Agentic是个人设计并持续开发的AIAgent受控执行基础设施，面向AI辅助开发、系统维护与跨设备操作。执行端及可选Hub基于Rust、Tokio、Axum和MCP构建，使用SQLite保存相关状态；项目还包含命令行TUI与KotlinComposeMultiplatform控制台。提供文件、命

Partner是个人独立开发的模块化AIAgentRuntime，面向需要长期交互、记忆积累和外部工具调用的智能体场景，目前仍处于实验与持续迭代阶段。使用Java21、Kotlin和Maven多模块工程，将运行基础设施与核心能力分层组织，支持感知、记忆、行动、交流等模块异步协作。通过动态上下文工作空

网文创作工作台是一款面向网络小说创作场景的本地离线工具原型，围绕“写作、查找、资料管理”构建。支持作品与章节管理、正文编辑、资料整理与查询等功能，并通过统一工作区减少长篇创作过程中在多个文档和工具之间反复切换的问题。项目以Windows本地使用为主要场景，强调离线运行、数据可控和快速操作，适合作为后

面向中小企业及个人办公场景中Excel、CSV数据需要反复整理、清洗、校验和合并的问题开发。传统人工处理方式步骤重复、容易误操作，且面对多文件、字段不一致、重复数据及异常数据时效率较低。本项目将常见的数据处理流程整合为可视化Windows桌面工作台，用于批量导入、字段映射、数据清洗、去重、校验、预览

系统提供业主账单查询、报修申请、附件上传、工单详情与处理记录查看等功能。维修人员可查看分配的工单，执行接单、拒单、进度记录、图片上传和提交完工等操作，完工后进入待验收状态。AI客服支持物业问题解答与引用依据展示，并在需要时转交物业人员继续处理。项目包含业主与维修身份分区、业务权限控制、工单状态流转和

系统结合RAG知识库检索与LangGraphAgent工作流，为学习对话提供知识支持，并通过引导、提示、确认三类交互策略促进用户自主思考。采用Vue3、SpringBoot与FastAPI的Java/Python双后端架构，结合Milvus、LlamaIndex、SSE和DockerCompose实

包含数据采集、数据清洗、聚合统计、结果导出模块。能够定时连接业务数据库拉取产线原始数据，过滤无效脏数据，按时间、工位做聚合计算，将处理后的结果输出为Excel文件，可供管理人员导入可视化工具进行分析。

提供响应式文本输入界面、分析按钮、四项统计和原始JSON展示。浏览器实际调用本机PythonHTTPAPI，返回40字符、2段落、4个拉丁词和8个汉字。390px视口采用两列布局且没有横向溢出。空输入显示错误并清除旧统计。8项自动测试通过，包含真实HTTP、非法JSON、长度限制及错误状态码。

项目包含用户端与管理后台两大模块。用户端支持游戏陪玩浏览、技能筛选、在线下单、即时聊天、订单状态跟踪；管理后台可管理陪玩人员信息、订单审核、用户数据统计、资金对账。前端基于小程序开发，后端提供接口服务，实现完整的用户鉴权、消息推送、订单流转，具备真实线上业务闭环能力。

室内定位引擎基于运动传感器采集设备的运动数据和环境数据，包括：3轴加速度、3轴角速度、3轴地磁、气压等，经过算法迭代计算获得设备相对位置及轨迹信息。与后台定位数据服务平台交互，利用WiFi、蓝牙信标、建筑结构、地磁等信息，修正当前位置。封装设备交互、核心算法和底层逻辑，形成SDK，提供应用开发接口，