1. AI短剧创作平台 (AIGC视频生成)
项目描述：
本项目是一款面向MCN机构及个人创作者的“一站式AI短剧工厂”，旨在解决传统影视制作流程长、成本高的问题。通过整合通义千问/DeepSeek等大模型能力，实现了从创意输入到包含人物、场景、分镜及动态视频的完整短剧内容的自动化生产，极大降低了内容创作的边际成本。
主要职责与技术实现：
多模态大模型接入与封装： 负责后端LLM接口层的统一封装，支持接入多种大模型。设计了针对不同题材（悬疑、甜宠等）的System Prompt模板，并通过SSE（Server-Sent Events）流式输出技术，显著提升了剧本生成的响应速度和用户体验。
复杂状态机设计： 针对短剧制作流程长、节点多的特点，基于DAG（有向无环图）设计了前端状态机，精确管理“剧本-分镜-生图-生视频”各个环节的数据流转，确保了复杂交互逻辑下的数据一致性和系统稳定性。
角色一致性控制： 参与研发资产与角色管理模块，支持自定义角色库与场景库，解决了多镜头生成中人物形象（面部特征、服饰）高度一致性的技术难题。
可视化分镜系统： 实现了文字剧本自动转化为可视化分镜脚本的功能，支持用户对每一帧画面进行Prompt精细化调整，提升了AI生成的可控性。

2. AI智能合同审查系统 (企业级SaaS)
项目描述：
这是一款基于大语言模型技术的企业级智能合同审查平台，旨在解决传统人工审查耗时费力且易漏判风险点的痛点。系统结合大模型技术与企业私有知识库，能够自动识别潜在法律风险（如违约责任缺失、管辖权争议），并生成可视化的风险分析报告，有效提升法务工作效率。
主要职责与技术实现：
全栈功能开发： 独立负责核心业务逻辑开发与前后端交互实现。前端基于Vue.js/React搭建SPA单页应用，实现了合同列表管理、富文本编辑器集成及审查结果的可视化展示（如风险等级颜色区分）。
后端API服务构建： 基于Python/Java开发了RESTful API接口，负责处理文件上传、解析请求以及与AI大模型接口的对接。
异步任务队列优化： 针对长文档审查耗时较长的问题，设计并实现了异步任务队列机制，有效避免了请求超时，提升了系统的并发处理能力和用户等待体验。
本地知识库构建： 参与了企业专属本地知识库功能的实现，支持用户上传历史优秀合同模板及内部合规制度，让AI学习企业特定审查标准，实现更精准的个性化审查。

3. 服装行业时尚管理系统 (垂直领域AI应用)
项目描述：
本系统是针对服装设计企业研发痛点打造的AI智能设计与数据管理平台。通过引入计算机视觉技术，解决了设计师灵感落地难、面料信息录入繁琐以及样衣管理依赖人工经验等行业难题，实现了设计素材的智能检索与数字化管理。
主要职责与技术实现：
整体架构设计与落地： 负责项目的整体技术选型与架构搭建。后端采用Java构建微服务框架，前端使用Vue实现管理界面交互，AI层基于Python进行模型推理与服务封装。
视觉检索算法应用： 选用DINOv2模型提取图片特征向量，实现了毫秒级的相似图片搜索功能（支持10万+图片库），帮助设计师快速定位灵感素材。
多模态理解能力增强： 在面料与样衣识别模块，采用Qwen3视觉模型结合服装数据集进行微调，并辅助以Fashion-CLIP模型增强对服饰属性的多模态理解能力，实现了自动识别品牌、品类、面料等参数并完成智能打标。
性能优化： 通过对上述技术的组合应用，将样衣录入效率从60分钟/件压缩至30秒以内，面料卡处理从20分钟/张降至20秒，图库检索从8小时优化至5分钟内，显著提升了企业的数字化转型效率。