业务和功能介绍
项目立项的核心原因，是为了解决传统体重与夜间状态管理中“数据分散、监测滞后、异常难以及时识别”的问题。过去在实际工作中，体重变化往往依赖人工记录，存在漏记、误记、统计周期长等痛点；夜间异常事件也常常在事后汇总时才被发现，导致干预窗口被动。项目希望通过统一的数据采集与分析能力，把分散在不同环节的信息整合为连续、可追溯的健康与照护数据，形成“实时感知—异常预警—闭环处理—效果复盘”的工作链路，从而提升管理效率与服务质量，降低人工负担与运营风险。
在行业场景与业务背景上，本项目面向智慧照护与健康管理场景，适用于需要持续观察体重趋势、睡眠状态与夜间异常行为的机构化服务环境。随着行业数字化升级，业务侧对精细化运营提出更高要求：一方面需要通过客观数据支持日常决策，另一方面需要在保障服务连续性的同时兼顾标准化流程与可审计能力。项目通过构建标准数据模型、异常识别规则和可视化报表能力，帮助业务团队从“经验驱动”逐步转向“数据驱动”，并为后续跨系统协同、质量评估与智能化扩展打下基础。由于项目涉及到部分协议问题和数据安全问题，截图部分截取一小部分，如有疑问可直接联系沟通。
由于项目涉及保密和协议等问题只能提供部分的截图，如感兴趣可单独联系。
在行业场景与业务背景上，本项目面向智慧照护与健康管理场景，适用于需要持续观察体重趋势、睡眠状态与夜间异常行为的机构化服务环境。随着行业数字化升级，业务侧对精细化运营提出更高要求：一方面需要通过客观数据支持日常决策，另一方面需要在保障服务连续性的同时兼顾标准化流程与可审计能力。项目通过构建标准数据模型、异常识别规则和可视化报表能力，帮助业务团队从“经验驱动”逐步转向“数据驱动”，并为后续跨系统协同、质量评估与智能化扩展打下基础。由于项目涉及到部分协议问题和数据安全问题，截图部分截取一小部分，如有疑问可直接联系沟通。
由于项目涉及保密和协议等问题只能提供部分的截图，如感兴趣可单独联系。
项目实现
项目整体采用 Next.js + TypeScript + Node.js 作为全栈基础，前端以管理后台形态承载监测、预警、报表与配置页面，后端围绕网关与业务服务构建数据处理链路；数据与消息层使用 Redis + RabbitMQ + Prisma（数据库持久化），设备接入侧支持多 MQTT Broker 与多 Topic 映射，并通过按设备类型注册 Parser 的方式实现异构协议统一解析。架构上形成“接入层—标准化层—缓存层—消息分发层—入库与分析结果处理层—配置与编排层—可视化运维层”的分层设计，既保证实时性又兼顾可扩展性。实现亮点在于：一是通过 MQ 解耦采集、算法、存储与消费方，支持链路独立扩缩容；二是借助 Redis 维护设备状态与短窗数据，为分钟级状态分发和规则编排提供基础；三是以规则化思路推进二次分发、告警去重/抑制等能力，减少硬编码并提升业务迭代效率；四是强调统一启动、健康检查、功能开关与可观测性，使系统从“可运行”升级为“可治理、可审计、可持续演进”的工程化平台。
示例图片视频
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背景（S）：原单体订单系统支撑日均 80 万订单，峰值 QPS 1200+，存在超时、数据不一致、扩容困难问题，客诉率高
任务（T）：主导微服务架构重构，实现高可用、高性能、可扩展，支撑日均 200 万订单，峰值 QPS 5000+
荣耀旗下精选电商平台-荣耀亲选
一、立项背景与目标
1、背景：为深化新零售战略，荣耀推出“星耀商城”，旨在构建独立于传统渠道的精选平台。项目不仅销售荣耀全场景产品，未来还将引入第三方智能设备，丰富“1+8+N”生态。同时，需满足用户消费升级需求，提供沉浸式购物体验，并探索AI智能体、分布式能力等技术在购物场景的应用。
目标：打造极致用户体验，确保多设备（手机、平板、折叠屏等）体验一致且流畅；构建模块化、可扩展的前端架构，支持未来功能迭代；实现购物全流程闭环，并通过数据分析驱动运营优化；探索与YOYO智能体、服务卡片等系统能力的深度整合，提升用户粘性与转化率。
二、软件功能与核心模块
