求职场景与产品流程设计：围绕“岗位搜索—JD分析—简历匹配—投递决策—话术生成—沟通发起”的完整求职链路，拆解用户在批量投递中的核心痛点，设计AI投递助手的功能边界、操作流程和Agent执行逻辑。lAgent工作流设计：设计基于ClaudeCode的自动化执行流程，支持用户上传简历后，系统自动解析教

项目主要包含比赛数据档案、AI比分预测、胜负方向判断、Top-3比分展示、真实赛果对照、预测准确率统计、淘汰赛路径、单场比赛详情和赛后失误分析等功能模块。网站完整整理了104场赛事数据，并将小组赛和淘汰赛分开统计。用户可以查看每场比赛的AI预测比分、真实比分、预测结果是否命中，以及预测失败的主要原因

系统具备问题优化、意图分类、多源数据接入、大模型推理、条件分支判断、可视化图表生成、交互输出七大模块。支持ES数据库检索、网页爬虫、网页搜索、天气第三方接口多数据源接入。接收用户自然语言提问，自动优化问题并识别业务意图，调度对应数据源获取原始数据，由大模型完成资料整合；根据分支判断是否生成报告，可自

智能体Agent：自动编排，理解用户意图，基于LLM的智能为用户提供服务。学术探索：接入LLM进行智能检索和报告的生成，让用户对文献有一个全局的概览及深度探索。文献解读：将文献按PICO原则进行解读，快速总结。课题撰写：按照国家、省市等基金项目结构信托LLM编写课题。知识库等：用户摘抄、收藏、上传的

系统包含五大功能模块：全身姿态感知采集模块、姿态重建与运动状态识别模块、AI智能体研判干预模块、向量知识库与用户画像模块、移动端可视化与MCP跨应用调度模块。全身姿态感知采集模块：接收智能衣物多节点IMU传感器原始数据，完成数据校准降噪，获取24个关节原始运动数据。姿态重建与运动状态识别模块：对传感

把申论答题四步法（审题→找点→加工→书写）映射为LLM上下文压缩四阶段管线，在token预算内最大化事实保留率。已发布PyPI，GitHub/Gitee双平台开源。

功能（九大块）1.智能对话：多模型、SSE流式、MBTI个性化、AI对答偏好、工具过程实时展示2.四层记忆：用户画像（带可信度/衰减）→事件记忆→长期知识→短期状态，检索按"相关度×重要性×新鲜度×可信度"评分3.文件工作区：Word/PDF/PPT/Excel/图片自动落盘，支持精确编辑（查找替换

平台包含Agent注册中心、模型与工具管理、数据源接入、项目管理、工作流配置、任务执行、运行记录、结果评估和权限审计等核心模块。工作流支持顺序、条件分支和并行节点，可组合专业Agent、模型调用、数据处理、外部工具及人工审核节点，并支持手动触发、定时调度和API调用。任务执行引擎负责节点调度、状态传

平台以AI素材理解和自动化处理为核心。原始视频上传后，系统通过多模态模型识别商品、人物、场景、动作、语音、字幕及镜头变化，将长视频自动切分为可复用片段，并根据片段内容和营销作用进行分类，形成结构化素材库。系统沉淀了多套标准化短视频剪辑方法，可按照“前段+中段”或“前段+中段+后段”等结构自动选择和编

本项目主要功能模块包括：一、知识库管理模块：1)内置12段示例知识库，覆盖部署、文档格式、数据安全、模型扩展四大常见问题，用户启动即用；2)支持上传txt/md文档作为业务知识库，系统按段落自动切分，无需手工标注或训练，5分钟即可完成业务知识库搭建；3)侧边栏实时显示知识库段落数，方便用户掌握知识库