Go

Jitask 是一款精简、多租户的项目管理软件，提供项目管理、文档管理、终端管理（web 版xshell）、目标管理、运营管理五大模块，内置权限管理，项目报表，模块配置，路线图，版本管理，需求任务关联等功能。 系统使用 Golang + Vue 开发，基础服务均部署在阿里云，安全有保障，数据实时备份，可以恢复任意时间点的数据。

面向物联网行业的管理系统，解决用户快速验证产品的想法。 相比市场上其他的方案更成熟，更安全，界面更美观大气，更快实现产品的落地 技术方案选择golang + element plus + vue3 + typescript + docker + mysql 如有需要可联系本人获取体验地址，暂不对外开放体验。

淘号鸭是一个游戏账号交易平台，该项目采用go作为后端服务，前端vue。 1. 对接各大号商平台，平均每日更新数千条商品，数据库每日新增十万量级数据 2. 数据库索引优化，实现毫秒级查询 3. 利用redis作为缓存热点数据，提高用户体验，减轻数据库压力 4. 接入支付宝支付、微信支付、微信公众号 5. nginx做负载均衡，多台服务设备，分布式缓存 6. im实时通信，用户和客服交流更方便

主要技术：python、FastAPI、Milvus、ES、Agent、Rag、vllm、LlamaIndex、LangChain、提示词工程、RAGFlow、dify、 OCR、onlyoffice、 MCP、 multi-agent。 项目描述：帮助企业进行大模型的私有化部署、硬件选型、模型选型，实现企业内部知识库，RAG增强检索，提高企业文档查找准确率，实现workflow、文档生成、代码生成、权限管理、模型微调、数据集管理、模型管理、审计等功能。 工作成果： 主导搭建基于Milvus+ES的双引擎混合检索架构，结合动态权重算法优化RAG效果，实现企业知识库检索准确率从68%提升至92%，响应时间压缩至1s内。设计分层式Agent调度框架，整合LlamaIndex与LangChain构建智能工作流引擎，支持17种业务场景自动化处理，文档生成效率提升40%，代码生成准确率达88%。

