智能达人发现与筛选助手
案例介绍
用户可以直接提出“寻找20位美国地区、介绍AI编程工具的创作者”等需求。系统结合项目背景、历史对话和参考达人，识别目标平台、国家、人数、粉丝范围及内容方向，制定库内检索与站外发现计划，并自动执行后续处理。
核心功能包括多轮对话理解、意图识别、跨平台内容搜索、通过作品反查创作者、相似达人发现、多语言搜索词扩展、候选去重、资料补齐及项目匹配度评估。支持根据参考达人、项目偏好及已有报价信息调整筛选策略，并在结果不足时继续尝试补充候选。
执行过程中展示搜索方向、处理进度、筛除原因和实际产出，已完成评估的候选分批进入待筛选列表，由运营进行最终选择。项目积累的偏好、排除名单和搜索历史可用于后续任务。
技术实现采用 Next.js、React、TypeScript、Python FastAPI、PostgreSQL 和 Redis，结合大模型能力与业务工具调用，完成需求解析、任务编排、异步处理及结果展示。
智能达人发现与筛选助手
案例介绍
达人营销平台中的 AI 找人助手，面向品牌营销与运营团队，将自然语言需求转化为达人检索、筛选和候选整理任务。
用户可以直接提出“寻找20位美国地区、介绍AI编程工具的创作者”等需求。系统结合项目背景、历史对话和参考达人，识别目标平台、国家、人数、粉丝范围及内容方向，制定库内检索与站外发现计划，并自动执行后续处理。
核心功能包括多轮对话理解、意图识别、跨平台内容搜索、通过作品反查创作者、相似达人发现、多语言搜索词扩展、候选去重、资料补齐及项目匹配度评估。支持根据参考达人、项目偏好及已有报价信息调整筛选策略，并在结果不足时继续尝试补充候选。
执行过程中展示搜索方向、处理进度、筛除原因和实际产出，已完成评估的候选分批进入待筛选列表，由运营进行最终选择。项目积累的偏好、排除名单和搜索历史可用于后续任务。
技术实现采用 Next.js、React、TypeScript、Python FastAPI、PostgreSQL 和 Redis，结合大模型能力与业务工具调用，完成需求解析、任务编排、异步处理及结果展示。
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