初始化12个产业教务系统项目

主要内容：
- 包含12个产业的完整教务系统前端代码
- 智能启动脚本 (start-industry.sh)
- 可视化产业导航页面 (index.html)
- 项目文档 (README.md)

优化内容：
- 删除所有node_modules和.yoyo文件夹，从7.5GB减少到2.7GB
- 添加.gitignore文件避免上传不必要的文件
- 自动依赖管理和智能启动系统

产业列表：
1. 文旅产业 (5150)
2. 智能制造 (5151)
3. 智能开发 (5152)
4. 财经商贸 (5153)
5. 视觉设计 (5154)
6. 交通物流 (5155)
7. 大健康 (5156)
8. 土木水利 (5157)
9. 食品产业 (5158)
10. 化工产业 (5159)
11. 能源产业 (5160)
12. 环保产业 (5161)

🤖 Generated with Claude Code
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

frontend_大健康/generate_health_joblevel.py

@@ -0,0 +1,129 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import json
+from collections import defaultdict
+
+def load_health_data():
+    """加载大健康岗位数据"""
+    with open('网页未导入数据/大健康产业/大健康岗位简历.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
+        resume_data = json.load(f)
+    return resume_data
+
+def map_level_to_key(level_tag):
+    """将岗位等级标签映射到joblevel的key"""
+    level_map = {
+        '基础岗': 'ordinary',
+        '技术骨干岗': 'middle',
+        '储备干部岗': 'high',
+        '普通岗': 'ordinary'
+    }
+    return level_map.get(level_tag, 'ordinary')
+
+def map_level_to_name(level_tag):
+    """将岗位等级标签映射到显示名称"""
+    level_name_map = {
+        '基础岗': '普通岗',
+        '技术骨干岗': '技术骨干岗', 
+        '储备干部岗': '储备干部岗',
+        '普通岗': '普通岗'
+    }
+    return level_name_map.get(level_tag, '普通岗')
+
+def create_joblevel_data(resume_data):
+    """创建joblevel.json的数据结构"""
+    
+    # 按等级分组
+    level_groups = {
+        'high': {
+            'name': '储备干部岗',
+            'list': []
+        },
+        'middle': {
+            'name': '技术骨干岗',
+            'list': []
+        },
+        'ordinary': {
+            'name': '普通岗',
+            'list': []
+        }
+    }
+    
+    # 处理每个岗位
+    record_id = 1
+    for item in resume_data:
+        level_key = map_level_to_key(item['岗位等级标签'])
+        
+        position_info = {
+            'record_id': f'health_{record_id}',
+            'position_name': item['岗位名称'],
+            'img': item['简历头像url']
+        }
+        
+        level_groups[level_key]['list'].append(position_info)
+        record_id += 1
+    
+    # 构建最终的JSON结构
+    result = {
+        'code': 200,
+        'message': '操作成功',
+        'data': level_groups
+    }
+    
+    return result
+
+def save_joblevel_data(data):
+    """保存joblevel数据"""
+    # 备份原文件
+    import os
+    import shutil
+    from datetime import datetime
+    
+    original_file = 'src/data/joblevel.json'
+    if os.path.exists(original_file):
+        timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
+        backup_file = f'{original_file}.backup_{timestamp}'
+        shutil.copy(original_file, backup_file)
+        print(f"已备份原文件到: {backup_file}")
+    
+    # 保存新数据
+    with open(original_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
+    
+    print(f"✅ 已更新 {original_file}")
+    
+    return True
+
+def print_statistics(data):
+    """打印统计信息"""
+    job_data = data['data']
+    print("\n📊 岗位等级分布统计：")
+    for level_key, level_info in job_data.items():
+        count = len(level_info['list'])
+        print(f"  {level_info['name']}: {count} 个岗位")
+        # 打印前3个岗位示例
+        for i, job in enumerate(level_info['list'][:3]):
+            print(f"    - {job['position_name']}")
+        if count > 3:
+            print(f"    ... 还有 {count - 3} 个岗位")
+
+def main():
+    print("开始生成大健康产业的joblevel数据...")
+    
+    # 加载数据
+    resume_data = load_health_data()
+    print(f"加载了 {len(resume_data)} 个岗位数据")
+    
+    # 创建joblevel数据结构
+    joblevel_data = create_joblevel_data(resume_data)
+    
+    # 保存数据
+    save_joblevel_data(joblevel_data)
+    
+    # 打印统计信息
+    print_statistics(joblevel_data)
+    
+    print("\n✅ 数据生成完成！")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()