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具身智能 · 数据采集 · 2026.10
采集现场扫码绑定系统
房间、设备、人员、任务、存储卡五类对象全部码化，员工在手机飞书里扫码绑定、开始录制，每段数据都能追溯到人和卡。
- 存储卡 9 态状态机：至少两份校验通过、其中一份在云端，才允许格式化——规则写在引擎层，任何入口都绕不过
- 数据库唯一约束保证一台设备同一时刻只属于一个任务；写接口带幂等键，重试不重复
- 飞书网页应用免登 + 原生扫一扫，iPhone 实测一次跑通
计算机技术硕士在读（2027 届）。我做 AI 应用和数据平台：从现场调研、方案取舍，到写代码、部署上线、交付验收，一个人走完全程。正在做：具身智能数据采集现场的扫码绑定与存储卡管理
房间、设备、人员、任务、存储卡五类对象全部码化，员工在手机飞书里扫码绑定、开始录制，每段数据都能追溯到人和卡。
各地采集站把三路相机 MCAP 数据传到对象存储；不合格的数据，在浏览器里就被挡下。
同一套采集数据，给政府、工厂、内部三类客户看三种大屏；敏感字段在服务端就裁掉，F12 也看不到。
用自然语言生成可验证的网络流量样本（PCAP），给安全测试和检测规则调试用。
面向开发者的 Agent 执行框架：代码理解 → 任务规划 → 工具执行 → 结果验证 → 人工审阅 → 变更回滚。
企业私域知识的可信问答：每个回答都能定位到原文页码。
服务器只做鉴权、签 10 分钟时效凭证和记账，数据从对象存储直达客户；客户间严格隔离，四类操作全程审计。
7 个方案、8 项标准：差距来自存储档位而不是单价，冷热分层 + 请求者付费让 3 年成本降到 1/5 以下。
不依赖任何一个模型的个人知识协议：换模型、换客户端，AI 照样认识我、接着干。
多 Agent 真的有用吗？3,965 次受控运行显示：效果来自「验证 + 定向修复」的流程，而不是 Agent 数量。
扫码登记、审批流转、台账、机器人通知，接进你现有的组织架构。
RAG 可信问答、Agent 工作流，支持私有化部署。
上传入库、交付下载、实时状态大屏、内部管理后台。
服务器、域名、HTTPS、nginx，交付能长期维护的系统。
先只读调研，再动手先弄清现有系统和设备自带什么，能不改就不改。
规则写进系统，不靠培训关键约束放在引擎层，任何入口都绕不过。
不碰别人的东西共享环境里独立目录、独立端口、独立路由；越界就还原。
每个数字都有口径演示标演示，示意标示意，没核实的数字不引用。
AI 应用开发 / 解决方案实习生 — 具身智能采集数据平台：上传入库、交付下载、设备状态大屏、现场扫码绑定。
网络安全研发实习生 — AI Security Testing Copilot：自然语言生成可验证的 PCAP 流量样本。
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