低代码

1.销售自动化 线索管理 海量线索创建、培育、评分、转化 商机管理 识别并跟踪销售机会，促进快速成单 客户管理 统一客户资源，建立360“客户视图 联系人管理 与每一位联系人紧密互动，建立持久的客户关系 工作流自动化 自动处理日常任务，为销售人员节省时间去做更有价值的工作 2.标准化销售流程 绘制蓝图 构建并实施统一的销售流程 多页面布局 为不同的部门创建不同的业务流程 审批流程 根据企业内部需求，构建严谨的审批流程 线索自动分配 根据条件筛选线索，自动分配给销售人员 3.灵活的自定义配置 ERP提供灵活的配置功能，可以通过底层的无代码来进行自定义配置，确保系统始终保持最新并获得竞争优势。 4.打造高效的数字化工厂 ERP将数字化技术与精益生产深度融合，以智能制造的纵向集成、端到端集成、横向集成为基础，建立数字化生产模式，助力制造企业应对不确定性，构建强大的自主可控数字化平台，灵活快速响应业务变化，以数治企，韧性成长，实现生产制造企业的高质量稳增长。

项目描述：该项目是用于单位的财务报销后台管理系统；共十七个模块。主要是用来做单据的填报、报表查看等功能，页面上主要功能有：列表搜索、新增、修改、删除、提交、撤销、提交、流程查看、复制、打印、导入、导出、审批、撤销审批等功能。 责任描述： 1. 参与系统单据可配置需求讨论、页面可配置逻辑开发； 2. 通过 axios 调用后台的接口，同时涉及到数据双向绑定的原理渲染前台数据。 3. 通过 el-table、v-table 渲染表格数据和表格数据的填报； 4. 利用 elementui 前端框架快速搭建页面

项目简介：公司中台研发部开发的aPaaS低代码平台，快速生成pc端与移动端页面。页面产出需要经历模型层，交互层、事件层三个部分，其中交互层设计器是基于vision框架实现，它是一套类似Webpack Tapable事件流机制实现的框架，通过该框架只需要在React组件上简单打标与配置，就可以实现节点树管理、节点树json转化、节点渲染、交互处理（拖拽，缩放，滚动、功能按钮组等）、动态属性菜单等功能。 工作内容：该框架由我主导开发与维护，并录制多个框架源码课程，在公司内分享讲解，协调移动组与PC组技术进行协作开发。 项目成果：为飞搭交互层设计器提供了低耦合、易于拓展的基础框架，显著降低了低代码组件的开发时间与难度。

模块：采购板块、销售板块、生产板块、委外板块、库存板块；相关技术栈：spring、springcloud、vue3、低代码开发平台

项目描述：该工具通过可视化的界面快速构建页面，减少代码修改。APPELF 安卓面板使用，方便修改 页面样式和功能。有工程信息、全局配置、页面配置、组件属性、图库管理等模块。使用工具设计的页 面在深圳中学(初中部、高中部)、第二实验学校成功上线。 1. 可切换图形模式和脚本模式。 2. 可全局配置工程画布宽高、屏保、轮播页面、配色。 3. 配置单个页面进入执行动作、防误触禁用点击时间、设备订阅信息。 4. 配置组件属性、行间样式、类名。 5. 使用 dom-to-image 生成预览图。 6. 使用 vue-draggable-resizable-gorkys 调整大小和位置拖动。 7. 使用 vuedraggable 将组件拖拽到画布。 8. 实现了水平方向、垂直方向布局的快捷对齐。 9. 实现了多选、删除、撤销恢复、箭头方向键微调位置的快捷键。 10. 使用 LocalStorage 自动缓存工程数据，避免工作数据丢失。 责任描述：参与该系统所有前端模块的开发和维护，有些组件使用现有公共组件。

功能模块有：权限管理，用户管理，部门管理，门户自定义，自定义表单，自定义大屏，自定义数据列表，自定义报表，多租户，可视化流程配置，任务看板 个人基本完成核心内容的全栈开发，如自定义表单，大屏，门户，数据列表，报表等内容

1、帮助客户完成企业内部流程梳理，找出能够做自动化的流程，同时帮助客户优化现有流程； 2、完成自动化流程的需求设计、开发、测试和运维； 3、协助客户监控自动化流程运行效果；

1、帮助客户完成跨境电商网站自动下单，自动注册账号、自动获取礼品卡优惠、自动核对订单信息等多个流程自动化； 2、搭建的RPA机器人自动完成任务，客户该部分任务原来人工操作全部释放，节省2个人力成本；

为精准获客，特为商户开发程序，监控抖音适配评论通知到钉钉 1. 负责需求沟通、梳理、设计。 2. 负责程序开发采用代理、异步等手段获取大量视频评论, 筛选符合特定关键字的评论，发送到钉钉群，供相应人员处理。 3. 负责程序测试、部署。

