨境POP商家、品牌集团及MCN机构普遍布局美区、英国、东南亚等多市场多店铺矩阵，部分商家运营数百至上千个店铺。但店铺数量激增后，传统人工运维弊端凸显，同时平台风控升级，禁止同一设备/IP登录多店铺等违规行为，人工运维难度陡增，基于指纹浏览器二次开发的多店铺自动化运维工具，成为商家核心需求。
1.2 核心痛点
一是人员成本高，数百个店铺需组建专职运维团队，人力成本居高不下，中小商家难以承受；二是效率低下，上新、活动发布等重复操作耗时久、易出错，无法保证操作一致性；三是异常响应滞后，人工无法24小时监控店铺违规、流量、订单等异常，易导致店铺限权、封号；四是数据统计繁琐，手动汇总数据周期长、误差大，无法快速支撑决策；五是合规风险突出，人工操作易触发平台关联检测，导致账号封禁。
1.3 目标场景
本工具针对运营数百个及以上TikTok店铺的商家，涵盖跨境卖家、品牌自运营商家、MCN代运营机构，核心应用于五大场景：日常运维自动化巡检监控，降低重复劳动；新品批量上架，同步信息并规避雷同违规；活动集中发布，快速配置并监控大促及日常活动；数据实时汇总，自动采集数据支撑决策；合规风控，规避违规与账号关联风险。
二、功能介绍
本工具基于指纹浏览器二次开发，深度适配TikTok店铺后台，模拟人工店长操作，核心实现“异常监控、批量运维、数据统计、合规保障”四大功能，覆盖全运维流程，支持自定义配置，可在不同服务器运行指定功能或店铺。
2.1 基础功能：店铺集中管理
支持一次性绑定百个及以上店铺，与指纹浏览器联动，为每个店铺分配独立指纹环境，实现“一机一店”隔离，规避关联风险；支持按市场、品类等分组管理，同时自动维护指纹环境，检测IP稳定性、更新浏览器配置、备份清理Cookie，无需人工操作。
2.2 核心功能1：店铺异常自动监控
实现24小时无人值守监控，贴合平台风控规则，支持自定义监控频率与预警阈值，实时监控店铺登录状态，第一时间预警异常，降低违规损失。
2.3 核心功能2：批量自动化运维
新品批量自动上架：提前上传新品素材与合规文件，自定义上架时间和目标店铺，工具自动完成全流程操作，确保新品内容30%以上差异化，同时监控审核状态，失败自动推送修改提示。活动批量自动发布：适配各类促销活动，自定义活动规则，自动完成所有店铺活动创建、配置与终止，可手动调整规则，避免库存积压。
2.4 核心功能3：运营数据推送
自动采集各店铺核心运营数据，包括近一周销售情况、待办、评分、流量分布、消息数及当日操作量，无需人工抄录，为运营决策提供精准支撑，适配中小商家需求。
2.5 辅助功能
留存所有操作及异常日志，保存期30天，便于问题排查、合规审计与责任追溯。
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