1. [30%] 面向需求： - 面向需要采集某条数据的创作者 一键式安装不需要任何学习成本 - 解决同行项目信息收集难、效率低的问题 - 自动化采集项目展示平台的作品信息 2. [50%] 方案特点： - 采用无头浏览器技术，模拟真实用户行为 - 支持批量自动化数据采集，效率高 - 数据结构化存储，便于分析和检索 - 采用闭包模式开发，代码安全性高 - RESTful API设计，便于系统集成 3. [20%] 技术架构： - 爬虫模块：实现的无头浏览器爬虫 - 服务层：Express实现的RESTful API - 数据层：MongoDB + Mongoose的数据持久化方案项目亮点 代码采用闭包模式，便于后续加密 错误处理完善，系统稳定性好 模块化设计，便于维护和扩展 数据模型设计合理，支持完整的项目信息存储使用技术（5个核心技术）： Node.js - 运行时环境 Express - Web服务框架 MongoDB - 数据存储 Mongoose - 数据模型管理

AI文本检测系统（网页端+PC端） 作品介绍参考要点： 1. 【30%】本方案面向的问题与解决方案 解决当前AI生成文本快速增长带来的内容真实性识别难题 针对中文文本的AI生成特征进行精准识别和分析 提供专业、可靠的AI文本检测解决方案 满足内容审核、学术检测、教育评估等多场景需求 2. 【50%】相比市场常规方案的特点 采用先进的ERNIE-3.0预训练模型，提升中文文本理解能力 创新的分段检测和加权聚合算法，提高长文本检测准确性 提供详细的分析报告和置信度评估，增强结果可解释性 图形化界面设计，让专业检测变得简单易用 支持批量处理和实时检测，提高工作效率 灵活的参数配置，满足不同场景的检测需求 3. 【20%】方案的产品组成和技术选型 核心检测引擎：基于PyTorch深度学习框架 模型架构：ERNIE-3.0预训练模型优化 界面实现：Tkinter图形界面框架 数据处理：Pandas、NumPy等科学计算库 评估系统：scikit-learn机器学习工具库 开发语言：Python 文本分析：自研的智能分段和特征提取算法 这个作品是一个完整的AI文本检测解决方案，通过先进的技术实现和友好的用户界面，为用户提供专业可靠的AI生成文本检测服务。