🌐 GraphRAG 开发者挑战赛——法律文档处理（原型） 职位类型： 合同 / 自由职业 报酬方式： 仅在通过评测（总体得分 95% 以上）后支付 开发周期： 从接收材料起 7–10 天内完成现场演示 项目范围： GraphRAG 原型（无前端、无生产环境） 我们正在寻找一位紧跟当前图结构检索（Graph-based Retrieval）研究的专家，能够为法律文档设计一个高精度 GraphRAG 管道系统。 本项目不是聊天机器人或界面开发项目，也不是比拼延迟速度的竞赛。 系统可包含多跳检索或智能 Agent 调度。 知识图谱的构建与遍历属于项目范围。 ⚠️ 必须实现 GraphRAG，而非普通的 RAG！ 📂 你将获得的资料 /docs/ → 10 份预处理的 Markdown 法律文档（包含丰富元数据） /sample_questions.json → 2 个示例问题（格式参考） /sample_answers_rag.json → 2 个示例答案（风格与结构参考） 以上仅为格式参考。正式评测将使用未公开的新问题。 🛠️ 你需要完成的内容（仅限原型阶段） 请在 Python 3.12 环境下（Poetry 项目结构）实现以下两个函数： def ingest(document_paths: List[str]) -> None: """导入提供的法律 Markdown 文档，构建知识图谱等。""" def query(questions: List[str]) -> List[str]: """返回基于检索结果的答案，并使用 Vancouver 风格的引文格式。""" 要求： 无需前端 UI、无需 API Key、无需云环境； 可使用任意技术栈，重点在于方法与结果； query(...) 必须支持并行执行，并能在终端显示进度； 在 60 分钟的现场测试中需处理约 400 个问题。 🧪 评测与报酬（如何获得支付） 你在本地使用示例文件进行开发与调试； 现场测试时（60 分钟内），我们提供约 400 个新问题； 你运行 query(...) 并生成 /answers.json 文件； 我们使用 LLM 作为评测者对你的答案进行打分（你无需构建评估框架）。 若你的总体得分在以下四项指标中超过 95%，则视为通过： 忠实性（Faithfulness）：无幻觉，回答内容来源明确； 相关性（Relevance）：检索内容与问题高度匹配； 完整性（Completeness）：覆盖问题的所有关键要点； 清晰度（Clarity）：结构清晰、逻辑严谨、法律表达规范。 通过后需提交完整代码库（包含仓库、Poetry 锁文件、运行说明及技术说明文档）。 我们验证可复现性后支付报酬，并考虑与你签订长期合作。 注意事项： 不使用 F1 指标； 不考察延迟时间； 官方统一运行评测； 若未通过评测 → 无报酬，你保留代码所有权；不做例外处理。 英文版：We’re hiring an expert who follows current graph-based retrieval research and can design a high-accuracy GraphRAG pipeline for legal documents. This is not a chatbot/UI project and not a latency contest. The system may include multi-hop/agentic orchestration. Knowledge-graph construction and traversal are in scope. Must be GraphRAG not vanilla RAG! ---------------------------------------------------------------------- 📂 What You Receive - /docs/ → 10 pre-processed Markdown legal documents (rich metadata) - /sample_questions.json → 2 sample questions (format reference) - /sample_answers_rag.json → 2 sample answers (style/structure reference) These are for orientation only. The live benchmark uses unseen questions. ---------------------------------------------------------------------- 🛠️ What You