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立项背景： 中小企业及自由职业者在日常运营中常需快速了解本地文件资产分布情况（如设计稿、合同文档、代码等）。传统手动统计耗时易错，且无法及时响应管理层的即时数据需求。本项目旨在开发一款无需安装、零外部依赖的命令行工具，解决这一痛点。 核心功能模块： 1. 路径输入解析：接收任意文件夹路径，支持绝对路径和相对路径 2. 递归文件扫描：深度遍历所有子目录，不遗漏任何文件 3. 按扩展名分类统计：自动识别文件后缀并分组计数，无扩展名文件归类为"(无扩展名)" 4. 报告生成：输出结构化TXT报告，包含各类型数量、总文件数、统计时间，按数量降序排列 5. 参数自定义：支持指定输出文件名、排除特定目录（如node_modules、.git等） 业务流程： 用户在终端执行命令并传入文件夹路径 → 程序解析参数并验证路径有效性 → 递归遍历目录树，按扩展名分组统计 → 按数量降序排列结果 → 生成格式化报告写入指定路径 → 终端输出统计摘要。 该项目完整演示了从需求分析到工具交付的AI辅助全流程开发模式。

一、平台核心定位 KB Admin 是一套面向企业 / 开发者的一站式 AI 智能体（Agent）管理平台，主打「知识库问答 + 大模型对话 + 可编排技能」的一体化能力，支持零代码快速搭建行业专属 AI 助手，解决企业知识沉淀、智能客服、业务自动化、场景化问答等核心需求，是打造私有化 / 行业化大模型应用的低代码底座。 二、核心业务场景 企业智能客服 / 知识问答助手：将企业文档、产品手册、行业规范等上传构建专属知识库，实现用户 7×24 小时智能问答，自动解答业务咨询、售后问题，大幅降低人工客服成本。 行业专属 AI 顾问：针对政策解读、技术咨询（如 NFC 技术）、专业领域场景，搭建具备行业知识沉淀的专属 AI 助手，提供精准、合规的专业解答。 企业内部知识助手：整合内部培训资料、流程文档、制度文件，为员工提供智能问答、流程指引、知识检索服务，提升内部协作效率。 多模态智能体应用开发：支持文本、语音、图像多模态交互，搭配自定义工具技能，实现业务自动化（如数据查询、流程审批、外部接口调用）的智能体搭建。 三、核心功能模块详解 1. 仪表盘：全局数据概览 实时统计核心业务数据：机器人数量、总对话数、今日对话量、Token 消耗、7 天活跃用户、好评 / 差评数据，直观掌握 AI 助手运行状态与用户反馈。 提供「快速开始」引导流程，三步完成从模型配置到机器人上线的全流程操作，降低新手使用门槛。 2. 模型管理：多模型统一接入 支持全类型 AI 模型接入：包括 LLM 文本模型（如 DeepSeek、智谱系列）、Embedding 向量模型、VLM 视觉模型、ASR 语音识别模型、Reranker 精排模型，覆盖文本、语音、图像全场景需求。 提供「自动发现模型」与「手动添加」两种接入方式，支持主流大模型 API 一键配置，兼容智谱、DeepSeek 等国内外主流模型服务商，满足不同场景的性能与成本需求。 3. 工具与技能：可编排的 Agent 能力扩展 支持「工具服务 + Agent 技能 + MCP 服务器」三层能力扩展，遵循 agentskills.io 开放标准，可快速接入自定义工具、外部接口，为 AI 助手赋予业务自动化能力。 提供示例库、一键导入、新建技能功能，开发者可零代码 / 低代码编排工具逻辑，实现如数据查询、外部 API 调用、业务流程自动化等复杂能力，让 AI 从 “问答” 升级为 “可执行任务的智能体”。 4. 机器人管理：全生命周期 AI 助手运营 可视化管理多 AI 机器人：支持创建、配置、测试、发布全流程管理，可同时搭建多个不同场景的 AI 助手（如政策解读助手、技术咨询助手）。 提供机器人配置、测试对话、小程序入口生成能力，一键生成可嵌入小程序 / 网页的对话入口，快速落地业务场景；同时支持对话数据统计与知识库绑定，实现机器人与专

“校园智能体”是一款面向中小学及高校场景的智能化校园服务系统，以自然语言交互为核心，深度融合校园数据库与大语言模型能力，为师生提供安全、高效、个性化的信息查询与事务协助服务。系统以“小园”为拟人化助手形象，支持通过对话方式实时查询学生信息、课程安排、出勤记录、校园活动、教师资料及班级管理等六大类核心业务，真正实现“一问即答、一事一解”的智慧校园体验。 核心功能与技术亮点 1.多模态知识库集成 对接学校教务、学工、后勤等系统数据，构建结构化校园知识图谱，确保信息权威性与时效性。 2.自然语言理解与生成（NLU/NLG） 支持模糊提问、上下文追问与意图识别（如“帮我报名毕业典礼”→自动关联ID、年级、班级校验），降低用户使用门槛。 3.角色化权限控制 区分学生、教师、管理员角色，动态过滤敏感信息（如仅班主任可查全班考勤），保障数据安全合规。 4.主动式服务引导 基于用户身份与历史行为推荐高频服务（如高三学生优先推送“毕业典礼”“志愿填报指南”），提升服务精准度。 5.轻量化部署架构 采用微服务+本地化推理模型设计，支持私有云/混合云部署，满足教育行业数据不出校要求。

参与某烟草企业工厂智能监控项目，负责前后端开发及算法实现。使用 OpenCV 对工厂图像数据进行处理与增强，引入 Retinex 算法有效解决光线阴影干扰问题；基于 YOLOv8 完成模型训练，最终检测准确率达 95%；使用 Flask 框架搭建网页端，实现高精度、 多路、区域化的实时检测，支持用户自定义时间、区域、摄像头等参数。项目部署于边缘计算设备，涉及 MySQL、Linux、GitLab、HTTP 协议等技术栈，独立承担从算法到产品的完整开发流程。