支持视频输入、原声与伴奏分离、语音识别、角色及台词时间段分析、上下文翻译、AI配音和最终音视频合成。针对译文配音与原视频时长不一致的问题，结合长短版本译文、空隙借用和语速调整完成时间对齐；支持保留伴奏并混合生成配音。已完成样片流程验证，复杂素材的角色一致性、翻译准确性及配音自然度仍需持续测试。

包括类和对象定义模块，数据读取和对象建立模块，计算设备数量模块，排产求解引擎模块，结果输出与展示模块。读取订单，产品工序和设备数据，订单数据包含交货期，数量，产品等信息，产品工序和设备数据包含产品需要加工的工序，工序可加工的设备，最小批量，以及最小批量加工时间，以及和下一道工序的缓冲时间等。可选择三

支持TBQuant、MQL5双平台策略开发。内置大周期均线趋势过滤、ADX震荡识别、ATR动态止损止盈、盈亏比锁定、连亏冷却、权益熔断风控；可长周期回测，剔除未来函数，能够针对玻璃、豆粕、白银、黄金等品种单独调参，交付源码、回测报告与部署说明。

1、MCP工具层：把Apollo配置、CI/CD、Kubernetes发布、任务调度、平台数据封装成5个MCPServer、80+工具，开发工具和线上Agent共用。2、人工审批闭环：写操作只开放「提案」工具，人工批准后由平台代执行，全程写操作审计，Agent不能直接改生产数据。3、编码Agent接

1、实时特征计算：每个用户3000+特征实时计算，接入多数据源与动态线程池，支持实时、离线（T+1）和离线+实时组合三种模式。2、Python计算框架：用树形配置文件定义数据接口和调度关系，方便机器学习同学自助开发和自测特征。3、特征管理平台：特征目录（37个字段的契约API）、草稿/待审/驳回/停

任务全生命周期管理：支持对学习任务进行多维度属性定义（名称、截止时间、所属科目），并具备任务状态流转功能（待办/已完成）。动态任务调度：内置任务列表的动态增删改查逻辑，支持实时向任务池中添加新计划。可视化报表输出：提供终端格式化打印功能，能够一键生成包含任务进度条、状态标识及详细元数据的综合报表，让

提供按源样本分组的数据划分、数据泄漏检查、开发集模型选择、独立测试集评估、配对分组Bootstrap置信区间、混淆矩阵及错误样本分析。输出审计报告、实验协议、样本清单和预测结果。明确区分选择阶段指标与最终测试结果，并报告样本规模与统计不确定性。

支持单张图片或文件夹输入，输出包含目标类别、置信度与边界框的JSON/CSV；对损坏图片等异常输入进行处理。提供数据划分清单、阈值选择记录、逐图误检漏检分析和CPU延迟测量。交付物包括Python命令行脚本、依赖说明、可复现实验与结果报告。

项目主要功能可以概括为五条主线：1.统一受理：多平台售后单和聊天请求统一归集为售后事项，自动分级、路由和超时预警。2.智能决策：规则引擎处理确定性退款资格和金额分摊，受控AI处理非结构化意图、举证和政策问答，服务端终裁。3.逆向履约：以独立状态机驱动退货、换货、补发、维修流程，打通入库、质检、退款，

1.通话管理：录音批量上传、ASR双通道转写（本地FunASR与云端可切换），说话人分离，全文检索与播放定位；2.智能质检：大模型从开场白、需求挖掘、产品介绍、异议处理、促成成交五个维度自动评分并生成改进建议；3.成交预测：基于LightGBM的预测模型，8947条样本训练、按周期切分防数据泄漏，验