1.多关键词搜索采集：支持输入任意商品关键词，自动搜索采集结果2.智能分页抓取：自动翻页，支持自定义采集页数3.数据清洗去重：自动过滤重复商品，保证数据质量4.多格式导出：支持导出Excel/CSV/JSON格式5.数据分析报告：自动统计价格分布、销量排行、评分分析6.定时任务：支持设置定时自动采集

飞书IM接入：收发文字/图片/文件/语音消息持久记忆：用户告诉AI的信息会被记住，下次聊天能想起来定时任务：每天自动发日报/行业快讯/早安问候技能热加载：不用重启、动态切换人设和技能包多模型支持：主模型+视觉模型+本地fallback链路

①多网站数据抓取：基于Selenium与BeautifulSoup自动采集目标网页数据；②数据清洗与分析：使用Pandas完成缺失值处理、格式转换与统计分析；③报表自动生成：一键生成Excel/CSV分析报告；④任务调度：通过Celery实现定时执行；⑤操作审计日志：完整记录团队成员的操作行为与执行

项目包含首页导航、听力资源、阅读资源、写作练习、口语练习、词汇学习、WeeklyNews、学习资源分类展示和移动端适配等功能。前端使用React、Vite、TypeScript和TailwindCSS开发，支持中英文内容展示、页面组件化、响应式布局和Vercel在线部署。

自研企业级AI基础设施平台，提供知识库管理、意图识别、模型路由、Agent工作流编排与微服务治理能力。基于Java17+SpringCloudAlibaba微服务架构，深度集成LangChain4j、LangGraph4j，降低企业AI应用开发门槛与运维成本。技术架构：•六大层次：接入层→网关层→智

基于AgenticFusion已构建的Milvus体检健康知识库，开发AI执行层服务，专注增强型RAG检索、AIOps智能运维、垂直领域微调与ReActAgent工具集。通过RESTAPI被AgenticFusion的工作流节点调用，形成“基础设施+智能执行”的混合架构。技术栈：Python3.10

1.具体功能模块：项目包含多模态图像预处理模块、轻量化ViT特征提取与融合模块、模型量化与剪枝模块、训练与微调模块、推理部署模块。其中预处理模块负责红外与可见光图像的对齐、归一化及增强；特征融合模块采用轻量化LightViT网络实现跨模态特征交互；量化剪枝模块用于压缩模型体积、提升推理速度；部署模块

本系统是一套六层深度检测引擎，对标番茄小说200+维度AI审查标准：?句式层（Critical级）·关联词密度检测（正常

核心功能模块1核心排产功能：1.1销售订单管理1.2产线与产能管理1.3物料与BOM管理1.4排产求解：a）基于MILP数学优化，求解全局最优排产方案;b)支持8条业务约束规则（4硬约束+4软约束）;c)支持多维成本目标函数优化（交期、批量、拖期、库存、优先级等）1.5排产结果展示:a）：以表格形式

支持PDF，word，文本形式上传的简历优化，明确自己的技术栈后会根据技术栈的不同推荐用户会有不同的契合度，在各个公司招聘信息后方附带公司官网便于人才去直接沟通公司招聘部门，部分公司附带电话，设置有用户端和管理端用邮箱注册即可，根据上传简历判断能力投递后回复自动生成该岗位适用于简历的面试通稿