PLM管理 从设计方案、板料管理、板房进度、样衣跟踪、成本报价这五大维度为服装企业设计开发环节提供完善的信息化管理解决方案,并且有小程序,APP配合使得企业研发管理高效轻松,是一款简单易用的服装制衣管理系统。 设计方案： 可通过电脑或手机实现设计方案的上传、评审、退回、和下打板指令； 板料协同： 通过手机跟踪板料齐料情况，方便打板协同； 板房进度： 手机登记打板内容，轻松实现板房计件工资，随时了解打板进度，保证样板按时交付； 样衣跟踪： 手机扫描样衣二维码实现样衣流转跟踪，让样衣管理不再头疼； 成本报价： 从物料成本、加工成本、外发成本、管理费用分摊成本来统计样衣成本，为生成成本预估与订单接单报价提供数据依据； 移动化 赋予了设计开发部门更多创意的空间，同时借助移动化的平台让设计开发管理者能随时随地了解自己部门的工作状态，业务人员如板房能随时查看自己的计件工资。 生产管理 生产管理是供应过程的核心，从基础的数据资料到生产计划、加工通知、半/成品管理以及最后的核算。维邦生产供应链系统实现了整个生产过程的数据全覆盖，并可结合APS通过排产计划逐步实现业务向数据驱动的方式转变。 基础档案数据： 支持EXCEL自定义导入基础数据，支持款式图片批量上传，解放业务人员工作； 客户订单：支持EXCEL批量导入和修改订单数据，极大减轻跟单人员的工作量； 物料BOM： 拟合服装特有的配色配码算料，且研发BOM跟生产BOM分开，灵活协同设计跟生产算料差异； 外发管理： 成品外发、裁片外发、原料外发，将涉及外发加工的数据都管控起来，让外发业务数据不再滞后与不清晰； 成品管理： 成品的入库跟出库，支持单件管理、按箱管理、SKU条码管理。也可以灵活对接分销/仓储系统； **阶段性销售-生产费用分析表：**可作为周期财务预算/分析的数据依据。 物控管理 物料耗料是服装生产中成本空间最大的一环，维邦ERP提供了从物料需求到物料计划、再到采购、收料、质检、入库、发货通知、物料出库、裁剪耗料、退料入库等全流程的物料管控方案，让物料的耗用有根有据，同时基于计划与实际的对比不断优化物料耗用成本，提高公司效益。 **物料计划：**可根据实际情况调整物料的采购计划：如消耗库存料、调整供应商最低起订量等，同时指定交期、供应商等信息； **采购管理：**跟物料供应商的采购合同管理，物料的采购适配服装行业特有的多单位（算料单位：米跟采购单位：公斤/码差异）业务以及跨单合并采购； **仓库管理：**通过扫码条码操作实现物料的盘点、移库、出库等仓库管理，支持：库位管理、条码管理（可扫描盘点、移库、出库等）、批次管理； **采购分析表：**分析采购的核心维度数据（准时率跟合格率）。 解决服装生产供应的六大痛点 服装 样衣跟踪：　买手样衣、打板样衣、产前样衣，服装供应过程中样衣的管理由于高流转性，所以跟踪总是很困难，系统通过移动化APP应用，在每一件样衣上挂二维码，每一个借调的人都扫一下，轻松实现样衣的流转跟踪。 打板数据：　打板中因为板料琐碎繁杂、重复翻板，导致打板考核很难建立清晰完整的数据管理，系统通过移动化APP操作实现了琐碎板料的需求与采买的灵活操作，同时根据打板数与大货数的比对，解决了打板管理中打板转化率以及打板成本这两个核心数据的管控。 耗料计算：　在大货生产时，需要计算大货生产的耗料需求，而如果是批量下单的，则往往需要在短时间内完成及时上百个款的耗料计算，任务繁重且容易出错，系统提供了BOM的引用，在开发打板阶段便累积算料数据，大货生产时直接引用，准确且高效。同时还区分了打板阶段、大货阶段、发料阶段的BOM，随时调整、随时重算。 物料混用：　阶段性生产时，往往存在多个款共用同一个物料的情况，没有明确标识与管理的时侯容易引起一个单多发另外的单缺料的情况，导致生产计划执行不顺，系统从需求算料，到采购、入库、发料等严格标识物料跟单跟款，不能混用，确保物料管理清晰，同时为了适应插单调料的灵活性，可人为设置调拨。 库存料利用：　由于缺乏完整清晰的数据管理，在大货生产完成后，剩余的物料会积压在仓库中，很难在后续订单上进行匹配和调用，导致物料成本巨大，系统通过物料计划的管理，在每次发出采购需求的时候，都会优先匹配库存可用料，从而极大提高了物料的使用率。 成本管理：　服装生产中，产前预算、成本统计、盈亏分析涉及周期跨度大，数据繁杂，往往不及时也不准确，系统通过报价单(成本预估单)、客户订单和成本核算单，完整统计了整个生产过程各个成本项预估与实际的差距，让成本管控一目了然。 编码规则更适合服装行业：　服装物料具有颜色、规格/幅宽、批次等多种属性，采用SKU编码的话每增加一个属性，编码的数量就会呈指数倍增长，工作量及其庞大。系统采用了属性分离编码的方式，一个物料编码可对应多个颜色/尺码，极大降低了编码的工作量。 物料算料单位与采购单位允许不同：　在服装生产中，需求算料单位与实际采购单位是不一致的，如面料计算按米，采购按公斤/码；辅料算料按米，采购按个等等，系统提供了算料单位与采购单位不一致的转换，并将其贯穿于整个系统流程中。 研发、大货数据连贯：　研发阶段的打板数据如物料清单、尺寸表、工艺表、工序工时工价等信息，都是大货生产过程中可直接沿用的，系统通过设置从单据导入数据，实现了研发阶段与大货阶段的数据能无缝衔接。 BOM独立：　从研发算料到大货算料、从大货算料到排产计划算料，物料清单可能存在推码、放量等差异，系统将各个阶段的物料清单独立（板单BOM、款标准BOM、大货BOM、生产通知单BOM），确保每个阶段的数据既可以沿用的同时又能独立修改，以适应不同阶段算料差异的需求。 文件便捷管理共享：　生产过程文件繁多，归类、查找、共享困难，系统在板单、客户订单、大货生产单等核心单据设置了上传文件功能，将归属于单款的文件上传管理，极大便利了文件的归档、查阅与共享。 物料随时灵活变更：　服装生产过程中，往往会发生物料已经确认，但是物料清单要修改的情况，为了适应这种客观存在的需求，系统允许在下游物料已经审核的情况下修改物料清单，并将这种变更信息传递给下游，由下游业务人员根据具体的情况接受/忽略变更。 多款合单：　在接收客户订单以及发外加工过程中，往往一张合同里会包含多个款，下单的细码数、物料清单会严格区分，系统便支持这种一单多款的接单/计划的模式，统一核算合同金额，统一计算发料需求。 EXCEL灵活导入：　档案数据、工序数据、单据数据，系统支持在所需的单据界面增加自定义EXCEL导入项，允许用户自行灵活调整EXCEL导入的内容，强化系统数据维护的体验。 自定义打印模板：　每个企业在成长过程中，都会有使用得心应手的表单格式，用于业务的流转，系统支持表单内容自定义格式的打印模板，让系统的结果表单无缝适配企业应用。 自定义报表：　报表是系统应用的成果体现，每个公司所关注的管理维度不一，自然报表的格式和内容也就有所差异，系统提供了自定义报表平台，支持用户根据自身需求创建内容丰富、形式新颖的各类表格化、图形化报表。 如果您想了解更多我们是如何帮您解决企业管理难点的话,不妨立即扫码更详细的沟通,　期待您的信息或电话　

