程序聚合 软件案例 聚成团社交类APP

聚成团社交类APP

2026-03-25 10:27:47
行业:社交
载体:安卓APP、IOS APP
技术:Java、JavaScript、UniApp

业务和功能介绍

1、立项背景和目标
「聚成团」面向本地生活与社交场景,希望用户以较低门槛完成身份核验后,围绕同城活动、内容广场与即时沟通形成闭环。项目目标包括:保障合规的账号体系与登录体验;降低新用户注册摩擦(一键登录/验证码登录);在核心业务(活动、图文、聊天、店铺等)前按需完成资料与实名校验,兼顾体验与安全。

2、软件功能、核心功能模块的介绍
客户端基于 uni-app 多端一体,主要模块包括:首页与内容分发;广场图文浏览与发布;活动列表、详情、发布与报名;聊天与通讯录(基于 uni-im 的会话与消息能力);「我的」侧个人资料、钱包、店铺入驻与管理、平台共创与贡献值等。账号侧对接 uni-id-pages 与 uniCloud,支持 H5 与 App 差异化登录方式(账号密码/验证码、一键登录等),并与云对象、云函数协同完成业务数据读写与权限控制。

3、业务流程、功能路径描述
典型路径包括:启动后校验本地 token 与云端有效性,未登录进入统一登录页;App 端默认一键登录,可切换验证码登录,新用户可在登录后快速完成资料策略(与业务约定的弹窗/字段更新);用户进入活动发布、报名、店铺入驻、聊天、图文发布、共创等场景时,按策略触发「资料完善/实名认证」拦截与引导,未满足条件则阻断当前操作并跳转对应设置页;登录成功后各业务页通过云对象拉取列表、详情与提交操作,形成「登录 → 首页/Tab → 具体业务页 → 云侧校验与落库」的闭环。

项目实现

项目由我个人独立设计开发完成,整体采用「uni-app + Vue 3 + uniCloud」:页面与组件层使用 Vue 3 组合式/选项式写法与 uni-ui 等组件;用户与鉴权依赖 uni-id-pages、uni-id-co 云对象及本地 token 存储;业务数据通过云对象(如活动、帖子、首页等业务 co)与 clientDB 按需访问;即时通讯依赖 uni-im 及其云函数协同;支付与钱包相关对接 uni-pay 等扩展能力。设计思路上将「登录/注册」「敏感业务前置校验」与「具体业务页面」解耦,通过统一工具函数与路由配置(如 needLogin、登录页路径)减少重复判断。

示例图片视频


松涛
30天前活跃
方向: 后端-Java、移动端-安卓、
交付率:100.00%
相似推荐
基于GD32H759I的轻量级卷积循环网络边缘语音降噪系统-EdgeDenoise边缘语音降噪终端
面向会议记录、工业对讲、人机交互及嵌入式智能终端在风扇、空调、键盘敲击和室内混响等噪声环境下的语音采集需求,设计并实现一套基于GD32H759IMT6微控制器的边缘语音降噪系统。系统通过ES7210音频采集模块、SAI和DMA连续获取48 kHz多通道音频,在本地完成通道选择、音量统计、短时傅里叶变换、频带特征提取、神经网络推理、频谱掩蔽和语音重建,无需依赖云端服务器。 系统支持RAW原始音频、RNNoise对照降噪和自研CRN降噪三种工作模式,可通过触摸屏完成模式切换、输入通道选择、增益调整、开始或停止录音以及屏幕截图。LCD实时显示原始与降噪波形、音量、模型状态、录音时间、缓存状态和输出文件名;TF卡可保存原始WAV录音、CRN降噪音频及LCD截图,形成“音频采集—边缘推理—效果显示—文件保存”的完整闭环。
图片数据智能提取
本程序用于信息录入场景,可将截图内容整理为规范表格。先借助 OCR 识别提取截图内图文原始信息,再调用大模型 API,按预设规则完成数据筛选与结构化解析,属于专用数据格式提取脚本。支持自定义提取规则灵活适配不同业务需求,可按需调整输出模板,高效完成图片信息标准化导出,大幅减少人工录入整理工作量。
excel智能体
立项背景与目标 :日常办公中,表格合并、文档处理、数据看板生成等重复性工作耗时且门槛高。雪球旨在利用大语言模型的自然语言理解能力,让用户通过一句话即可完成复杂办公任务,实现"对话即操作"的智能办公体验。 软件功能与核心模块 :平台围绕四大模块构建——表格处理引擎(JOIN联查、批量填充、分组聚合、拆分合并)、文档处理引擎(Word改写/模板填充、PDF提取/拆分/合并、PPT生成)、BI看板生成器(11种ECharts图表,支持HTML/PNG/PDF/PPT导出)和PPT自适应渲染引擎(四级降级策略)。所有工具通过DeepSeek Agent统一调度。 业务流程与功能路径 :用户自然语言输入 → Agent解析意图并编排步骤 → 自动调用工具链执行 → SSE流式返回执行进度与结果 → 任务快照持久化存档。全程支持审计日志脱敏和中断恢复,确保数据安全与操作可追溯。
基于多智能体与知识图谱的复杂知识分析平台
1. 立项背景和目标 面向复杂知识问答、多步任务拆解和证据驱动分析场景,搭建统一的 AI Agent 平台。旨在解决传统问答系统在复杂任务中可分解性不足、证据链不可追溯、文档与图谱数据割裂、模型选型缺乏统一评测等痛点,降低知识密集型分析任务的人工操作成本。 2. 核心功能模块 多智能体协作: 采用 planner -> dispatcher -> summary 主链路,支持任务拆解、依赖编排和拓扑执行。 知识检索与定位: 集成文档多格式解析、片段级检索、页级定位及 Neo4j 知识图谱 Cypher 检索。 评测与选型底座: 支持对不同模型、提示词策略和子代理组合进行横向对比与流程稳定性观察。 前端工作台: 支持多会话聊天、模型参数配置、执行轨迹面板、知识图谱可视化及结果下载。 3. 业务流程与功能路径 用户上传多格式文档或输入复杂分析任务 -> 系统提取分析并构建图谱 -> 多智能体协作编排并调度任务(子代理执行文档精读和图谱检索) -> 聚合生成可追溯、可信的结构化报告或演示文稿 -> 通过 SSE 流式反馈、渲染任务轨迹并展示给前端。
豪视界-AI 图像处理平台
AI 图像处理平台("流行智能"后更名"豪视界") —— 一个面向电商卖家的 SaaS 化 AI图像处理工具站。核心业务逻辑:卖家上传商品图,平台调用多个 AI引擎完成换背景、生成模特图、扩图/高清/去水印等处理,按张扣积分,处理结果存云端图库。 支撑业务的系统能力 - 账户体系:邮箱/手机注册登录、JWT 鉴权、图形验证码、访客可浏览(登录才可下单) - 积分计费系统:注册赠送 100 积分、按任务类型差异化定价(可后台配置)、消费流水记录、积分套餐 - 异步任务系统:任务状态机(等待→处理中→完成/失败)、批量提交、全局任务列表、结果轮询 - 图库:处理结果云端存储(阿里云 OSS)、缩略图、任务详情回看 - 管理后台:用户管理(禁用/启用/改积分)、任务监控与重试、系统配置、积分规则/套餐配置、操作日志、仪表盘统计
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服