Mac桌面端UI自动化提效脚本-桌面自动化自用工具集

一、项目定位 基于**多 Agent 架构 + 知识图谱 + RAG** 的中医体质辨识与个性化养生推荐平台。以王琦九种体质学说为理论基础，通过 72 题标准化量表与自然语言问诊双通道完成体质辨识，结合 Neo4j 知识图谱（1500+ 节点）输出可追溯的个性化调理方案。 二、解决的核心问题 辨识门槛高：72 题标准化量表 + 规则引擎自动评分，覆盖九种体质 AI 幻觉严重：置信度门控（<0.6 拒答反问）+ 方案实体锚定知识图谱，幻觉率从 38% 降至 6% 问卷与 AI 结论矛盾：问卷结果作为**单一权威体质来源**，seed 模式锁定体质、跳过 LLM 推理，彻底避免口径漂移 推荐千篇一律：RAG 相似案例召回 + Follow-up 追问（过敏史 / 用药 / 作息）双向回填，方案随用户画像动态调整 故障即不可用：五级容错降级链，任一环节故障仍可输出基础推荐 三、两条核心业务路径 路径 A — 问卷测评（高置信度）： 注册登录 → 填写 72 题 → 规则引擎评分 → 生成体质报告（主体质 + 兼夹 + 分数 + 判定依据）→ 自动 seed Agent 会话 → 结果页展示方案 + 内嵌迷你问诊 路径 B — 自然语言问诊（灵活）： 用户描述症状 → SymptomAgent 提取结构化症状 / 舌象 / 脉象 → ConstitutionAgent（RAG + CoT 推理 + 置信度校准）→ MasterAgent 仲裁（<0.6 反问澄清）→ PlanAgent 调用图谱生成方案 → 实体锚定校验 双向闭环：问诊中追问到的个性化信息写回数据库，下次测评一并读入，持续积累用户画像。

本项目面向康复与运动处方场景，为医院/康复机构提供智能功率车训练终端。用户扫码登录后，可开展适应性评估（QUEST+ 心理物理算法测定最小可感知负荷增量）、处方训练、体验与考核等流程。终端通过串口控制阻力负荷，通过 BLE 连接心电带采集心率、RRI、ECG 等生理数据，并将训练过程实时上传云端，供后台制定个性化处方、跟踪训练效果。核心模块包括：用户登录与绑定、适应性评估引擎、处方训练引擎、阻力/转速实时采集、心电带数据解析、MQTT 云端通信、本地 CSV 备份导出。业务路径为：设备联网 → 用户登录 → 评估/训练 → 数据上云 → 后台分析与处方下发。

蛮牛健康隶属万达信息子公司，我们依托AI及大数据分析、基于微服务架构、自动化容器部署，搭建了一个全生命周期、全流程的健康管理服务平台。该平台主要包含六层架构：健康筛查、健康计划、医疗服务、健康商城、生活检测、金融保险。通过六层架构，我们为用户提供了科学、高效、精准的健康服务。

个人孵化项目，主要包含患者端和陪诊师端，患者端下单、陪诊师接单，其中包含了订单的全生命周期管理以及抢单确认、评价等功能 陪诊平台的盈利模式 1、平台抽佣，按单笔交易进行抽成，目前的抽成比例暂定13%（目前时长抽佣比例在20%-30%） 2、陪诊资格证培训服务（和政府、社区合作），规范市场行为 3、和银行合作，提供权益服务（稳定客源+新拓用户） 4、护工、护工管理公司合作抽佣 5、嵌入到政务网，给政府提供老人陪诊的一站式解决方案 最终形态： 用户陪诊+老人陪护+居家护理 一站式服务 目前mvp阶段： 1、线下跑通 2、和政府洽谈合作 3、和医院洽谈合作 4、和线下陪诊师、陪诊师公司合作 5、和社区沟通协作

健康数据智能监管云平台： 1、整合7类健康监测设备的数据库，构建中心库，实现数据的抽取、清洗、转化等 2、基于doris构建数据仓库，针对健康数据进行市场分析、会员画像，产品推荐等 3、构建数据治理子系统，用于数据结构设计、规范、集成ETL、数据同步、定时任务等等 4、构建标签子系统，建立标签引擎，梳理标签规则，完成数据标签化、用户健康标签等等 5、构建数据中台系统，用于呈现数据分析与挖掘的图文和报表