随着公司国际化战略推进，官网用户群体扩展至英语国家。原单语言架构已无法满足： 1. 需提供英文浏览支持 2. 跨国业务合作需要专业的多语言内容展示 3. SEO优化需求，多语言页面提升搜索引擎排名 功能介绍 ### 1. 后台管理系统 - 国际化内容管理 - 双语对照录入（中⇄英） - 模糊搜索（支持中英文关键词） - 批量操作（导入/导出/删除） - 智能翻译辅助 - 百度翻译API集成（未匹配内容自动翻译） - 人工校对标记功能 ### 2. 官网前端 - 动态语言切换 - 浏览器语言自动识别 - 显式语言选择器（中/英） - 内容渲染 - 静态文案多语言化 - 动态内容i18n映射 - 未翻译内容中文兜底 ### 3. API服务层 - 翻译中间件 - 响应内容自动翻译管道 - 翻译缓存机制（Redis） - 术语库管理 - 专业术语白名单 - 敏感词过滤规则 项目实现 1. **前端框架** - Vue3 + vue-i18n方案 - 动态加载语言包机制 2. **翻译服务** - 百度翻译API（基础翻译引擎） 3. **性能优化** - 批量处理机制 - 异步队列处理翻译任务 - 数据库批量写入优化

一个基于 WebSocket 协议的聊天服务系统，主要面向需要实时消息通信的应用场景（如社交、匹配、即时通讯等）。它解决了用户间实时消息收发、消息状态同步（送达、已读）、用户登录认证、心跳保活等核心问题。 相较于市场常规方案，本项目的主要特点有： 1. 采用 WebSocket 长连接，保证消息实时性和高效性。 2. 消息格式统一，基于 JSON，便于前后端对接和扩展。 3. 支持消息送达、已读等状态回执，提升用户体验。 4. 具备心跳机制，保障连接稳定。 5. 代码结构清晰，模块划分明确（如消息服务、用户关系、状态中心、接入服务等），便于维护和扩展。 6. 提供详细的接入文档，降低集成门槛。 产品组成或技术选型： 1. 服务端采用多模块架构，包含消息服务、用户关系管理、状态中心、接入服务等子系统。 2. 通信协议为 WebSocket，数据格式为 JSON，编码为 UTF-8。 3. 支持多种脚本和工具，便于部署、运维和二次开发。 4. 相关配置、数据库脚本、工具库等配套齐全，支持快速上线和定制化开发。

