面向台球馆的 SaaS 无人自助管理系统，实现门店无人值守运营，包含管理后台，完成桌台管控、订单计费、会员营销、数据统计等功能。

我主要负责前端和后端开发智羽 AI 羽毛球分析系统是一套面向羽毛球场馆、教练和运动员的智能视频分析平台。用户可以扫码进入对应场地，上传或录制比赛视频，系统通过人工智能和计算机视觉技术，自动识别球员、羽毛球、场地边线以及羽毛球飞行轨迹。 系统能够分析首次落点、界内界外、边线球、下网球、球速、飞行角度、击球情况和球员移动距离，并生成轨迹图、落点图、热力图、统计数据及分析视频，为训练复盘、比赛分析和场馆智能化运营提供量化依据。 平台包含用户小程序、场地扫码入口、商家运营后台、设备管理、视频异步分析、任务进度查询和分析报告导出等功能，可部署在本地服务器或云端环境，并支持 GPU、Apple Sil

台球场馆 SaaS 系统，包含 PC 管理后台、用户小程序、服务商小程序三端，支持预约开台、支付核销、会员、比赛管理。 Taro 小程序、React PC 管理端前端开发，主题体系、海报生成、表单校验、状态管理、性能优化。 1. Taro+React 完成三端业务开发，实现定位搜店、扫码开台、券核销、会员充值、比赛管理、权限管控； 2. 统一 Tailwind CSS 主题；Canvas 封装动态海报名片；Yup+Formik 表单校验；代码分割 + 懒加载优化加载速度。 3. IoT 物联网设备控制灯光、门锁、空调

项目介绍 ：该项目作为MoveX运动管家的PC管理后台，包含了运动健康、医疗服务、商城系统、内容管理、数据统计和系统管理6个系统模块。 我的职责：负责 MoveX 运动健康后台管理系统前端的整体开发 项目技术栈： 1、技术框架与 UI：采用 Vue2 + JavaScript 作为前端开发框架，使用 Element UI 作为 UI 组件库，快速构建页面布局与交互组件。 2、数据可视化：通过Echarts可视化库实现数据的可视化展示如（挂号统计）。 3、 全局状态管理：通过 Vuex ，保障工作人员操作的流畅性与界面一致性；避免组件间数据通信冗余，保障数据一致性； 网络数据交互

项目介绍 ：该项目以运动健康为主题，包含：运动数据与健康数据的管理，在线挂号、体检预约、远程问诊等医疗服务，以及积分商城及资讯版块。 我的职责：负责首页、医院科室详情、服务、发现、商城、我的等模块的开发 项目技术栈： 1 技术框架与 UI：使用微信开发者工具开发，结合 Vant 组件； 2支付集成：调用 wx.requestPayment 接口唤起微信支付，实现交易订单的闭环支付流程，保障资金流转 安全高效。

功能覆盖： 会员端：首页（今日推荐 + 热门课程）、课程浏览（6大课程类型筛选 + 7天排期）、一键预约、我的预约（查看/取消） 管理端：数据概览（5项统计卡片）、今日课表、课程排期管理、预约记录管理、会员列表 业务规则：防超卖、防重复预约、时段冲突检测、开课前2小时内禁止取消 系统说明： 由于部署平台技术栈为 NestJS + React + PostgreSQL，已基于原 FastAPI 项目的业务设计做了全栈等价重构，数据模型和核心预约逻辑完整对齐。

基于UniApp开发的跨平台健康管理App，支持iOS/安卓双端打包。项目包含用户认证、健康数据录入（身高/体重/减重目标等）、ai分析、体重记录、拍照识别、目标设定等等核心模块。后台采用Laravel搭建RESTful API，实现用户管理与数据导出。项目采用uView UI组件库，适配多分辨率设备，确保流畅体验。

丰富 健身课程 满足不同需求的人群， 零基础用户也能简单开启健身历程， 高效达成自己的健身目标。 专业 健身导师 专业健身导师及团队精心打造训练课程及健身计划， 标准示范训练动作，配备高品质视频呈现。

一个面向斯诺克爱好者的微信小程序，已经从单纯计分工具逐步发展为“计分、对战、训练、赛事和球员档案”一体化平台。 目前主要功能包括： - 本地双人计分：专业计分与快捷计分两种模式，可随时切换且不丢失比赛数据。 - 三人计分：支持三位球员轮流计分、比分调整、剩余红球校准、撤回和犯规。 - 面对面对战：通过 Supabase 创建房间，两位用户在不同手机上实时同步比分和比赛状态。 - 微信身份：支持微信登录、微信昵称和头像，并将个人资料同步至云端。 - 比赛赛制：统一使用“抢几”规则，支持比赛时间、单杆记录、局分和比赛结果。 - 历史档案：保存比赛比分、时间、胜负、最高单杆，可查看详情

项目简介 独立完成整套姿态评测微信小程序全栈开发，项目已正式上线可直接体验，面向运动体态矫正人群，实现实时摄像头姿态识别、骨骼点位绘制、体态打分、矫正方案生成、历史记录存储全套业务流程。 技术栈 前端：UniApp、Canvas、小程序媒体 API、骨骼识别算法封装 后端：Node.js Express、MySQL、文件存储、定时任务 配套功能：用户登录、数据持久化、报告导出、轻量化 AI 识别适配移动端 个人负责模块 需求梳理、前后端接口设计、摄像头实时渲染优化、识别算法移动端适配、全流程联调上线、线上 bug 迭代修复 项目亮点 1. 解决移动端摄像头帧率低、