面向比赛/项目交付中的智能资产分析场景。原项目由AI辅助开发形成半成品,但临近演示时存在OCR识别异常、数据处理链路不稳定、关键页面流程无法闭环等问题。目标是在极短周期内完成代码接管、核心问题修复和稳定性验证,把不可用的半成品恢复为能够真实运行、现场演示并完成交付的小程序。
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语言技术
Python、JavaScript系统类型
小程序轻应用行业分类
企业服务
面向比赛/项目交付中的智能资产分析场景。原项目由AI辅助开发形成半成品,但临近演示时存在OCR识别异常、数据处理链路不稳定、关键页面流程无法闭环等问题。目标是在极短周期内完成代码接管、核心问题修复和稳定性验证,把不可用的半成品恢复为能够真实运行、现场演示并完成交付的小程序。
系统以微信小程序为交互入口,包含资产信息录入、图片上传与OCR识别、识别结果结构化处理、核心业务数据展示、结果确认及页面流程联动等模块。重点不是简单展示Demo,而是将OCR、前端交互、数据状态和业务流程完整串联,保证从输入到结果输出可稳定闭环,并针对异常识别、接口失败和状态不同步等情况补充必要处理。
接手已有AI生成代码后,先复现问题并梳理现有目录、页面和数据链路,避免推倒重写。使用JavaScript完成小程序端逻辑修复,并结合Python/OCR相关能力排查识别与数据处理问题;逐项定位识别结果异常、页面状态传递、核心流程中断等故障,以最小修改方式修复。每次修改均通过真实运行验证,并对关键流程执行回归测试。最终在约2天内完成OCR、核心功能和稳定性问题修复,将长期跑不稳定的AI半成品恢复为可演示、可交付版本,项目最终完成真实付费交付并通过客户验收。








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