1.面向教育企业和学校以及个人开发者。 2.相当于市场常规方案，本方案支持监控，添加，上报，订阅等特别，支持高并发，分布式，负载均衡。 3.产品由用户，管理员，运维，开发者组成，技术由自己手动写的框架。

由于公司项目不方便展示出来，这里展示一个个人项目，前后端均是我一个人开发： 1、项目解决的问题 管理客户信息和维护客户跟进记录，是每个销售人员最重要的事情之一。 目前的销售人员主要通过个人微信好友备注和公司CRM系统来管理这些信息。 微信好友备注能存的信息非常有限，而且一旦微信被封，所有数据就没了。 CRM系统是公司的客户信息管理系统，销售人员一旦离职，工作中积累的客户信息也就全没了。 因此，很多销售人员迫切需要一款数据能自主可控的客户信息管理系统。 2、技术选型 后端语言：从开发效率、运行效率及资源占用3个角度，选择了go语言。 数据存储：使用MySQL分库分表存储，支持平行扩容。 数据缓存：使用Redis存储热点数据，写请求直接写入MySQL，读请求数据会被缓存到Redis。 前端开发：为了支持Android、IOS、Windows、MacOS、Linux这五大操作系统，使用了flutter跨平台开发。 难点：Android通讯录读写，网上关于Android通讯录读写的资料均只支持手机和电话两个字段，本项目需要支持Android通讯录全部字段的读写，通过系统阅读了Android通讯录的源代码，深入理解了Android通讯录的sqlite表格结构和设计原理，才最终实现了对Android通讯录全部字段的读写。 3、如何上手 本APP支持5个常用的操作系统，包括两个手机操作系统（Android+IOS）和3个桌面操作系统（Windows+MacOS+Linux）， 选定一个操作系统，在官网上下载并安装APP，用手机号注册一下账号就可以使用了。

多年公司后端开发，app的后端开发工作，登录相关业务，包括各种登录方式，比如手机号登录、微信登录、qq登录，还有多端登录，登录状态处理如踢出、黑名单、用户信息修改、保存、账号生成、保存处理等等相关的登录逻辑

1、帮助企业完成手机管理，远程自动化任务操作 2、通过patch ROM实现全局注入、通过hook隐藏痕迹、设备指纹修改等操作 3、业务逻辑由服务端下发lua脚本，在客户端解析执行脚本文件 4、应用安装、卸载、更新、启动、模拟点击、模拟滑动、模拟键盘文本输入。

1.技术栈：Go、gorm、MySQL、React、Taro 2.负责营销低代码平台后端架构设计与业务接口开发 3.负责营销低代码平台前端架构设计与核心模块开发 4.负责营销低代码平台组件库设计与开发 5.负责营销低代码平台性能监控与优化

NdcReason 知识图谱推理框架可以帮助企业与个人免费搭建知识图谱和知识自动推理，并在此技术上嵌入大模型LLM实现智能问答应用场景。系统长期维护并已经迭代到4.0版本。经过三年多的工业化成熟度落地，已在银行、交通、医院等行业成功运行实施。 具体详见：www.niudic.com

