这个项目是校园外卖 + 跑腿配送综合平台,覆盖微信小程序(学生/商家/配送员)和 Web 桌面端(商家/管理后台)。 学生端(小程序) 首页:Banner轮播、分类导航、公告跑马灯(速度/间隔后台可配)、商家列表、全局搜索。 点餐:浏览菜品→选规格→购物车→确认页(自动匹配优惠券+满减,先券后减)→微信支付→15分钟超时自动取消。地址支持教学楼/宿舍楼/图书馆等校园类型。 订单:实时追踪配送员地图位置,催单、取消、退款、评价晒图。 跑腿:P2P发布需求(快递代取/超市代购/文件传递),自定义赏金,接单后导航配送。 社区:发帖/评论/点赞/收藏/私信聊天。 个人中心:地址管理、优惠...
行业场景 立项原因: 该餐饮品牌拥有50余家线下直营门店,日均客流量超万人,但目前仍采用实体会员卡进行积分累积与核销,导致会员数据无法线上化、营销活动触达效率低、用户复购率提升困难。为解决上述痛点,立项开发一款会员积分小程序,实现会员注册、消费积分、积分兑换优惠券及积分商城等功能,打通线上线下会员体系,提升用户粘性与复购率。 行业场景与业务背景: 本项目属于餐饮零售行业的私域流量运营场景。随着公域流量获客成本持续攀升,餐饮企业亟需建立自有会员池以实现精细化运营。该品牌希望通过小程序作为载体,利用微信生态的社交裂变属性,结合消费即积分、生日双倍积分、积分抵现等营销玩法,将线下客流转化为可...
我主导后端架构设计与核心模块开发,采用 PHP + Laravel 框架,基于数据库级多租户(Tenant Isolation)方案实现 SaaS 隔离,确保各商户数据独立安全。使用 Laravel 路由与中间件完成 RBAC 权限控制,区分平台超级管理员、商户管理员及店员角色。 后端提供标准化 RESTful API 供小程序端调用,涵盖商品 SKU 管理、购物车、下单流程、微信支付与退款、服务预约时段锁定时段等核心逻辑。MySQL 负责业务数据存储,Redis 用于缓存商户配置、商品热榜及分布式锁防止超卖/重复预约。集成 微信小程序开放能力(登录凭证校验、支付、订阅消息通知)。 ...
“一部手机游武隆”是利用物联网、云计算、大数据、人工智能技术打造的数字化平台,通过个性线路定制、达人推荐、智能定制、智能导览等功能,为游客在旅游信息获取、行程规划、产品预订、游记分享、特色电商购买等方面提供一站式智能化服务。打造高品质、可信赖、独特性、更便利的全域旅游服务体系,实现“一部手机游武隆,玩出大不同”。...
本项目为全屋定制家具企业数字化官网 + AI 智能客服一体化系统,采用Java SpringBoot承载官网、会员、工单核心业务后端,配套Python 技术栈搭建向量数据处理、智能体调度底层服务;接入当下主流先进大模型底座,搭建多角色业务智能体体系,包含家具咨询智能体、知识库检索智能体、预约工单智能体,多智能体协同完成客户全流程接待。 基于 RAG 向量库搭建家具行业专属私有知识库,自动解析产品参数、保养方案、定制流程等文档,智能体结合大模型实现多轮专业问答、常见问题自动答复、预约上门测量工单自动流转。本人独立完成 Java 业务后端、Python 智能体服务开发、大模型接口对接、向量检索引...
本项目是一个完整的民宿预订平台,涵盖后端 API 服务、管理后台和微信小程序三端,充分展示了全栈开发能力。 在技术架构方面,后端采用自定义轻量级 MVC 框架,将业务逻辑拆分为 20+ 个独立模块(Auth、User、Homestay、Order、Distribution、Voucher、Ai 等),实现了高内聚低耦合的代码结构。数据库设计包含 50+ 张数据表,通过合理的索引设计和关联关系,支撑起复杂的业务逻辑。 核心技术亮点包括:实现了 三级分销体系 ,通过 parent_id 和 grandparent_id 字段维护推荐人关系链,设计了完整的佣金自动计算与结算流程;开发了 ...
独立开发雅琪澜家美业会员商城微信小程序,原生小程序技术开发整套前端页面,Node.js 搭建商城后端接口。项目涵盖美妆护肤、女性私护、积分礼品三大品类,实现首页品牌分区展示、商品选购、微信支付下单、订单管理、会员积分、积分兑换商城完整电商功能。完成轮播、多 Tab 分类、商品瀑布流、购物车、会员中心交互开发,优化图片加载性能,对接微信支付、订阅消息官方接口,严格适配美妆类目上架规则。模块化组件开发便于商家持续上新护肤套盒、养生日用产品,搭建线上私域零售 + 会员留存体系,交付配套管理后台,支持长期迭代维护,帮助线下美业品牌打通线上客户转化渠道。...
作品介绍:校园外卖多Agent智能推荐与点餐辅助系统 作品功能: 本系统是一套基于 LangGraph** 多智能体协作框架的校园外卖智能助手,提供**一站式聊天入口**,覆盖五大核心场景: 1. 个性化菜品推荐:融合用户画像(预算、口味、忌口、健身目标)、历史订单、季节销量,通过LLM生成个性化推荐,无候选时自动兜底。 2. 智能热量计算:支持菜品名称、分量(份/碗/克)的自然语言解析,命中数据库返回精确营养数据,未命中则基于热量密度估算并标注仅供参考。 3. 健身食谱生成:根据减脂/增肌/维持目标生成基础版一日三餐,补充身高体重年龄后计算BMR/TDEE,输出...