AI健身计划动态生成与电商销售系统

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个AI健身计划动态生成与电商销售系统,帮助健身教练快速生成个性化健身计划并通过电商平台销售。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:健身教练输入客户的基本信息(如年龄、性别、健身目标、可用器材等)
    2. 计划生成:系统使用LLM文本生成能力,根据输入信息生成个性化的健身计划,包括训练动作、组数、次数等
    3. 图像生成:文生图功能自动生成每个训练动作的示意图,帮助客户理解动作要领
    4. 电商整合:系统将生成的健身计划与示意图整合为可销售的电子文档,自动上传至教练的电商店铺
    5. 客户交付:客户购买后,系统自动发送包含完整健身计划和示意图的PDF文件
    
    注意事项:确保生成的健身计划科学合理,图像清晰易懂,电商整合流程简单高效。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为健身教练,我一直在寻找一种能够快速为不同客户生成个性化健身计划的方法,同时还能将这些计划转化为可销售的产品。经过一段时间的探索和实践,我开发了一个AI健身计划动态生成与电商销售系统,大大提升了工作效率和收入。下面分享一下这个系统的开发过程和实现细节。

  1. 系统整体架构 这个系统主要分为三个核心模块:用户信息收集模块、AI生成模块和电商整合模块。用户信息收集模块负责获取客户的年龄、性别、健身目标等基本信息;AI生成模块利用大语言模型和文生图技术创建个性化的训练计划;电商整合模块则将生成的计划打包成可销售的电子文档。

  2. 信息收集与处理 在信息收集阶段,系统会通过一个简洁的表单获取客户的关键信息。这些信息包括基础的身体数据、健身目标(如增肌、减脂、体能提升等)、可用器材情况以及训练经验水平。所有数据都会经过标准化处理,确保后续AI生成的准确性。

  3. AI生成个性化计划 系统使用先进的大语言模型技术,根据收集到的客户信息生成详细的训练计划。生成的计划会包含每周训练安排、具体训练动作、组数和次数建议,以及训练注意事项。为了保证计划的科学性,系统内置了专业的健身知识库,确保所有建议都符合运动生理学原理。

  4. 动作示意图生成 为了让客户更直观地理解训练动作,系统集成了文生图功能,能够自动为每个训练动作生成清晰的示意图。这些图像会展示正确的动作姿势、运动轨迹和关键要点,大大降低了客户的执行难度。生成的图像都经过专业人士审核,确保准确性和安全性。

  5. 电商整合与销售 系统会将生成的训练计划和示意图自动整合为专业的PDF文档,并直接上传至教练的电商店铺。整个过程完全自动化,教练只需设置一次,后续所有计划生成和上架都不需要手动操作。文档会按照预设的定价策略自动定价,教练也可以根据需要进行调整。

  6. 客户交付体验 当客户完成购买后,系统会自动发送包含完整训练计划和示意图的PDF文件。同时,系统还支持后续跟进功能,可以定期收集客户的训练反馈,为教练提供数据支持来优化未来的计划生成。

  7. 系统优化方向 目前系统已经能够满足基本需求,但还有几个优化方向:首先是增加更多个性化选项,如饮食建议和恢复计划;其次是提升图像生成的多样性,展示不同体型的示范动作;最后是完善数据分析功能,帮助教练更好地了解客户需求。

通过InsCode(快马)平台的一键部署功能,我很快就将这个系统上线运行了。平台提供的AI能力和部署流程让整个开发过程变得特别顺畅,不需要操心服务器配置等复杂问题。对于健身教练来说,这样的系统真的能大大提升工作效率和收入水平。

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    3. 图像生成:文生图功能自动生成每个训练动作的示意图,帮助客户理解动作要领
    4. 电商整合:系统将生成的健身计划与示意图整合为可销售的电子文档,自动上传至教练的电商店铺
    5. 客户交付:客户购买后,系统自动发送包含完整健身计划和示意图的PDF文件
    
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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