• 项目描述：面向农业产业链金融场景，提供信贷全流程风控管理和数字化可视化管理。包括功能如下： 贷前准入：资质审核、征信评估、风险预测（信用风险、反欺诈风险）、预授信 贷中监控：资金用途监管和核实、还款风险监测、生物资产的监控预警 贷后风险：还款管理：还款计划、历史还款、还款提醒、逾期管理 风险管理：风险定义(逾期、气象灾害、价格收入、涉诉、亏损等风险)、风险等级和规则管理 预警策略管理：预警对象、预警形式(报告、大屏看板)、预警时间和频率、预警手段（短信、邮件、微信服务） • 技术挑战：提升风险预警的准确性和实时性，优化大数据处理和分析，搭建灵活且可扩展的规则引擎。 • 技术应用：引入大数据技术框架（如Hadoop、Spark、Flink）和知识图谱技术，使用机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）进行风险预测。 • 项目成果：风险预警的准确率提升至90%以上，有效降低了信贷业务的风险损失。

数据归档将长期闲置的海量非结构化数据按照策略进行热、温、冷数据分级，由软件系统自动将大量非常用数据从在线存储迁移到准在线、近线、离线等存储设备中，以实现海量历史数据长期、安全的归档存储，并且支持方便的数据检索、恢复、再利用。

【30%】 本方案面向谁，解决了什么问题： 新记缘小程序面向广泛的用户群体，特别是需要高效、简便记账与财务管理的个人用户与家庭用户。针对当前用户在财务管理中面临的难题，如账目难以整理、支出收入不清晰、预算控制不易等问题，提供了全面的解决方案。用户可以通过个人账本和家庭账本，方便地管理日常支出和收入，同时也能快速统计和分析财务状况。 【50%】 相对于市场常规方案，本方案有哪些特点： 多元化记账方式：除了传统的手动录入方式，新记缘还支持语音记账和扫描记账，极大地提高了记账的便捷性和准确性。 分类账本：提供个人账本和家庭账本两种账本选择，满足不同用户的需求，使得个人与家庭的财务管理更加清晰、有序。 智能统计分析：自动生成财务分析报告，帮助用户深入了解自己的财务状况，便于制定改进措施。 存钱目标功能：用户可以设定具体的存钱目标，并通过可视化进度查看目标达成情况，提高财务规划的效率。 简洁易用：界面清晰简洁，操作便捷，即使不懂财务的用户也能快速上手。 【20%】 方案的产品组成或技术选型： 前端技术：基于微信小程序开发，使用Vue.js与UniApp框架，确保了界面的流畅性与交互的便捷性。 后端技术：使用Go和Java作为后端语言，结合MySQL数据库进行数据存储和管理，保证了系统的高效性与数据安全。 语音识别与扫码技术：集成了语音识别技术与条形码/二维码扫描功能，使得用户能够轻松录入信息，简化了记账过程。

总体技术负责及实现 项目描述 实现塔机终端监控设备由传统arm+linux设备向android工控屏转换，终端实现多路AD数据采集，包 括角度回转、吊重、高度、距离、无线通信数据等多路串口数据的采集、解析、分析、展示。 终端提供了塔基坐标配置、防护区域配置、告警参数配置、AD标定配置、负荷特性配置、系统参数 配置等配置功能。 终端提供了，塔机集群工作示意动图，包括集群中各塔机显示、回转角度、大小臂长、高度、重量、 力矩、通信状态、碰撞告警等动画、文字、声音提示等。 定义终端和云平台的通信协议，云平台提供多租户的管理方式，可自定义公司、工地，工地可以添加 终端设备集群。设备上电后，与云平台通信认证通过之后，即可通过云平台远程控制终端，同时，云 平台也可以实时展示各工作集群的装置和工作状态动图、实时数据。 项目职责 系统架构师、 android开发实现，云平台架构设计。产品在中东、印度、东南亚、南美广大地区现网稳 定运行中。

一款移动端回合制游戏，对标 梦幻西游手游。 1.客户端架构搭建，以及核心功能模块的实现。借助Unity技术栈、KCP通讯、ProtoBuf3 2.服务端架构搭建，及功能模块的实现。使用技术栈Golang（iris、go-kcp、go-Redis、go-mongo、grpc等）、Python自动化脚本 3.服务部署与运维，对各服务组件进行Docker容器化（MySql、Mongo、Redis、Mq、ELK等）,并进行K8S运维部署，并基于阿里云系列产品ECS、CDN、OSS 进行部署与提速。

