这是一个为deepseekharness开发的Cordis记忆插件，主要为了解决多人协作场景下，编码和办公的长程agent上下文丢失及稀释问题，着重解决模型不积极调用主动记忆召回工具及会话进行时的即时上下文召回。本插件囊括三种记忆召回方式：主动召回（agent调用工具进行记忆召回）、被动召回（会话开

*支持自然语言任务输入*基于LLM完成任务理解和执行决策*支持FunctionCalling/ToolCalling*提供统一ToolRegistry管理外部能力*支持HTTPAPI、数据库、RAG、文件处理等多种Tool*自动生成结构化工具调用参数*支持多步骤连续任务执行*根据ToolObserv

*支持PDF、Word、Markdown等多类型文档统一导入*自动完成文档解析、清洗、结构识别与知识切分*根据标题、正文、表格等结构信息执行Structure-awareChunking*建立向量索引，实现语义级知识检索*同时支持BM25关键词检索与DenseRetrieval*使用RRF对多路检索

*实现基于LRU的高效缓存淘汰机制*支持Key-Value数据快速查询、写入、更新与删除*核心读写操作保持平均O(1)时间复杂度*支持缓存容量控制及自动淘汰*支持缓存命中、未命中及淘汰状态统计*对重复写入、缓存未命中、容量边界等异常场景进行完整处理*提供统一CacheAPI，降低上层业务与底层数据结

项目包含人脸认证与离线语音交互两大核心功能模块。通过NCNN推理框架实现毫秒级离线人脸检测与特征提取，完成本地身份验证；通过ONNXRuntime/NCNN构建移动端推理引擎，打通音频采集、唤醒识别、VAD检测及TTS语音合成的全离线链路，支持语音指令控制应用业务功能。系统完全本地闭环运行，保障数据

该项目核心功能围绕智能对话与专业气象数据查询展开。首先，基于微信技术实现语音转文字能力，支持用户通过语音输入自然语言问题，降低使用门槛。后台接收到用户输入后，通过Java调用Dify平台API接口触发智能工作流，在工作流中编排通义千问、DeepSeek、火山引擎等多个大模型协同工作，精准识别用户意图

1.后台定时任务爬取网络内容2.后台定时任务调用difyAPI接口运用工作流+大模型识别内容；调用数字人等3.视频的编辑（视频脚本数据的修改、视频元素内容修改）4.视频的删除5.片头、片尾视频的生成&编辑修改6.手动合片7.视频内容预览8.爬取内容数据预览&内容审核

前端：原生微信小程序开发，使用微信开发者工具，技术栈为WXML+WXSS+JavaScript，无需额外框架，轻量高效。后端：微信云开发，使用云函数处理业务逻辑，云数据库存储门店数据、菜单数据、用户数据等，云存储存储图片资源，无需单独购买服务器，降低运维成本。页面结构：包含用户端首页（店铺介绍、扫码

1.多轮智能主循环:R0意图规划、初始探测、广覆盖检索、立场发现、多辩论收敛,自动决定何时深挖何时终止。2.知识框架沉淀:每轮增量更新话题时间窗、实体、关系、时间线、争议点、子话题与立场分布,并做快照留档。3.多源抓取层:统一编排MediaCrawler子进程(微博/抖音/小红书/B站/快手)、海外

支持食材识别、菜谱推荐、智能搭配、烹饪步骤生成、营养成分表、营养分析及建议、饮食偏好设置、用餐人数设置、历史记录及收藏等功能，可根据现有食材快速生成可执行的健康菜谱。