dk_plan(打卡助手)产品系统

我要开发同款
刚子2026年08月06日
6阅读

技术信息

语言技术
JavaShellDockerCSSVue
系统类型
Android应用Web
行业分类
云计算工业互联网

作品详情

行业场景

在现代职场中,考勤管理是每一位上班族都绕不开的日常事务,而传统企业考勤系统普遍存在三个痛点:考勤数据不透明、加班时间难核算、补卡流程繁琐。多数企业的考勤系统由 HR 部门统一管理,员工只能被动查看结果,无法自主维护自己的考勤记录;加班费的计算往往依赖月底人工核对,周期长、易遗漏;一旦忘记打卡,还要走复杂的审批流程,甚至直接损失半天工资。

与此同时,随着"弹性工作制""远程办公""灵活用工"等新型用工方式兴起,个人对考勤数据的自主管理需求越来越强烈。上班族希望有一款轻量工具,能随时记录上下班时间、自动核算加班时长、统计加班费,无需依赖公司系统。

dk_plan(打卡计划)正是针对这一场景诞生的个人考勤助手。它服务于有加班费需求、需要自主记录考勤、经常忘记打卡的上班族群体,覆盖 1-5 人的小规模使用场景(个人、家庭成员或小团队)。产品定位是"轻量、精准、可追溯"的个人考勤工具——轻量指无需部署复杂系统,打开即用;精准指打卡定位与时间记录准确可靠;可追溯指所有打卡、加班、请假记录长期留存,随时可查。

核心解决的行业问题包括:

加班时间手记难题:公司系统只记录考勤结果,不核算加班,员工需要自己估算加班时长,月底对账时口说无凭。dk_plan 自动记录打卡时间并核算每日加班时长,有理有据。
加班费核算痛点:有加班费的公司,加班时长直接影响收入。dk_plan 按上下班时间自动计算加班小时数,区分工作日加班与周末加班,统计月度加班明细,让每一分钟加班都算得清。
忘打卡补救:忘记打卡是高频事件,传统流程需要找 HR 审批补卡。dk_plan 提供自主补卡功能,员工可自行补录打卡记录,避免工资损失。
考勤数据无留存:离职、调岗、争议时,个人往往拿不出考勤证据。dk_plan 长期留存打卡与加班记录,成为个人劳动权益的依据。
此外,产品接入 AI 大模型,提供智能考勤助手能力:用户

功能介绍

dk_plan 围绕"打卡 — 记录 — 统计 — 智能分析"四个环节构建完整功能体系:

1. 智能打卡(核心功能)

上班打卡:一键记录上班时间,支持到点提醒,杜绝忘记打卡
下班打卡:记录下班时间,系统自动判断"准时下班"或"加班"
外出打卡:支持外出/出差场景打卡,考勤记录完整不缺失
打卡精准性保障:结合设备时间与手动校准,确保打卡时间准确可靠
打卡反馈:打卡成功即时提示(如"下班打卡成功,准时下班,辛苦了"),操作有回馈
2. 考勤时间设置

灵活配置上班时间(如 8:30 / 9:00)与下班时间(如 18:00 / 20:30)
周末上班开关:支持周末出勤场景,周末加班单独统计
多套作息方案:支持不同日期类型使用不同作息时间
3. 考勤记录管理

打卡记录:按月查看每日上下班打卡明细,日期、时间一目了然
请假记录:登记事假、病假、年假等,与考勤数据联动
补卡记录(漏打卡处理):忘记打卡时自主补录,标注补卡原因,保留审计痕迹
记录可编辑:支持对异常记录进行修正,保证数据准确
4. 统计报表

月度统计总览:本月总加班时长、加班次数、周末加班天数、请假天数
加班明细:逐日列出加班起止时间与加班时长,合计清晰
请假明细:逐条展示请假类型与天数,与加班数据并列展示
按月切换:支持跨月查看历史统计,长期数据沉淀
5. AI 智能助手(大模型接入)

自然语言考勤查询:如"我上周加了几小时班?""本月周末加班几次?",AI 自动解析并回答
加班费估算:结合用户设置的时薪标准,AI 估算本月预计加班费
考勤小结生成:一键生成周报/月报考勤小结,供复盘或报销使用
智能提醒:AI 根据历史作息习惯,提醒"该下班了""本周已加班X小时,注意休息"
6. 多端支持

Android 应用:随身携带,随时打卡,支持桌面小组件快捷打卡
Web 端:电脑上查看统计、导出数据、管理设置,适合

项目实现

核心实现要点

打卡模块:移动端打卡接口记录时间戳与打卡类型(上班/下班/外出),后端校验打卡合法性(同一天是否重复打卡、上下班顺序),写入考勤表;打卡时间与设备时间校准,支持手动修正并记录修正日志,保证"打卡精准"
加班计算引擎:根据配置的作息时间(上班/下班/周末开关)自动计算每日加班时长,规则:工作日超过下班时间按分钟累计,周末按出勤时段计算,输出加班明细与月度合计
补卡机制:忘打卡场景下,用户提交补卡申请(选择日期+打卡类型+原因),系统记录补卡标记并在统计中体现,保留审计可追溯
统计报表:按月份聚合打卡、加班、请假数据,生成总加班时长、加班次数、周末加班、请假天数等指标,支持按月切换与明细下钻
AI 接入:后端封装大模型网关,将用户自然语言查询转为结构化查询(如"上周加班时长"→ 查询上周打卡数据 → 返回结果并由 AI 组织回答);AI 小结与加班费估算基于统计接口 + 大模型生成
部署运维:Docker Compose 编排后端+数据库,Shell 脚本一键构建/启动/备份;数据定时备份,保障长期记录不丢失

示例图片

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