SQLite

1个可实际运行的前后端分离Web系统，用Maven的"模块化单体+插件注册"思想，实现一条多源情报融合认知链路，一句话概括：把ELINT/RADAR/COMINT/SAT/BRIEF/OSINT等多源数据，在"领域知识（动态本体）+规则约束+大模型推理"三要素下融合成可解释的目标认知，并在地图态势工

1.录音转写：支持mp3、m4a、wav等常见格式，60分钟、95MB以内。自动区分说话人，可以指定“我方”并修改说话人名称；也支持直接粘贴飞书妙记、腾讯会议导出的文字稿。2.结构化复盘：按谈判复盘的习惯输出一句话总结、会谈要点、对方顾虑和异议（标注是否化解）、承诺与待办（谁、做什么、截止时间，没约

系统包含账号、出题、作答评分、题库、额度支付和管理端。学员注册登录后，可上传PDF、DOCX、TXT、MD或直接粘贴文字，选择面试、答辩、试卷三种模式，并设置题量、发散程度和难度。大模型按材料出题。面试和答辩支持文字作答，也可调用系统输入法听写。每题评分后给出改进点，整场结束生成雷达图、柱状图、优劣

支持纯文字生图和单张参考图生成／修改，可通过选择文件、拖拽或剪贴板粘贴添加参考图，并根据是否上传图片自动切换模式。提供多模型选择、目标比例、部分模型的分辨率档位及多任务生成，支持后台顺序执行、暂停队列、取消未发送任务和失败手动重试。生成图片与参数自动保存，历史记录支持搜索、收藏和复用。提供大图缩放、

系统实现了任务规划、工具调用、本地LLM推理、浏览器自动化、桌面控制、文件读写、命令执行、长期记忆以及用户交互等功能。用户可以直接输入自然语言任务，Agent首先生成执行计划，再根据每一步需求选择对应工具完成操作。当遇到登录、验证码或需要人工确认的步骤时，可暂停任务并请求用户介入。系统同时支持持久化

工作台按地区、城市进入具体基地，查看小时曲线、运行看板和需要留意的情况。支持CSV上传后即时分析，确认后再保存进站点。检测按星期同一小时做基线，连续偏离合并成一段，可剔除误报，也可把值班报文整理成自定义事件。AI小助手针对当前基地回答异常、档案和数量对比。对外提供查询站点、更新全部站点、文件上传分析

AI研究辅助工具：选好"研究对象+关注点"，自动生成赛道/行业/企业研究内容（含产业链图、结构树、成分股），并可生成财报点评。摸清赛道/行业/企业全貌；补财报点评；查某对象已研究到什么程度

项目分为前台内容、自动化数据管线、后台治理三大块，共八个功能模块：1）AITime日流：首页按日聚合事件，左栏按主体（Lab/应用/基础设施/监管/评测/资本）导航，右栏按事件类型与模态筛选；首屏SSR30条+滚动分页加载。2）事件与实体页：事件详情展示多信源、相关事件与所属链；实体页为单主体时间轴

项目由七个模块组成。MCPHub是统一网关，把多个AI、IDE和外部MCP服务接到一起，负责工具发现、路由、缓存、限流、熔断。记忆系统按用途管理多层记忆，支持项目快照的保存，以及按时间、会话、语义检索历史记录。RecentMemory整理“最近正在做什么”，ThinkDB把有价值的经验沉淀成带质量评

资料采集：支持导入聊天JSON/CSV、反思与创作TXT/Markdown/DOCX、人生访谈及声音资料。人生记忆：对资料进行规范化、分块和语义分析，提取事件、观点、行动、关系及表达风格等结构化记忆。记忆可视化：通过记忆知识图谱和人生时间线展示人物关系、重要经历及认知变化。数字自我构建：根据审核后的

1.根据规则自动化切片；2.自动添加字幕;3.自动添加背景音乐,根据内容添加图片注释;4.根据平台规则和业务规则添加审核机制;5.自动化发布到各个平台(适配各平台规则视频号,公众号,抖音,小红书等);6.数据库手机平台发布记录;

面向岗位信息分散、重复筛选和申请记录难管理的问题，整合多个岗位来源，支持岗位收集、信息归一化与去重、条件筛选及匹配评估。用户可导入简历、维护个人资料，在工作台查看匹配依据和待确认条件，生成申请材料草稿并管理申请进度。系统以可视化界面呈现机会列表、岗位详情和任务状态，帮助用户把信息发现、筛选判断与后续

1、输入、总结、保存灵感。2、根据灵感生成世界观，剧情规划；也可以让llm自己生成。3、小说剧情的规划生成，可进行增删改查。4、章节重新生成，回滚当前章节的状态。5、导出小说，有pdf、md、epud格式

面向WPSWriter的AIAgent插件（客户端加载项+服务端一体化产品）。核心功能模块：①侧边栏AI对话——在WPS内直接与Agent对话，自动理解当前文档内容与结构；②修改提案工作流——AI生成修改提案，用户确认后由插件格式化写回文档，全过程可拒绝、可回退；③多协议模型网关——兼容Anthro

1.校园知识问答：基于RAG，覆盖20+份中小学规章制度文档，支持图书馆、转学、校园卡、宿舍、请假、奖学金等问题的准确回答，回答有据可查，避免大模型幻觉。2。个人数据查询：支持课表、成绩、一卡通余额查询，用户登录后自动使用学号，无需重复输入；支持“今天”“明天”“后天”等相对日期和星期查询。3.多轮

DockerCompose多容器编排·OpenClawAgent网关·MCP协议工具开发(Python/stdio)·FastAPI+PostgreSQL·LiteLLM模型网关·飞书开放平台(23应用,WebSocket长连接)·fpdf2中文PDF渲染引擎(自研品牌模板/自定义页面尺寸)·Thr

ICP客户画像模板：按行业、国家、产品一键生成搜索条件-多数据源客户搜索：PL数据库+Serper网页搜索双通道，支持国家与产品强过滤-AI背调分级：官网、领英等公开信息交叉验证，输出A/B/C三级客户评分-决策人定位与联系方式补全：邮箱、电话、WhatsApp验活-多语言针对性开发信：根据客户信息

LOVEAI是一款基于大语言模型的AI情绪恢复助手。主要功能包括：1.用户情绪输入与分析，根据用户描述识别当前情绪状态；2.基于AI生成个性化回复和情绪调整建议；3.保存用户历史情绪记录，形成长期交流数据；4.通过结构化数据管理提升AI回复的连续性和针对性。项目目标是探索AI在情绪陪伴和个人成长场景

系统分为内部管理端和客户使用端。客户可以上传Word、Markdown需求文档以及Excel、DBC格式的CAN矩阵，系统会先分析需求完整度，针对测试范围、运行环境、业务场景和预期结果提出关键问题，待用户确认后自动生成Excel测试用例、分类用例、自动化测试子集及HTML在线预览。系统还支持Open

微信AI智能助手是一款基于大语言模型的智能交互系统，支持微信消息接入、AI对话、任务规划、工具调用以及知识库检索。系统采用JavaSpringBoot构建，通过DeepSeek进行用户意图识别与任务路由，结合Agent架构实现多能力扩展。主要功能包括：1.微信消息自动处理与智能回复2.AIAgent