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RSS订阅原创 山东大学软件学院创新实训＜八＞
文件，以确保环境中没有旧数据或杂项干扰新一轮开发。紧接着，它会以“项目名_组织名_时间戳”的格式为本轮开发创建一个专属目录，这不但使每次实验隔离互不影响，也大大方便了成果归档和溯源。如果本次开发开启了多智能体的记忆系统，它的首要任务是为即将到来的开发过程创造一个干净、可复现和组织有序的环境。首先，函数会定位到工程仓库的目录，并根据配置项决定是否对。会自动初始化对应的记忆存储区，确保智能体在协作时能够访问到完整的对话和上下文历史。目录进行彻底清理，删除其中所有非。在整个自动化多智能体开发流程中，
2025-05-20 11:38:50
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原创 山东大学软件学院创新实训＜七＞
先在app.py的代码下放置从a.png到g.png的图片，然后用pyautogui结合opencv的方式实现自动化生成ppt。
2025-05-15 09:57:27
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原创 山东大学软件学院创新实训＜六＞
在SRS编写之初，我首先着力于引言部分的撰写。通过梳理行业现状与痛点，明确阐述了市场营销领域在数据复杂性、创新性要求及运营效率等方面面临的现实挑战。传统策划团队的高成本与低效率，已经难以满足企业数字化转型需求。基于此，将多智能体机制与深度大模型（如deepseek）结合，实现自动化且高质量的营销方案产出，成为本项目的核心目标。相关阐述不仅为后文各项需求的合理性提供了坚实的理论基础，也有助于各利益相关方在项目初期达成统一的理解共识，有效规避后续开发过程中的歧义与偏差。
2025-05-03 10:32:22
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原创 山东大学软件学院创新实训＜四＞
由于我们的项目功能需要进行ppt的生成，但是原生的deepseek并不支持，所以需要在最后嵌套一层来集成在我们的项目中。
2025-04-21 09:14:49
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原创 山东大学软件学院创新实训＜三＞
每个阶段（如需求分析、数据采集、创意建议、市场分析、投放策略、PPT生成和数据源判别）都明确指定了对话双方各自的角色（如首席市场官、数据工程师、广告策划师、市场分析师、战略规划师、PPT制作师等），确保系统中的虚拟成员在推进项目时能够扮演恰当、专业的身份。在chat_env类中定义了全局变量，每个阶段的结论存在dictionnary中，供phase.py中的每个阶段中用全局的env进行update这个阶段的env，以及阶段结束后把自己的env再更新到全局的env中形成结论。
2025-04-14 18:23:47
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原创 山东大学软件学院创新实训＜二＞
经过商议与参考，我们的项目的prompt主要分为3个部分①用户输入的task_prompt，即将用户的指令作为prompt的核心部分，后续阶段都是为了完成这个任务②每个角色本身的prompt，比如说需求分析师的职责，营销分析师的职责等等，来精细的定义角色本身的职责③每个阶段的prompt，每个阶段都定义一段prompt，让agent知道这个阶段要做什么事，比如应对市场风险、渠道预算分配等明确的指令，让agent完成这个细化的任务。
2025-04-07 11:00:04
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原创 山东大学软件学院创新实训＜一＞
在项目整体中，最朴素的方式是直接在powershell中执行命令行的形式来传参，交互给后端，拼接进行执行，但是考虑到不能要求我们的用户群体进行环境的配置＆执行命令，所以考虑在前端中，加入一个subprocess的方式，唤起一个子进程，让其执行一系列激活环境的脚本，同时在前端设置两个按钮，只要点击这个按钮就可以相当于执行了命令行的一系列脚本。原本需要手动打开终端、找到正确目录、敲命令，现在只需要在页面上点个按钮，参数自动带给后端，剩下的全靠我们的 Flask + 子进程帮用户“代跑”，又快又省心。
2025-03-31 17:31:27
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空空如也
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