Must Build (Prototype Only) Expose exactly two Python functions (Python 3.12, Poetry project): def ingest(document_paths: List[str]) - None: """Ingest the provided legal markdown documents, build knowledge graph etc.""" def query(questions: List[str]) - List[str]: """Return answers as strings with Vancouver-style citations grounded in retrieved sources.""" - No UI, no API keys provided, no cloud required - Use any stack—we care about your approach and results, not tools - query(...) must support parallel execution to process ~400 questions in the 60-min live session. Must show a progress indicator in the terminal. ---------------------------------------------------------------------- 🧪 Demo & Evaluation (How You Get Paid) - You implement locally using the samples for orientation - Live 60-min session: we provide ~400 questions - You run query(...) live and produce /answers.json - We run the benchmark (LLM-as-judge) on your answers; you don’t need to build an evaluation framework If your overall score is more than 95% across: • Faithfulness (no hallucinations; grounded in retrieved text) • Relevance (retrieval matches the query) • Completeness (key points fully covered) • Clarity (clear, structured, legally coherent) You hand over the entire codebase (repo, Poetry lock, run instructions, and short tech note). Payment is released only after you deliver the full repo and we verify reproducibility. You are considered for hiring/further engagement. NOTE: - We do not use F1 - We do not measure latency - We run the benchmark - Fail → No payment; you keep your code. No exceptions
招聘｜Python 后端兼职】亚马逊竞品数据自动采集与分析脚本开发 —— 可远程，个人开发者优先 🧩 项目简介 本项目用于亚马逊选品分析：基于 SellerSprite API + Keepa API，实现自动采集竞品数据 → 清洗 → 生成 Excel 报表，并能定期自动更新。 仅使用官方 API，不做爬虫。 📊 核心需求（必须实现） 1️⃣ 数据采集模块 SellerSprite： /v1/product/competitor-lookup（竞品查找） /v1/traffic/keyword（关键词流量） Keepa（精简版，可选）：历史价格、BSR、评论趋势、上架时间（Date First Available） 2️⃣ 数据输出模块（仅以下字段，其他不需要） 固定列： 记录日期｜类目名称｜产品图片｜链接｜ASIN｜品牌｜父体销量｜类目排名｜价格｜评分｜评论｜上架时间｜变体数量｜变体类型｜ 变体1销量｜变体1规格｜变体1价格｜变体2销量｜变体2规格｜变体2价格｜变体3销量｜变体3规格｜变体3价格 说明： 记录日期、类目名称：每次采集自动写入； 变体仅展开 Top3（按子体近30日销量优先，若不足3个则留空）。 