本方案通过配套的智能终端采集客流量等出行大数据，构建出行大数据分析平台，利用大数据AI模型分析车辆、站点、线路数据，同时支持对线路进行智能运能匹配分析，数据赋能公交相关业务，用于制定更加合理的排班计划，提高公交业务的运行效率。

Kyndryl Bridge主要面向企业用户，助力企业转型，帮助企业管理者减少对IT系统管理的关注，加快企业的数字化业务之旅。目前很多企业的IT资源跨多个云平台，给IT管理和运维带来了难度。Kyndryl Bridge提供一个集成平台，帮助企业实现多云管理，包括多云资源整合和多云应用部署与管理。同时还利用人工智能和机器学习对企业的IT数据进行分析，提供有价值的洞察和预测。 Kyndryl Bridge 与其他同类平台相比，具有以下特点： 1.集成与兼容性优势：Kyndryl Bridge 具有开放的架构，能无缝集成超过 100 种技术，包括 AWS、谷歌云平台、微软 Azure、ServiceNow、Splunk 等。相比之下，部分同类平台可能仅专注于特定的几种技术或系统的集成，兼容性和扩展性有限。 2. 数据洞察优势：每月可提供超过 1200 万条由人工智能驱动的洞察。可以帮助客户快速做出更好的决策，以实现业务目标。而其他同类平台可能在数据洞察的数量和质量上无法达到这样的水平，或者分析结果的时效性较差，不能及时为企业决策提供有力支持。 3. 自动化与优化优势：可使基础设施和运营更具自我修复、自我管理、自我优化的能力。能够利用诺基亚的事件驱动自动化（EDA）技术等实现网络自动化管理。一些同类平台虽然也有自动化功能，但可能无法达到 Kyndryl Bridge 这样的全面性和深度，无法实现基础设施在多个维度的自动优化和持续改进。 4. 成本控制优势：平均能将企业每个服务器每月发生的事件数量减少 74%。通过避免重大事件和计划内维护成本，为客户每年节省近 30 亿美元。这是很多同类平台难以企及的，其他平台可能在降低服务器事件发生率和节省成本方面效果不明显，无法为企业带来如此显著的经济效益。 5. 可见性与控制优势：为企业管理者提供对复杂 IT 资产的实时洞察和前所未有的控制能力，让用户可以获得对 IT 资产的完全可见性和控制权，能管理最复杂的多云和混合架构。相比之下，一些同类平台可能只能提供部分 IT 资产的信息，或者在对复杂架构的管理上缺乏有效的手段和工具，无法让管理者全面、深入地了解和控制 IT 系统。 Kyndryl Bridge的产品组成： 1. 管理工具：能将企业所依赖的复杂管理和流程工具进行整合与连接，帮助企业管理者对 IT 系统进行统一管理，减少服务器事件发生量。 可观察性工具：为企业管理者提供对复杂 IT 资产的实时洞察，涵盖硬件设备、软件系统、网络架构等 IT 资产的运行状态，使管理者能全面了解 IT 系统的状况。 2. 自动化工具：可实现自动化的运维任务调度和执行，根据预设的规则和策略，自动进行如服务器巡检、软件更新、故障诊断和恢复等操作，提高 IT 系统的运维效率和稳定性。 3. 人工智能与机器学习模块：利用人工智能和机器学习技术对汇总的数据进行分析，为 IT 运营团队提供有价值的洞察和预测，帮助管理者更好地了解系统运行趋势，提前做好资源调配和故障预防。 4. 多云管理模块：最大限度地发挥多云原生能力的优势，帮助企业在多云环境中进行资源管理、应用部署与管理，实现不同云平台资源的统一监控、调配和使用