能源实时监控：对压缩空气（立方米）、国网电（千瓦时）、天然气（立方米）、自来水（吨）、蒸汽（立方米）等各类能耗数据进行实时采集和监控；建立覆盖全厂的能源计量点位，实时展示各点位当前数值、变化趋势；支持历史数据的查询和导出，满足数据追溯需求。厂区能耗分析：尖峰平谷分析模块，基于分时计量数据分析不同时段

项目提供以命令行为核心的AI编程工作流，支持代码解释（explain）、重构（refactor）、生成（generate）、测试生成（test）、文档生成（doc）和故障诊断（diagnose）等能力；支持chat/repl/session交互模式，结合项目上下文、@文件引用、记忆管理、Skill注

项目提供一套Wasm驱动的前端框架能力：支持模板与JSX双语法编译、响应式状态管理、基于Fiber的调度机制，以及虚拟DOM的增量更新。微前端侧提供子应用注册/加载/卸载、路由联动、JS与样式隔离、应用间通信、资源预加载与缓存，并扩展了安全、调试与性能测试模块，满足工程化落地需求。

系统提供技能库浏览、关键词搜索、标签筛选、优质技能展示、GitHub链接提交入库、技能ZIP发布与下载、ClawHub兼容API、GitHubOAuth登录、APIKey管理以及热门仓库自动采集等能力。用户可在网页端完成内容发现与贡献，也可通过CLI自动化安装、发布和更新，形成“发现-使用-贡献-传

本项目包含智能问答、工单管理、数据分析、多渠道接入四大核心功能模块。智能问答模块基于自然语言处理技术，实现7×24小时自动回复客户咨询，支持常见问题库与自定义知识库配置；工单管理模块可对客户问题进行分类、分配与跟踪，确保问题闭环处理；数据分析模块提供客户咨询热点、服务效率等数据可视化报表，辅助企业优

这个项目是一个基于UltralyticsYOLO11的垃圾分类检测系统，前端是PyQt5桌面应用，后端是深度学习目标检测模型。系统可以对摄像头、图片和视频中的垃圾目标进行实时检测和分类，目前支持4类垃圾：有害垃圾、可回收物、厨余垃圾和其他垃圾。

1.自动化数据流模块：支持从多种格式文件或网页中定向抓取科研数据，并利用Pandas进行自动化清洗与格式转换。2.核心数学运算引擎：集成线性代数、概率论常用算法，实现复杂数学模型的快速推演。3.3D可视化交互：基于Matplotlib/Seaborn库开发，支持生成高保真3D函数图像、热力图及动态演

1.自动化数据流模块：支持从多种格式文件或网页中定向抓取科研数据，并利用Pandas进行自动化清洗与格式转换。2.核心数学运算引擎：集成线性代数、概率论常用算法，实现复杂数学模型的快速推演。3.3D可视化交互：基于Matplotlib/Seaborn库开发，支持生成高保真3D函数图像、热力图及动态演

多LLM支持—OpenAI/Anthropic/千问/DeepSeek/MiniMax/Kimi多种Agent模式—FlexibleAgent/ReAct模式/直接调用LLM，按需选择可配置AI行为—自定义最大LLM交互轮数、Token消耗阈值作品管理—大纲、类型（文学/玄幻/都市/爱情/哲学等）、

本系统采用PythonFlask+SQLite+Bootstrap5技术栈，遵循MVC三层架构开发，共实现六大功能模块，20个HTTP路由端点，4张核心数据表。主要功能介绍如下：一、用户管理模块1.用户注册：支持账号密码注册，密码采用Werkzeugpbkdf2:sha256哈希加密存储，禁止明文保