3️⃣ 采样/选品模式 模式A：正态分布随机抽样（≥30个） 从 SellerSprite 返回的候选竞品池中，按类目排名/销量分布抽样；可设置参数：--sample-size、--std、--seed 等。 模式B：手动指定竞品 支持直接传入 ASIN 列表或文件，可选中需要调查的竞品，而不是随机抽样。 4️⃣ 自动更新模块（基础版） 命令行参数：--update daily | weekly | monthly 日更：价格、评分、评论数、BSR； 周更：关键词与广告词数据； 月更：趋势汇总（BSR、价格曲线）； 自动覆盖 Excel 对应字段，生成日志。 5️⃣ 配置与日志模块 config.yaml：存放 API Key、输出路径、更新频率、列名顺序； 限流与重试机制（429、超时自动重试），支持断点续传； 日志文件：error.log。 6️⃣ 上传与共享模块 在生成 Excel 文件后，系统可选择自动上传到 腾讯文档表格，实现团队共享； 通过 腾讯文档开放平台 API（HTTP 调用）实现： 支持创建/更新指定文档； 可设置更新模式：覆盖指定区域或追加行； 自动填充日期、类目、ASIN 等字段； 上传成功后返回腾讯文档链接写入日志。 🧠 技术要求 Python 3.10+；requests / pandas / openpyxl / tenacity /tencentcloud-sdk； 熟悉 REST API 调用与 JSON 解析； 有 Excel 生成与在线文档 API 对接经验优先； 能独立完成限流/重试逻辑；命令行工具即可，无需前端； 若后期扩展 Web 界面（上传类目/关键词），可再议长期合作。
们需要一位有经验的工程师，将现有的交易算法（目前运行在某零售交易平台上）重构为独立应用，使用 Java 或 Python 编写，并通过 FIX 直接连接市场。解决方案必须支持净额账户（netting，禁止对冲），并将原平台的订单类型准确映射到券商的 FIX 等价物（止损、限价，以及带价格改善的入场逻辑）。 该角色不仅要实现策略本身，还需搭建最小可用执行环境——包括会话管理、订单管理、风险检查和日志记录等。 必备能力 具有构建生产级 FIX 引擎的成熟经验（Logon/Heartbeat/消息重放、缺口处理、持久化、重连）。 在净额账户/净额撮合场景下进行实盘订单路由：Replace/Cancel 流程、部分成交、IOC/FOK、TIF 处理。 能在零售平台语义（止损/止盈、内部订单ID）与 FIX 字段（ClOrdID、OrigClOrdID）之间进行映射。 编写低延迟、容错代码，具备幂等的订单处理能力。 精通 Java（QuickFIX/J） 或 Python（quickfix）；熟悉 Kafka/Redis 更佳。 交付物 使用地道的 Java 或 Python重写的策略逻辑（含单元测试）。 FIX 连接器，并提供至少一个参考券商的配置。 面向净额账户的订单与头寸管理模块。 仿真模式（CSV 日志）与轻量级监控看板。 Docker 化部署与运行手册（runbook）。 回复中请包含 2–3 个过往 FIX 项目（你的角色与工作范围）。 你更倾向使用 Java 还是 Python，以及原因。 你通常使用的 FIX Store/日志方案及原因（例如 JDBC/FileStore、内存+外部持久化等）。 简述你会如何将零售平台的 SL/TP/市价单映射为净额场景下的 FIX 表达（含 ClOrdID/OrigClOrdID、Replace/Cancel 流程、TIF/IOC/FOK 等）。 MVP 的大致时间线和预算。
框架： 1.算法启停开放API，，通过接口设置json，并进行算法启停，返回算法启停状态 2.输入和输出的改造：MQTT新增算法运行异常或拉流导致的异常告警、新增送入工业相机图的报文和告警、原有的报文对比优化 3.优化拉流策略，相同的视频流复用，如一个摄像机加载多路算法，只需拉一路流 4.视频流断流、掉帧优化，算法框架需要重试，多次重试后还是拉流失败，需要输出告警 5.提供详细的API，算法总数、查看已经运行的算法、算法状态 、拉流路数、告警情况、占用情况 6.算法框架监听算法运行状态，某个算法挂掉，框架告警
