人工智能

shaderToy个人作品集，手写片元，关键词：shader,glsl,fragment,phong光照模型,vfx,sdf距离场,glow,turbulence,光线步进

核心目标：自动化监控行业动态，实时抓取新品发布、价格波动、市场趋势解决的问题：企业人工监控成本高、效率低、信息滞后、容易遗漏重要动态业务价值：帮助企业及时掌握竞品动向，快速响应市场变化，提升决策效率

花卉识别系统支持拍照上传花卉图片，通过AI算法快速识别花卉种类并展示名称、科属、习性等信息，同时提供养护知识、生长环境介绍及科普内容，可用于学习、科普、园林管理等场景，操作简单、识别准确，实用性强。

以软件开发为核心，提供企业官网定制、系统开发、小程序搭建等服务，用严谨技术打磨每一处细节，像拧紧每一颗螺丝般保障产品稳定可靠，助力企业实现数字化展示与业务高效运转。

米家（MiHome）作为小米“人车家全生态”战略的核心载体，是全球领先的消费级智能硬件管理平台，支撑着超10亿台设备的互联互通。其核心功能矩阵如下：1.极简的设备接入与全生命周期管理：多协议极速发现：集成蓝牙、Wi-Fi、Zigbee、Thread及Matter等主流通信协议，支持千万级设备并发接入

新房通小程序围绕“找房、看房、咨询、预约、营销、管理、监管”七大核心需求，打造轻量化一站式新房服务平台，主要功能如下：智能找房与楼盘展示支持按区域、价格、户型、配套等条件筛选房源，结合LBS地图定位直观呈现楼盘分布。用户可查看项目详情、户型图、楼栋信息、预售许可证、周边学校/地铁/商业配套等真实信息

基于LangChain框架构建Agent引擎，集成DeepSeek/QwenLLM提供大语言模型能力,使用AnthropicAgentSkills范式，通过拖入Markdown文件即可扩展Agent能力；同时使用LlamaIndex实现RAG（检索增强生成），采用BM25+向量混合检索策略，并根据文

事项粮仓的智能监管，包含多粮仓的风险排行，关键指标，如三温，湿度，虫口密度，气体数据等的趋势，智能分析，总结，处置建议，隐患预防。全省总览，包含总仓数据，风险，评分，告警仓数据，设备及传感器异常数据

实现知识库管理，工艺的检索，查询，预评审，预评审先是导入工艺规范，生成检查项目，用户可以对检查项目进行增删和标注，然后，预评审基于选择的检查项目，对用户上传的工艺文件进行逐项对照检查，生成检查结果清单，用户可以对检查结果清单进行标注说明，进而生成最终的评审报告。

系统覆盖企业问题输入、候选区域对比、进入路径分析、关键约束整理、结构化结论输出与报告编译等主链，并支持任务创建、过程记录、结果展示和验证回放。它证明的不是单个页面，而是一条把复杂业务判断收成系统结果的完整链路。

项目打通了移动端产品壳、正式提问表单、结果页、历史记录、回放入口以及本地Pythonbackend。结果侧同时承载结构化说明、证据束、可视化结果和下一步建议，并配合acceptance与自动化测试覆盖核心交互主链。

项目统一提供CLI、HTTP和WebSocket三种转写入口，并把broker与模型backend分层，让音频输入、状态检查和transcript输出都能被脚本、Agent或局域网客户端复用。这个作品重点证明本地AI能力服务化、接口化和可集成能力。

项目围绕统一/tts接口、本地文本转语音、角色语音资产管理和wav输出组织能力，并把默认prompt规则、语音切片与调用入口分离清楚。这个作品重点证明语音模型能力的工具化与资产化，而不是单次生成展示。

工具链覆盖视频链接抓取、字幕或STT处理、transcript生成以及知识底稿落盘，并把来源、文本结果和后续加工入口组织成清楚的目录结构。这个作品重点证明媒体输入到知识资产的闭环，而不是单点模型调用。

-多咨询师对话系统：提供"炉边"（人本主义+CBT）和"挽风"（人本主义+精神分析）两位AI咨询师，支持流式输出、上下文记忆（系统提示词+画像摘要+近15轮对话），实现个性化的心理咨询体验。-长期心理画像：自动提取并结构化维护用户的核心创伤、防御机制、价值取向等心理特征，实现跨会话的持续个性化陪伴。

网络安全中常见工具集合（有自己编写的功能）支持XSS漏洞检测与基础Web漏洞扫描自动识别目标网站CMS类型及技术栈信息提供目录扫描与敏感路径探测功能支持DNS信息收集与子域名枚举实现域名基础信息查询及网络路径追踪（Traceroute）支持目标主机存活检测与端口扫描集成漏洞扫描模块，对常见安全漏洞进

ATCOS是一个基于PyQt6的本地AI操作系统，搭载八个专职AI模型分工协作——模型一作为聊天翻译官统筹调度，模型二负责创作执行，模型三处理推理逻辑，模型四整合科学知识，模型五负责设计，模型六调度窗口应用，模型七实时监控设备状态，模型八联网学习迭代系统。界面采用银河星空背景配青色玻璃拟态风格，内置

本项目是一个端到端的RAG问答系统，集成了文档解析、文本分块、向量化、语义检索和生成式问答的完整流程。用户上传文档后，系统会自动提取文本、生成向量、建立索引，然后通过语义检索找到最相关的文档片段，最终由AI生成基于文档内容的准确回答，同时支持多轮对话和上下文管理。

1.自然语言→JSONSchema（受控生成）用户使用自然语言描述需求。AI输出严格结构化的JSONSchema。在应用前进行机器解析与合法性校验。2.Schema驱动的表单渲染JSONSchema是系统的唯一事实源。表单完全由schema.fields动态渲染。支持string,number,bo

FinGent基于LangGraph构建多Agent协作流水线，集成实时数据采集、领域RAG增强与自动化回测，5分钟生成投研报告，2小时完成策略验证。Docker容器化部署保障金融级可靠性，为机构提供7×24小时智能投研服务。