项目采用Vue 3、TypeScript等现代技术栈，遵循移动优先设计原则，核心模块如下：
首页模块：作为流量入口，包含动态Banner轮播（展示营销活动）、金刚区导航（快速直达分类）、瀑布流商品推荐（个性化+懒加载）及可配置活动楼层。
商品列表与搜索模块：提供智能搜索（支持历史记录与热门推荐）、多维筛选（价格、品牌、属性等）及统一商品卡片展示。
商品详情模块：全面展示商品信息，含多图轮播/3D预览、规格选择器（价格实时联动）、促销信息区及底部操作栏（加购、立即购买）。
购物车模块：管理意向商品，支持单选/全选、数量调整、实时价格计算、失效商品处理，并通过Pinia实现数据持久化与跨设备同步。
订单与支付模块：处理结算流程，含订单确认页（汇总商品、地址、金额）、多支付方式集成（华为支付、支付宝等）及支付结果反馈。
个人中心模块：管理用户信息，包含我的订单（状态分类、售后申请）、地址管理、我的收藏及优惠券/资产查看。
三、业务流程与功能路径
核心购物流程：用户通过首页或搜索进入商品列表→选择商品进入详情页→加入购物车→在购物车结算→提交订单并支付→在个人中心追踪订单或申请售后。
特色功能路径：折叠屏设备支持分屏比价，可一键分屏对比本平台与第三方同款商品；服务卡片支持将“每日特价”“订单状态”等功能添加至桌面，点击直达应用内对应页面；跨设备流转通过鸿蒙分布式能力，实现手机加入购物车后，平板或智慧屏继续结算的无缝体验。
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淘宝商品数据采集系统 业务与功能介绍
一、立项背景和目标
随着电商行业快速发展，淘宝平台的商品定价、销量、店铺资质等数据，是市场调研、竞品分析和商业决策的核心依据。当前人工摘抄数据效率低、成本高，传统简易爬虫反爬能力弱、数据杂乱、存储分散，易被平台风控限制，无法满足长期稳定采集需求。基于此，本项目立项开发工业级淘宝商品自动化采集系统，核心目标是搭建一体化数据处理流水线，实现关键词商品批量采集、反爬规避、数据清洗、双模式存储，融入断点续爬、去重等功能，为电商数据分析提供高质量结构化原始数据支撑。
二、软件功能、核心功能模块介绍
本系统基于Python+Playwright开发，是命令行轻量化自动化爬虫工具，集抓取、清洗、存储、调度于一体，架构模块化、扩展性强。
1. 反爬环境模拟模块：集成浏览器指纹伪装、随机用户代理池，搭配Cookie持久化存储，支持免登录长效访问；可配置无头浏览器、代理和页面延迟，模拟真人行为规避风控。
2. 多策略数据采集模块：采用三层兜底机制，优先拦截XHR商品接口数据，其次解析页面内嵌静态配置，最后降级DOM解析，适配淘宝动态页面，解决抓取失败问题。
3. 智能数据清洗模块：通过正则匹配提纯价格、精简店铺名称、分离销量与冗余文案，统一字段格式；内置商品ID与链接双重去重，保证数据精准。
4. 双模式数据存储模块：支持本地CSV文件导出，方便离线使用；对接MySQL数据库，自动创建库表与索引，批量结构化入库，便于后续查询分析。
5. 智能任务调度模块：支持命令行自定义参数，自带断点续爬功能；加入空数据检测、登录失效识别、异常重试机制，提升任务容错率。
三、业务流程、功能路径描述
系统业务流程遵循“参数配置-环境初始化-分页采集-数据处理-持久化存储-进度保存”闭环，操作路径简洁。
首先，用户通过命令行设置关键词、页码范围、输出路径等参数，程序读取参数并初始化环境。其次，系统加载本地Cookie实现免登录，无有效Cookie则引导用户登录并缓存凭证，完成反爬配置。
随后程序跳转淘宝搜索页，根据断点记录跳过已完成页面，模拟真人翻页规避风控。单页加载后，调用三层采集策略抓取商品信息，结合页面滚动确保数据完整。
原始数据进入清洗模块，完成格式标准化与去重，随后同步写入本地CSV和MySQL数据库。单页任务结束后，更新进度文件，设置随机延迟进入下一页循环。若遇异常，系统自动重试或提示原因。全部页码采集完成后，关闭资源并输出汇总信息，结束任务。
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