【专业合作】计算机视觉项目：基于OpenCV实现书法字的毫米级网格对齐与差分测量系统 一、 项目核心概要 我们致力于开发一款书法教学小程序的核心评分引擎。本项目并非依赖难以把控的深度学习，而是**通过特制的毫米级刻度网格纸，将书法评价转化为一个高精度、可量化的图像测量问题**。技术路径清晰，目标明确。 二、 核心技术挑战与思路（项目基石） 我们已定义清楚核心任务，您需要解决以下两个关键问题： 1. 高鲁棒性的网格识别与亚像素级对齐： 目标：从用户拍摄的、可能存在透视变形、光照不均、部分笔迹遮挡的作业图片中，稳定、精确地识别出1mm间距的网格线。 输出：计算透视变换矩阵，实现与标准模板的**亚像素级别精准对齐**，为后续测量奠定基础。 2. 基于网格坐标系的笔画量化比对算法： 目标：** 在对齐的坐标系下，提取学生字与标准字的笔画轮廓。设计算法，**定量计算关键点的位置偏差（精确到毫米）、笔画粗细均匀度等指标**，并合成科学评分。 输出： 可视化的比对结果（如红透覆盖效果）及结构化数据。 三、 技术栈与交付要求** - 必需技术栈：精通 **Python/OpenCV** 或 **C++/OpenCV**，必须有实际的图像处理/测量项目经验。 - 必需交付物：完整的、可部署的**源代码**、技术文档及一个可演示的微信小程序原型。 - 项目周期：3周内完成核心开发与测试。 四、 项目预算与合作模式 - 项目预算：人民币1.5万元 - 2.5万元。我们重视代码质量与解决方案的优雅性，对于能提出更优技术方案的开发者，预算可议。 - 合作模式：项目制外包。 - 付款方式（保障双方权益） 我们提议采用 3/5/2 的分期付款模式，即合同签订后付30%，核心功能Demo通过后付50%，全部上线验收合格后付尾款20%。具体可协商。 五、 下一步（意向开发者请按此要求沟通） 为高效筛选，请在联系时**务必提供以下信息**，否则将无法回复： 1. 技术思路： 针对“网格线的鲁棒性识别”挑战，简述您的解决方案（例如，如何应对笔迹遮挡和透视变形）。 2. *初步评估：基于上述思路和3周工期，给出您的初步工时与费用评估。 3. 能力证明：请提供您的GitHub主页链接或相关的技术作品集（最好是图像处理类项目）。
用Uniapp开发项目，大概十几个页面，包含对的后台管理系统。会的来…… 接口已经写好，需要前端来写前端页面以及前端对的功能…… 熟悉uniapp 项目的，会打包app的。要上架平台。 熟悉vue 项目
工作内容：应用软件开发 软件名称：单机版测绘软件 该软件主要用于测绘公司使用，形成CAD图形 系统涉及的相关专业技术：国产CAD（主浩辰CAD）、arcgis 开发语言：.NET ,LISP ,C# 工作内容： 主要负责功能优化、界面展示和逻辑修改、BUG解决。 例：界面选项逻辑修改；土地用途字段调整；图形压盖检查规则新增、变更服务数据入库校验等。 工期:根据需求最终定期，需求稳定，长期合作。 薪资：日薪 200 - 500 元 根据需求，双方商定。
我们寻找一位经验丰富的 WordPress 工程师，负责公司官网的优化工作。该岗位需要能够根据业务需求，在现有网站基础上进行功能拓展与性能优化。 候选人需要具备扎实的 WordPress 开发经验，能够独立完成新功能的设计与实现，并确保网站在性能、安全性和用户体验方面持续提升。除此之外，还需理解 SEO 基本原理，并能将 SEO 最佳实践应用到网站架构与内容中，帮助提升搜索可见度与潜在客户转化率。 工作为远程兼职形式，工作时间灵活，薪资可议。
岗位职责： 1. 根据产品需求，完成结构设计方案（包括材料选型、连接方式、强度/刚度分析等），确保方案满足功能、成本及可制造性要求； 2. 绘制详细的结构设计图纸（2D/3D），绘制BOM表、工艺加工说明、装配说明等技术文档，确保符合生产加工规范； 3. 配合进行力学仿真（如应力、变形分析）、公差分析等，优化结构可靠性；参与样机试制过程，解决试产中的结构问题（如装配干涉、强度不足等）； 4. 与硬件工程师协同，确保结构设计与整机方案兼容，配合项目经理完成进度管理及问题闭环。 技能要求： 1. 大专及以上学历，机械类相关专业，精通PROE 5.0及CAD相关设计软件，使用CREO优先； 2. 5年以上结构设计工作经验，能独立完成新产品的结构设计开发，设计过程中结构问题分析、设计变更及确认等； 3. 熟悉产品开发设计流程，能够独立开发新项目，具体从结构设计、模具检讨、工艺评估、试产转量产等全过程经验，以及具体分析、解决生产异常问题的能力； 4. 熟悉塑胶、五金模具结构及生产工艺，对模具、注射、机加工有一定的了解； 5. 熟悉常用的塑胶、五金、硅胶等材料物性及表面处理工艺； 6. 善于吸收新的设计理念与思路，能够积极应对模流分析、结构分析等仿真发现的问题，并根据仿真结果进行认真分析与评估，及时调整/优化设计。
我们是做中医知识付费类内容，用的是H5页面，需在微信端打开，关注 杏林明师学社 公众号，就可以看到，现在需要对整个产品进行改版，符合企业的品牌风格要求。 UI设计，海报设计，banner设计等，就是一个平台上给用户展现的内容需要整体把控。
