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title: "开源项目 | 丁文治"
description: "丁文治的开源项目与研究工具。"
canonical_url: "https://wenzhi-ding.com/project-zh"
last_updated: "2026-09-07"
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[![丁文治](https://wenzhi-ding.com/assets/img/profile.jpg)](https://wenzhi-ding.com/zh)

## [丁文治](https://wenzhi-ding.com/zh)

wenzhi.ding@polyu.edu.hk

金融科技与组织治理

# 项目 | W. Ding

## 项目 | W. Ding

[English](https://wenzhi-ding.com/project) | 中文

1.  ### NFT 智能合约及后端服务Web3
    
    -   OpenSea 页面: [链接](https://opensea.io/collection/digital-stamp-china-year-of-dragon-cphk202401)
    -   PolygonScan 页面: [链接](https://polygonscan.com/address/0xc202401e17e976bbd1749dc209bff0598a8909d1#code)
    -   官方购买页面: [链接](https://stamp.dgsfintech.com)
    
    定制化的 NFT 智能合约及其对应的后端服务。该项目的智能合约代码开源，后端代码不开源。如果您对这类开发有兴趣，欢迎一起讨论。
    
    该智能合约支持多种功能，包括创作者收益、限时销毁、锁定和解锁转账、元数据更新等，并有相应的 API 支持前端便捷及高并发调用。
    
    本项目已被多个知名官方媒体报道，包括[央视](https://news.cnr.cn/native/gd/20240119/t20240119_526562673.shtml)、[新华社](http://www.news.cn/gangao/20240118/10feb067a8d14a458dc0642d630231ed/c.html)和[中国日报](https://www.chinadailyhk.com/article/372235#China-Post-launches-first-digital-stamp-collection)等。
    
2.  ### 标准化证券代码Dataset
    
    -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/Std_Security_Code) | 84 Star
    
    这套连接表帮助社会科学的研究人员将各个数据来源的证券代码和公司代码统一为 ISIN。
    
3.  ### 标准化国家代码Dataset
    
    -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/Std_Country_Code) | 7 Star
    
    这个工具帮助社会科学的研究人员将各个数据来源中五花八门的国家名、国家代码标准划成统一的 ISO 国家编码。
    
    目前这套数据是横截面的。考虑政权变化的版本在计划中。如果您有兴趣加入此项目，请务必联系我！
    
4.  ### Fama French 行业转换Dataset
    
    -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/FamaFrenchIndustry) | 22 Star
    
    这是一系列用于将 SIC 行业分类转换为 Fama French 行业分类的表格。
    
5.  ### 族谱画板Tool
    
    -   网站: [链接](https://zupu.pub)
    -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/zupu) | 3 Star
    
    一个在线家谱（族谱）平台，用于构建、浏览和分享家族世系图。用户可以协作维护家族关系、查看世系图谱，并以结构化的方式保存家族历史。
    
6.  ### Grammar CheckerTool
    
    -   网站: [链接](https://grammar-checker.app)
    -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/grammar-checker) | 1 Star
    
    一个基于大语言模型的语法检查与文本润色工具。粘贴文本、点击润色，即可获得逐条标注的修改建议及理由。BYOK（自带密钥）——你的 API 密钥不会离开浏览器。
    
7.  ### Zotero DirectTool
    
    -   GitHub: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/zotero-direct) | 4 Star
    -   Obsidian 社区插件: [链接](https://community.obsidian.md/plugins/zotero-direct) | 下载 410 次
    
    一个直接读取 Zotero 数据库来生成文献笔记的 Obsidian 插件。基于 [BibNotes Formatter](https://github.com/stefanopagliari/bibnotes) 二次开发，仅导入元数据（标题、作者、摘要等），移除了批注与高亮导入功能，鼓励用户主动阅读、手动整理笔记。
    
8.  ### Review EditTool
    
    -   GitHub: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/obsidian-review-edit) | 1 Star
    -   Obsidian 社区插件: [链接](https://community.obsidian.md/plugins/review-edit) | 下载 119 次
    
    一个以 git diff 风格对比笔记与历史快照的 Obsidian 插件。你可以逐块选择保留或撤销修改，特别适合审查 AI 生成的编辑。快照来自 Obsidian 内置的「文件恢复」核心插件，无需 git。
    
9.  ### PyReminderTool
    
    -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/py_reminder) | 6 Star
    
    这是一个发送邮件的 Python 装饰器。在 Python 函数体前附加了该装饰器后，一旦该函数执行完毕，程序将按照状态向你发送一封邮件，既可以提示完成信息，也可以捕捉发送报错信息。这个工具特别适用于以下两个场景：
    
    -   **周期性任务**：比如每天定时的爬虫完成后，可以邮件提示你完成的情况。我们监视的网页随时可能会改版导致爬虫失败，这个工具可以及时的提醒你，从而尽快做出调整，避免损失观测数据。
    -   **长耗时任务**：对于机器学习或大型数据集的处理，常常需要等待较长的时间。通过应用该工具，你可以提交任务后放心的去做其他事情，等收到邮件提醒了再回来继续。
    
10.  ### Error CatcherTool
     
     -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/error_catcher) | 5 Star
     
     这是一个用于捕获报错信息的 Python 装饰器。在捕获错误提示的同时，它还能捕获在该时刻（1）与该错误有关的变量的值和（2）其他你设定的感兴趣的变量的值。该装饰器返回的信息既可以是打印在命令行的，也可以是在日志文件中的。总结而言，该工具比原生的`try & except`在处理异常时更有用，同时更方便。
     
11.  ### 微博爬虫框架Tool
     
     -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/Weibo-Crawler) | 11 Star
     
     基于 SQLite 和队列、以并发爬取的思路设计的微博爬虫，可以综合爬取用户、搜索、转发、评论、话题等。本项目完全只使用 Python 标准库。
     
12.  ### 服务器使用指南Note
     
     -   网站: [链接](https://guide.wenzhi-ding.com)
     -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/TheLipshitz/Server-User-Guide) | 9 Star
     
     关于如何远程连接、配置 Linux 服务器用于学术研究的操作指南。目前本网站只有中文和英文版本，并且更新可能不能及时同步至各个语言版本。欢迎各位翻译和更新该网站！
     
13.  ### 编程笔记Note
     
     -   GitHub 仓库: [链接](https://github.com/Wenzhi-Ding/coding_notes) | 5 Star
     
     在这个仓库中同步了我做过的编程或数据练习，主要是用 Python 写的。在首页罗列了一些我认为比较有趣、有价值的题目和我的解。欢迎尝试这些题目并提出思路和意见。
     

-   [](https://scholar.google.com/citations?user=bNR-PCkAAAAJ)
-   [](https://github.com/Wenzhi-Ding)

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