我们以 OPC(One Person Company)方式组织研发:每位核心成员都熟悉业务沟通、工程实现、AI 工具链和交付验收。团队年轻、响应直接,注重技术沉淀和创新应用;根据项目需要,可以驻场开发、远程协作或在线支持,让响应链路更短、责任边界更清晰。
我们相信 AI 不是替代工程师,而是放大工程师。把大模型嵌入需求分析、代码生成、测试验证、文档整理和智能体构建,才能让团队拥有更高的产出密度。
用大模型辅助研发、分析、调试与文档,让 AI 成为日常工作流。
超级个体围绕项目目标协同,减少层级损耗和沟通折返。
重点做知识库问答、流程助手、客服助手、数据助手和办公助手。
从传统软件到 AI 系统,依然坚持边界清晰、分阶段验收和可维护。
前期经验来自官网、小程序、APP、Web 业务系统、OA、ERP 等定制开发;现在把这些系统能力与大模型、知识库、智能体和设备数据平台结合起来。
企业知识库、售前客服、内部办公、流程审批、工单处理、数据查询。
把大模型嵌入现有网页、微信、小程序、APP 或后台系统,形成业务入口。
继续承接管理系统、平台系统、移动应用、数据后台和接口集成。
传感器采集、嵌入式控制、云端数据中台、可视化与 AI 分析联动。
我们将定制开发经验继续沉淀到 AI 大健康方向:一条面向人群健康评估与智能报告,一条面向水质健康监测与 IoT 数据中台,体现软件平台、大数据、深度学习、LLM 报告生成、边缘控制和云端可视化的连续升级能力。
从零到一研发涵盖大数据处理、AI 深度学习模型构建、智能报告生成等核心模块的健康分析引擎。面向多源异构健康评估数据,实现云端分析、风险识别与个性化干预建议输出。
基于 2025 年 AI 健康分析引擎的核心架构进行跨领域迭代,把底层大数据处理与 AI 预警能力延伸到水质健康监测和 IoT 物联网硬件端,形成云端“大脑”与边缘侧设备深度链接。
软件定制、网站、小程序、APP、业务系统
借助大模型提升研发效率与产品智能化
AI健康分析引擎完成重点研发落地
大数据平台继续升级到水质健康监测系统
适合需要定制系统、AI 智能体、智慧助手、数据平台或软硬件联动的项目。我们会先把需求边界、数据来源、接口依赖和验收目标讲清楚,再进入研发。
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