人工智能

规划中的主要模块有：门店建档与权限、经营数据接入（Excel导入和POS只读对接）、老板日报与周期报告、AI经营诊断与活动策划、内容获客与海报任务，以及同行公开信息监测。需要说明的是，项目目前处于需求分析后期和可行性验证前期，微信小程序、生产后端和POS生产接口尚未开始正式编码。已经完成内测需求、页

工具支持读取CSV商品表和JSON抬头资料，生成英文HTML产品目录、报价单、逐行商品数据、审计报告、文件完整性清单及交付压缩包。支持商品编号、数量、单价和币种检查，保留商品编号前导零，并对金额进行独立复算。命令行版本可使用本地商品图片，网页入口支持粘贴商品表并填写报价信息。生成文件可在浏览器中查看

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平台按十层模块组织。全域数据概览：以融合场景、知识总量、数据资产规模、标注标签、本体推理量等指标展示数据家底，并给出场景专题建设进度（已建、在建、空白）、价值测算与高价值场景挖掘，基于字段级元数据自动生成场景描述和数据依赖，支持一键研判、一键创建场景专题。全域数据治理中枢：含全域数据汇聚、多源数据融

项目包含响应式产品首页、会议工作台、移动端摘要和行动项管理四类界面。首页负责说明产品价值与行动入口；工作台提供会议统计、最近会议和任务闭环视图；移动端聚焦实时记录、关键决策和行动项确认，并通过统一组件保持桌面端与移动端的一致性。

提供二十四周课程内容、能力矩阵、学习路线和实践项目说明，覆盖需求发现、数据处理、知识检索、工具接入、评测与运维交接等主题。站点通过导航组织教程与模板，提供静态页面、页面描述、规范链接和站点地图，并生成面向机器阅读的文本文件。配套构建检查用于核对页面及元信息，企业知识助手部分以项目设计和验收规范呈现。

平台支持参考图导入、风格化出图、AI生图与生视频、图像编辑、模板中心、素材库和Agent工作流。通过Provider适配接入三十多个模型与厂商，统一模型参数、任务状态和异常处理。生成任务提交后进入异步调度，结果回写至业务链路，并与素材管理衔接；同时接通积分、VIP和权益发放功能，提供配套运营管理端。

网站使用React、TypeScript、Vite和GSAP构建，包含服务介绍、能力展示、项目案例、合作流程及联系入口，支持中英文切换、明暗主题、响应式布局和滚动动效。为GitHubPages生成预渲染静态页面，配置搜索引擎元信息，并通过GitHubActions自动构建与发布，配套导航、联系链接和

1.手机电脑都能用：浏览器打开就是对话界面，人在外面也能给电脑上的AI助手下指令、看结果、收文件和截图；另有Mac、Windows桌面端。2.多个对话并行：一个对话负责一件事，侧栏看得到谁在跑、谁在等回话；对话之间能互相派活、转话、回报结果。3.任务看板：交出去的活一件一张卡片，进度、交付结果、用了

基于Qt/Web技术搭建GIS地理信息应用，实现空间数据可视化与业务交互；开展AIAgent大模型应用开发，构建智能自主任务链路；依托OpenCV实现图像视觉算法处理，覆盖多场景工程落地实践。

项目包含三大核心模块：一是AI校园问答，基于RAG架构将PDF、Word、Excel文档解析向量化后入库，支持自然语言提问并从知识库中检索依据作答，近期新增视觉理解能力，可识别文档中的表格、截图和流程图；二是校园风光分享，支持多图上传、压缩、滑动浏览与评论互动；三是管理后台，支持按校区归类文档、查看

一、项目具体功能模块M1用户会话模块：多渠道接入（网页/公众号/小程序）、会话管理、多轮对话、转人工M2知识库管理模块：文档上传、分段与向量化、知识检索配置、知识更新与版本管理M3AI对话引擎模块：工作流编排、DeepSeek模型接入、Prompt配置、RAG检索增强M4意图识别与路由模块：意图分类

项目主要包含AI智能问答、连续对话、历史记录和跨端适配等功能。用户可使用自然语言提出问题，系统结合上下文生成连贯回答，并支持追问和补充条件。助手能够用于知识解释、文案生成、内容总结、思路整理及常见问题解答。界面强调简单易用，方便缺乏AI使用经验的用户快速完成提问。

1.市场与研究概览：集中展示市场表现、研究样本、关键信号及重点事件，帮助用户快速定位值得进一步查看的信息。2.AI产业链视图：按照基础设施、平台及应用等环节组织公司，通过分类和卡片呈现产业位置与相关指标。3.信号监控与筛选：结合基本面和市场表现展示研究信号，支持按信号类别、产业环节筛选公司。4.公司

这是一款快速设计图的AI工具，针对电商图片需求多，服装需要模特费用高等场景，它能做到真实且快速生成。1、具备对接ai的能力；2、多租户体系；3、prompt管理能力；4、对于产品介绍类图片生成效果极佳；5、费用低与官方价格50%

系统包含五大模块：①多源资讯采集器（S2直连翻页、S4巨潮资讯、S5直播采集）；②聚类去噪引擎（每日1000+条原始资讯清洗合并）；③规则定级引擎（按可操作性筛选判单线索）；④卡片产出与本地HTML渲染（machine_only卡片入库）；⑤T+1盘前送达（SMTP邮件推送，M3规划）。已完成Ope

产品可将抖音、推特、公众号、小宇宙等内容链接自动转写、整理成结构化飞书笔记；交付侧采用一客户一实例架构，统一构建Docker镜像推送阿里云ACR，客户拉取镜像加配置即可上线，配置与密钥部署时注入、镜像内零密钥，并配有经实测的部署文档与验收流程。

上传简历、粘贴目标岗位描述（JD），由大模型完成针对性匹配与改写，产出可直接投递的定制简历与求职话术。配套所见即所得的简历编辑器、A4实时预览、PDF导出、岗位投递跟踪与统计分析。