系统支持PDF、Word等格式简历上传和内容解析，并使用AI对简历进行结构化分析。用户可以输入目标公司和岗位，也可以上传岗位截图或粘贴岗位描述，系统会提取公司名称、岗位名称及招聘关键词，通过网络搜索招聘平台和企业招聘页面，筛选与目标岗位相关的招聘信息，整理岗位职责、技能要求和任职资格。系统还提供简历

本项目EnterpriseAIWorkspace是一个基于RAG（检索增强生成）技术的智能知识库工作平台，包含以下核心功能模块：1.智能文档处理模块：支持上传PDF、TXT、Markdown等格式文档，后端通过Celery异步任务队列对文档进行解析、切片，并调用嵌入模型（支持OpenAI或本地BGE

多模块AI工作台：Vue3前端+FastAPI后端。集成通用图像/视频生成、Seedance高级视频生成、LLM大语言模型对话三大模块，内置异步任务架构、SQLite持久化存储、统一client_id多用户隔离、24h自动清理、页面状态恢复。

这是一个公开的CodingAgent任务设计与安全归档路径评测样例，用于验证输入约束、groundtruth、自动verifier、跨平台边界和失败重放流程，面向开发者和评测工程师。

1.ai生图，ai生成视频，批量生图，并行生视频2.运营数据平台3.账号权限体系，多平台接入能力，开放能力4.多渠道ai能力切换，部分ai能力不稳定的情况下发现ai生成失败时自动切换备用渠道

项目包含移动端工作台、后端业务服务和独立AI分析服务三部分。前端基于uni-app+Vue3实现登录页和首页工作台，包含每日简报、今日关键任务、工作日程表、今日文件、AI洞察中心、历史摘要、群聊来源、通知和AI设置等页面模块。后端基于SpringBoot提供账号登录、JWT鉴权、首页查询、洞察分页、

构建一套基于微服务架构的游戏攻略管理平台，深度融合大模型AI能力，实现攻略的智能生成、智能问答、知识检索增强（RAG）及多模态交互。通过该项目积累企业级AI应用开发经验。

平台围绕「知识图谱+个性化推荐+3D可视化」三大核心，主要功能模块如下：知识图谱构建模块：基于Neo4j图数据库存储专业课程知识点（实体）与知识点间的前后置、依赖、并列关系（关系），支持课程结构的可视化录入与维护。3D知识图谱可视化模块：基于React+R3F（Three.js）实现3D知识图谱渲染

自主研发垂直领域情感AIAgent系统，基于ReAct+CoT混合推理，具备规划、记忆、工具调用能力，提供情感咨询、约会方案规划服务，支持多轮对话、持久记忆、RAG知识库、A2A多智能体协同。1.A2A多智能体协同架构：基于A2A通信拆分需求分析、检索、方案生成、文档输出多智能体，消息队列异步通信，

-零控件树方案：放弃传统UI自动化路线，采用截图+图像识别+模拟点击的纯视觉方案，完全不依赖控件树-DPI感知攻坚：发现并解决Windows高DPI缩放（150%）下PIL截图返回纯色、所有鼠标/键盘操作失效的根因——SetProcessDpiAwareness(2)必须在所有import之前调用，