1. 负责线上海外问卷调查的回答，中文界面，操作简单，易上手 2. 按单量结算，多劳多得，24小时都可以做，不能乱答 3. 5-10分钟完成一套卷子，选择题居多，没固定答案，做题时不偏离问题的主体即可。 4.学会操作后，兼职可在家里做，在单位做。 5.每天工资稳定220-700左右，多劳多得，日结，年满18周岁以上，不限制任何人群，有电脑或者平板就可以做，题大多数是选择题，非常简单。 6.正规海外问卷，不涉及法律风险，保护个人隐私，不要个人身份信息和银行卡信息。 7.所有学员免费教学，学习做问卷调查所有技术（现场+远程）老师带你一起答题，前期没有任何费用，学会后自己可在家里独立操作。
1.负责帮我们把网站的界面及功能进行优化 2.负责对网站的响应，交互反馈进行优化 以上为首期项目 3.负责搭建适配的手机端页面 以上为二期项目 4.负责搭建相应微信小程序 以上为三期项目 5.负责日常的网站维护SEO 以上为日常项目 6.根据情况搭建APP 以上是未来拓展项目 要求人在成都，专业厉害的来，酱油别来啦 公司在天府三街，靠近腾讯，字节 成都总部，大神欢迎
【招聘】后端外包工程师｜北美 iOS AI运动教练&社交应用（含 ML 预备架构） 项目简介： 我们是一个小型敏捷团队，正在开发一款iOS AI运动教练（包含社交应用），核心功能包含即时通讯与未来AI特性。现寻找一位后端工程师进行短期集中合作，交付可稳定运行的核心系统。初期目标为支撑数百至一千日活用户，但需为未来扩展预留空间，打造可观测、可扩展的后端。合作愉快可转为长期技术伙伴。 周期：8 周集中开发交付上线 MVP（可续约长期） 模式：全远程；与前端保持日/周同步；按里程碑结算 关系：短期项目合同制，合作愉快可转长期技术伙伴 8 周交付范围 实时通讯：文本/图片/短语音视频消息；可靠存储；WebSocket 连接管理与推送（含 APNs）；离线消息补投与重传。 数据存储：用户/会话/消息/媒体的 Schema 设计与实现；为 ML 预备易导出数据（JSONL/Parquet）、字段字典、质量/溯源标记。 任务编排：异步任务系统（转码、批量发送等），具备幂等、重试、超时、死信队列、状态追踪。 部署与运维：基于 Docker 的一键部署；生产环境可观测性（日志/指标/链路追踪/告警）；基础安全与限流。 技术要求（必需） 语言：Python（FastAPI/Django）/ Go / Node.js（以交付为先） 数据库：精通 PostgreSQL 或 MongoDB 等，能给出 Schema 设计取舍与理由 实时通信：有 WebSocket / Socket.IO 实战经验 容器化：熟练使用 Docker 打包与部署 云服务：熟悉 AWS（VPC、对象存储、容器部署等） 加分项 集成或部署过 ML 服务（TensorFlow Serving / TorchServe 等） 具备 Kubernetes 轻量化部署经验 熟悉 API 安全最佳实践（认证、授权、速率限制、审计） 非功能目标（示例） 端到端消息延迟 P95 ≤ 1s；持久化成功率 ≥ 99.9%；月可用性 ≥ 99.9% 基础可观测性：关键接口的指标、分布式追踪与日志关联 里程碑与验收（示例） 第 2 周：最小可用后端骨架（认证、健康检查、消息原型、CI/CD） 第 4 周：消息持久化/历史拉取、媒体直传、编排器 MVP、基础观测 第 6 周：权限与限流、灰度发布、SLO 仪表盘、针对 1k DAU 的压测报告 第 8 周：生产部署、Runbook、告警阈值、回归与终验 交付物清单 源码与文档（架构图、Schema、API 清单、Runbook）、IaC/配置、压测脚本与报告、恢复演练记录。 申请方式 注明“后端外包应聘”，并附： 技术简介：1–2 个最相关项目，你的角色/架构设计/解决的难题与技术栈 时间安排：可开始时间与未来两个月的投入保障 报酬期望：线上面谈
一、需求描述 产品类别：活动类H5界面 设计进度：已经有原型、主界面的UI图，需要补漏和优化一部分界面。 需求：在已有的主界面基础上面添加2级界面及3及界面，根据需求做些内页面的新增和弹框。 技术：figma源文件 二、参考产品 蓝湖地址 三、人才要求 3 年以上UI设计经验。 四、其他要求 要求：数量需求时最好能线下沟通，其他时间可以线上远程。 项目周期：总周期约5天。
1. 负责线上海外问卷调查的回答，中文界面，操作简单，易上手 2. 按单量结算，多劳多得，24小时都可以做，不能乱答 3. 5-10分钟完成一套卷子，选择题居多，没固定答案，做题时不偏离问题的主体即可。 4.学会全套技术后，兼职可在家里做，在单位做。 5.每天工资稳定260-700左右，多劳多得，收益日结，不限制任何人群，有电脑或者平板就可以做。 6.正规海外问卷，不涉及法律风险，保护个人隐私，不要个人身份信息和银行卡信息。 7.所有学员免费教学，学习做问卷调查所有技术（现场+远程）老师带你一起答题，前期没有任何费用，学会后自己可在家里独立操作。
