TrendForge - AI 趋势发现与分析平台（脱敏）产品系统Vibe Coding

企业和团队每天面对海量信息,想及时发现值得关注的趋势内容,靠人工筛选既慢又主观,难以规模化。客户需要一套能自动采集、聚类、打分并产出分析报告的 AI 平台,把"信息洪流"变成"结构化洞察"。这属于内容情报 / 趋势分析业务场景,核心诉求是用大模型把非结构化信息变成可用于决策的结果。

平台主要功能模块包括:
多 Provider 的统一 LLM 网关(集中调度多家大模型,内置缓存与预算控制以降本);
向量化与语义聚类模块(用 embedding 把相似内容聚成主题);
7 维度评分引擎(从多个维度对内容自动打分与排序);
自动化报告生成(把聚类与评分结果汇总成可读报告);
以及数据采集存储、任务编排等支撑模块。
前端提供查询与结果展示界面,后端以 API 形式对外输出能力。

我作为全栈+AI 工程师独立交付:
后端用 Python + FastAPI 实现 LLM 网关、聚类与评分服务;
前端用 Next.js 做展示;
Docker 容器化部署;
工程上保持 370+ 测试覆盖保证可靠性。
重点攻克了多模型统一接入与成本控制、embedding 聚类效果调优、以及多维打分逻辑的设计。
(客户项目,展示版已脱敏,源码私有。)
技术栈：
-Backend：FastAPI · Celery · SQLAlchemy 2.0 (async) · PostgreSQL · Redis
-Frontend：Next.js 16 (App Router) · React · Tailwind 4 · shadcn/ui · SSE live updates
-AI/ML： Custom LLM gateway (multi-provider) · embeddings · UMAP + HDBSCAN clustering · 7-dimension scoring
-Infra： Dockerized 6-service stack · single-port reverse proxy · Fernet-encrypted credentials · JWT auth · Alembic migrations
-Quality： 370+ passing backend tests · end-to-end smoke tests across the full pipeline