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

系统分为模型训练端与端侧推理两部分。训练端使用Python+TensorFlow构建LSTM网络，对传感器时序数据进行训练，并量化转换为TFLite格式；端侧在STM32上集成TensorFlowLiteMicro解释器，实现三个功能：数据滑动窗口采集、模型加载与本地推理、预测结果通过串口输出。可在

1.工作证据采集：汇总GitHub代码提交、成员手动填报与AI协作摘要，形成统一的工作记录。2.智能日周报：通过代码总结Agent、日报Agent与日报Skill生成结构化报告，并对照原始证据自动审核与纠错。3.项目进度跟踪：结合项目计划书、功能清单和历史日报，生成团队汇总、项目进度及个人周进度视图

系统包含五个功能模块：①多轮对话模块，基于DeepSeekAPI实现上下文连贯的自动问答；②知识库检索模块（RAG），将企业文档向量化存储，回答时先检索相关片段再生成回复，显著提升准确率；③会话管理模块，使用SQLite持久化存储会话记录，支持历史对话查询；④Web前端，提供聊天界面并实时展示对话内

功能比较简单，就是一款AI的聊天机器人，它通过接入AIAPI消费token来进行运作，或者本地部署模型进行接入，也可以进行运作，这个模式也可以由云端服务器进行分批式的运作，来满足更多用户的需求，这是一个小型的氛围感编程的结果，我觉得它反映出的前途是很光明的，契合目前的社会，功能模块，第一就是逻辑系统

TFFInfer是一个从零自主研发的大语言模型(LLM)推理框架,采用现代C++20标准开发,支持CUDAGPU加速。项目实现了完整的LLM推理流水线模型加载

平台分为管理后台和微信小程序。后台配置模型、知识库、工作流和智能体：制度、课程、商品等资料入库后按片段检索，回答带出处；工作流把推荐、留资、下单、建工单串起来，并对接已有系统。不同机构按租户隔离，模型可以更换，数据可以留在内网。用户在小程序用手机号进入对话，支持流式回复、语音输入、历史会话，以及商品

具体功能模块：自然语言查数（Text2SQL）：用户输入中文需求，AI自动理解并生成SQL语句，直连本地数据库返回结果。交互式数据看板：支持将查询结果一键生成图表（柱状图、折线图等），自由拖拽搭建专属数据看板。AI数据探索与归因：内置AI助手，可对查询出的数据进行自动解读、趋势分析和业务归因建议。安

本项目包含4大功能模块:AI智能对话:支持多LLM切换(AnthropicClaude、OpenAI、DeepSeek、自定义OpenAI兼容端点),流式Markdown渲染,多会话历史,系统提示词切换(翻译官/代码专家/写作教练/通用),自定义智能体(可挂载Skills+MCP工具)。AI智能修复

荣盈魔方是一款以U盘为便携交付载体、结合大语言模型与智能体技术的AI办公任务执行平台，主要包括以下功能模块：1.智能需求理解：用户通过自然语言描述工作需求，系统识别任务目标、处理要求及预期成果，降低复杂办公任务的操作门槛。2.智能任务规划：通过主控智能体对任务进行拆解，组织调研、分析、创作、制作和质