核心职责 1.全流程设计主导 负责业务提出需求后的页面设计，独立完成需求分析、原型设计到落地验收的全流程。 通过可用性测试、用户访谈等定性/定量方法挖掘需求，输出体验优化方案。 任职要求 基础能力 1、4-5年UX设计经验，完整参与过3个以上上线项目（需提供作品集） 2、精通Figma/Sketch，掌握用户旅程图、信息架构设计 高阶能力 1、具备A/B测试设计经验，熟练使用Mixpanel/Google Analytics等分析工具 软性素质 2、逻辑清晰，能向非设计背景成员阐述设计决策依据 3、对前沿设计趋势敏感，如AI辅助设计工具应用经验优先 加分项 1、有SQL/Python基础，能自主完成数据清洗与分析 2、具备B端复杂系统设计经验（如CRM/ERP） 3、熟悉PowerBI高级功能（DAX公式/数据建模） 4、有从0到1搭建设计系统的成功案例 作品集要求 请提供包含以下内容的PDF或在线作品集（≤20MB）： 1.完整项目案例（至少2个）：展示需求背景→研究过程→设计方案→数据验证闭环 2.设计规范样本：展示组件库/设计系统构建能力 有零售行业经验的优先考虑
我们计划研发一个 内部人工智能体，用于依据相关法律法规，自动生成对应的文件，实现流程化与标准化。 功能需求简述： 本地部署：智能体整体工作流程需要在本地运行，带有 eval/评估机制，保证结果可控与可验证。 易用与集成：能与 微信端对接，部件模块化，使用简单，方便内部人员快速上手。 信息输入与文件生成：用户/客户只需输入相关信息，系统自动生成文件；同时，这些输入信息应可随时修改，并重新生成对应文件。 我们希望： 你有 AI/Agent 开发 或 文档自动化 相关经验； 熟悉 本地部署、权限管理、安全合规； 有过 应用与微信生态结合的项目经验更佳。 合作方式： 单次研发为主，后续可能有迭代合作； 个人开发者或个体户优先，支持平台担保和分里程碑验收。
标题：急寻解决工业生产线软件与MySQL数据库连接问题的专家/团队 需求描述： 我们是一家制造业企业，目前一条生产线下线检测工位遭遇技术问题，急需专业人士协助解决。 · 核心问题：原厂提供的写码软件（用于写入流水码、读取模块ID、SIM卡ID、退出厂测模式并上传数据至数据库）无法正常连接到中央MySQL数据库，导致生产流程中断。 · 软件环境：软件可能基于C#/.NET开发（需确认），运行于Windows工控机，需连接局域网内的MySQL数据库服务器。 · 需要您做的： 1. 诊断并修复数据库连接问题（涉及网络连通性、数据库配置、连接字符串校验等）。 2. 确保软件能正常校验工单、读写数据，恢复完整的可追溯生产流程。 3. （可选）提供简单的后续维护指导。 · 技能要求：熟练掌握MySQL数据库配置与调试、网络诊断、C#/.NET程序调试者优先。 · 合作方式：希望尽快现场支持（地点深圳），问题解决后按项目结算。 · 备注：需签署保密协议，能提供类似案例者请在沟通中说明。
视频处理软件开发需求文档 一、项目背景 我需要一个基于 FFmpeg 的视频处理软件，主要功能是对视频进行二次处理（转码、分辨率调整、音频处理、滤镜等），用于视频优化与发布。软件需简洁易用、稳定可靠，支持批量处理。 二、开发目标 开发一个 桌面客户端应用（Windows 优先，Mac 兼容更佳）。 集成 FFmpeg 二进制，通过图形化界面操作，无需命令行。 面向个人使用，UI 简单直观，支持批量任务。 三、功能需求 视频导入与管理 单个或批量导入视频文件（mp4、mov、avi 等常见格式）。 文件列表显示：文件名、时长、大小。 视频处理功能 编码层面：重新编码（H.264/H.265），可选 CRF、码率、帧率。 分辨率调整：如 1080p ↔ 720p，支持自定义。 画面增强：亮度、对比度、锐化、加滤镜。 画面处理：裁剪、加黑边、小水印（可选）。 音频处理：采样率转换（44.1kHz ↔ 48kHz）、音量调节、转码（AAC/MP3）。 批量处理：一次性对多个文件执行相同设置。 输出功能 输出文件夹可自定义。 处理完成后有进度提示。 支持日志/失败重试。 四、技术要求 语言/框架：Electron + Node.js（推荐），也可用 Python + PyQt 或 C#。 视频引擎：内置 FFmpeg 二进制。 界面要求：简洁、直观，便于非技术用户操作。 性能要求：批量处理时保持稳定，不崩溃。 五、交付内容 可执行安装包（Windows，优先）。 源代码（含注释）。 简单使用文档（安装 + 使用说明）。 （加分项）Mac 版客户端。
