使用的是Python编程语言来实现完整的股票AI量化分析平台。成功集成akshare股票数据接口用来精准实现了SMA、EMA、RSI、MACD、布林带这些技术指标的计算。用精心设计的提示词工程来引导HunYuan-T1-Latest模型生成专业、准确的股票分析报告。开发了交易信号生成和历史记录功能为

AI应用平台分智能体广场，创作者模式两大模块智能体广场是所有用户都能使用到别人共享出来的智能体，每一个智能体包含了对话窗口跟效果呈现页面，使用者可以使用对话的方式，让智能体帮你实现手动的记录，比如以时光纪念馆为例子，让智能体帮我记录一段故事，直接发内容发送到对话窗，然后智能体就实现了记录数据。这个模

基于深度学习的卫星影像智能解析引擎，精准提取单体建筑轮廓并自动聚合为建筑群边界，1、自动获取卫星图片2、卫星图片识别楼宇轮廓3、web页面直接框选区域，直接生成楼宇轮廓4、支持导出图层84坐标系

求职场景与产品流程设计：围绕“岗位搜索—JD分析—简历匹配—投递决策—话术生成—沟通发起”的完整求职链路，拆解用户在批量投递中的核心痛点，设计AI投递助手的功能边界、操作流程和Agent执行逻辑。lAgent工作流设计：设计基于ClaudeCode的自动化执行流程，支持用户上传简历后，系统自动解析教

项目主要包含比赛数据档案、AI比分预测、胜负方向判断、Top-3比分展示、真实赛果对照、预测准确率统计、淘汰赛路径、单场比赛详情和赛后失误分析等功能模块。网站完整整理了104场赛事数据，并将小组赛和淘汰赛分开统计。用户可以查看每场比赛的AI预测比分、真实比分、预测结果是否命中，以及预测失败的主要原因

系统具备问题优化、意图分类、多源数据接入、大模型推理、条件分支判断、可视化图表生成、交互输出七大模块。支持ES数据库检索、网页爬虫、网页搜索、天气第三方接口多数据源接入。接收用户自然语言提问，自动优化问题并识别业务意图，调度对应数据源获取原始数据，由大模型完成资料整合；根据分支判断是否生成报告，可自

智能体Agent：自动编排，理解用户意图，基于LLM的智能为用户提供服务。学术探索：接入LLM进行智能检索和报告的生成，让用户对文献有一个全局的概览及深度探索。文献解读：将文献按PICO原则进行解读，快速总结。课题撰写：按照国家、省市等基金项目结构信托LLM编写课题。知识库等：用户摘抄、收藏、上传的

系统包含五大功能模块：全身姿态感知采集模块、姿态重建与运动状态识别模块、AI智能体研判干预模块、向量知识库与用户画像模块、移动端可视化与MCP跨应用调度模块。全身姿态感知采集模块：接收智能衣物多节点IMU传感器原始数据，完成数据校准降噪，获取24个关节原始运动数据。姿态重建与运动状态识别模块：对传感

把申论答题四步法（审题→找点→加工→书写）映射为LLM上下文压缩四阶段管线，在token预算内最大化事实保留率。已发布PyPI，GitHub/Gitee双平台开源。

功能（九大块）1.智能对话：多模型、SSE流式、MBTI个性化、AI对答偏好、工具过程实时展示2.四层记忆：用户画像（带可信度/衰减）→事件记忆→长期知识→短期状态，检索按"相关度×重要性×新鲜度×可信度"评分3.文件工作区：Word/PDF/PPT/Excel/图片自动落盘，支持精确编辑（查找替换