提供多画布分页、文本/图片/视频/音频/分镜节点、拖拽连线、分组、缩放和小地图。创作助手支持候选剧本、镜头与提示词拆解及视频时间点分析，草稿可编辑后加入画布。支持模型目录与参数配置、异步媒体任务、进度状态、素材检索、媒体预览和下载；视频处理模块提供FFmpeg合并与转场。项目支持本地保存、服务器版本

基于RuoYi-Vue的配置式工程数据可视化平台。通过数据源、数据集和页面版本，把SQL、HTTPAPI、JSON或WebSocket数据绑定到可视化大屏，支持拖拽设计、发布回滚、登录运行和只读分享。

-文件夹扫描：自动列出文件夹内所有普通文件；-命名规则：自定义前缀+起始序号，或保留原文件名+序号；-实时预览：列表清晰显示"原名→新名"对照；-安全防护：自动检测目标重名并提示⚠，避免覆盖文件。

-批量选择：支持png/jpg/bmp/webp多选；-格式转换：JPG（可调质量1-100）/PNG一键批量转换；-进度反馈：进度条实时显示处理进度，支持界面不卡顿；-结果统计：统计成功张数、原始总大小、处理后大小、节省空间与压缩率。

**功能模块**-任务输入：输入任务内容+选择优先级（高/中/低）一键添加；-任务管理：多选删除、一键清除已完成任务；-完成状态：点击复选框勾选完成，界面实时更新统计；-数据持久化：基于QJsonDocument保存到系统应用数据目录，重启自动加载；-完成率统计：实时显示总任务数、已完成数、完成率百

基于Go从零实现RAG（检索增强生成）知识库问答系统，支持文档导入、向量检索、多轮对话、流式回答及数据持久化。采用Store接口抽象实现MemoryStore与Qdrant双实现，支持向量存储无缝切换，具备完整的RAG检索链路与工程化能力。

##它解决什么多数「知识库」先切向量再找相似段。KSASNT走的是另一条路：**用上下文工程管住整段阅读预算**——先判断这篇是否值得读，再按块抽取与问题有关的句子，去重合并，最后作答并回写`[文档:行号]`。适合已经落在本地的制度、手册、纪要、技术说明，而不是公开网页搜索。---##处理链路![从

紧凑型本地多智能体运行时·纯Python实现·OpenAI兼容接口·内置ReAct循环、多Bot团队并发、流程定制、工具调用、安全沙箱、上下文管理与NiceGUI桌面前端。不依赖LangChain/LlamaIndex，可在离线/内网环境稳定运行。

零样本时序预测桌面工具。把的价格序列交给GoogleTimesFM，得到未来路径、分位区间，以及可核对的回测指标。取数→预测→判断这条路径值不值得信。

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