供应链管理： 自动化采购订单处理、供应商信息更新、库存数据同步、物流跟踪报告生成等流程。 生产运营： 实现生产计划排程数据导入、物料需求计算、生产数据统计与报告自动化。 财务管理： 应用RPA进行应付账款处理、应收账款催收、费用报销审核、财务报表编制等工作。 客户服务： 自动回复常见咨询、订单状态查询、投诉处理初期信息整理、SLA监控与提醒等。 集成与协同： 确保各子项目产出的RPA机器人能够无缝集成到现有IT环境中，数据交互畅通无阻，并能协同工作，避免孤岛效应。 变革管理与培训： 实施组织变革管理计划，包括员工培训、角色调整、新工作模式推广，确保员工适应自动化环境，充分利用RPA释放的时间进行更高价值工作。 项目集行动： 流程审计与优先级设定： 成立跨部门流程改进小组，运用业务流程建模工具，对全公司业务流程进行全面梳理，形成自动化候选清单，并基于ROI、风险等因素确定实施顺序。 项目集组织与协调： 设立项目集办公室（PMO），负责整体项目集的规划、协调、监控与控制，确保各子项目按计划推进。 RPA平台选型与标准制定： 通过市场调研、产品演示与POC测试，选定统一的RPA平台供应商，同

1.项目管理主要是针对互联网公司的项目进行管理，包括项目创建，需求，任务，bug，迭代几个概念 2.满足敏捷开发要求，将项目的完整生命周期体现出来

地址：https://youdata.163.com/index/data-screen 项目概要：数据大屏 Pro 是一款先进的低代码编辑器，专注于提供数据大屏的展示功能。该平台以其成熟的特性和直观的用户界面，让用户能够通过拖拉拽的方式轻松完成数据大屏的创建。 功能特性：数据大屏 Pro 平台具备多个核心功能，包括组件加载、组件渲染周期、数据接入周期、事件周期、配置项注入、导入导出以及自定义组件等。这些功能共同构成了一个完整的数据可视化解决方案，使用户能够根据自己的需求进行定制和扩展。 用户体验：为了提高用户的使用体验，数据大屏 Pro 平台还提供了多种易用性操作功能，如多选、对齐、组合、动态图层、复制粘贴、快捷键以及锁定隐藏等。这些功能使得用户在操作数据大屏时更加得心应手，提高了工作效率。

这是一个快速搭建企业信息管理系统的低代码平台（并非代码生成器）。特点：支持多种关系型数据库、支持多种类型的终端、元数据驱动而非代码驱动，同时它也支持功能化的分布式部署。 开发人员使用平台提供的设计器，可以拖过拖拽控件和配置属性，实现基础的软件功能，如UI、数据结构、数据CRUD、业务服务等等，大量在信息管理系统中遇到的基础需求和问题都在BS2中提供了配置化解决方案，包括但不限于【公式计算】、【UI控制】、【事件注册】、【数据导入导出】、【条件设置】、【自动赋值】、【验证配置】等等，其中对于传统OLAP控件的性能有重大突破，除了配置外，也提供了【插件框架】，用于实现配置无法实现的特殊业务。该框架实现【前后端分离】，可以单机部署，也可以分布式部署，平台内置了【分布式调用框架】、【MQ框架】和【redis客户端】。BS2支持【SAAS部署】，实现一个应用隔离多个业务账套。 除了上述非业务功能外，也提供了常规ERP的一些通用模块：【功能权限】、【数据权限】、【字段权限】、【工作流集成】、【excel导入导出】、【业务对象锁】、【用户级个性化】等等。 自主研发核心技术：元数据、表单引擎、多终端U

为公司搭建物流订单时效跟踪数字大屏，近实时展现物流流转时效。 1. 负责数字大屏需求沟通、评估、架构设计。 2. 负责数字大屏应用开发、测试。 3. 负责数字大屏应用需求变更、运维。

低代码设计中心，通过托拉拽各种组件，生成表单，支持基础增删改查导入导出，列表设置，表单设置，应用导入导出，版本管理，可订阅，多租户。

Sprime生物算法的流程搭建，涉及parallel多线程并发，和本地集群上流程的搭建，主要是一串shell脚本。原仓库和代码引用已经贴在项目首页中。

企业掌上通钉钉应用，承载了公司主要业务的信息，供省范围内各地市人员使用 1. 负责需求沟通、设计、规划架构。 2. 负责需求开发落地、测试、验证。 3.负责项目部署、变更、运维。

先胜云是由先胜业财开发的一款面向数字化财务市场中深度财务场景的低代码开发平台，搭配应用市场，先胜云致力于搭建一个面向数字化财务人的生态系统。先胜云提供业务建模、业财流程搭建、财务分析、财报展现等业务的核心基础组件，面向第三方同时提供应用、数据、计算等各方面 SaaS 能力和 aPaaS 能力，各企业、事务所、咨询公司及互联网公司等第三方可在先胜云开发自定义组件。 个人在项目中主要负责业务相关模块，如业务模型、业务明细表等。

项目内容： 1. 前端低代码开发平台框架，用于实现对各种前端框架，灵活的自定义页面能力 2. 当前实现了对uniapp、vue的兼容 3.

该项目采用Python脚本编程技术，旨在解决某特定领域的实际问题。通过精心设计的Python脚本，我们实现了对大规模数据的高效处理与分析，借助Python内置的数据结构以及Pandas、NumPy等强大的数据分析库，对数据进行清洗、转换及模型构建。同时，利用Python的网络请求库requests和BeautifulSoup进行网页抓取，获取实时信息并进行深度挖掘。此外，还运用了Scikit-learn等机器学习库构建预测模型，有效提升业务决策精准度。整个项目展现了Python脚本在数据科学、自动化任务处理以及复杂计算问题上的灵活性和实用性。