业务和功能介绍
1. 平台搭载在线 OJ 评测系统，支持编程题目的实时提交与自动化测评，为编程学习者提供便捷的实战练习环境；
2. 整合多元化课程形式，既包含可在线点播的视频课程，也提供结构化的文本课程，满足不同学习习惯需求；
3. 配套双题库体系，除 OJ 编程题库外，还设有理论知识题库，实现理论学习与编程实践的双向强化；
4. 平台采用多系统嵌套架构，确保各功能模块高效协同，为用户带来连贯流畅的学习体验；
后台系统已升级为 SaaS 服务模式，可直接面向教育机构或企业售卖教研管理系统，助力快速搭建专属教学场景。
用户学习功能
1. 普通用户登录后可自主选择课程，每门课程包含若干学习单元。
2. 进入具体课程单元后，支持观看视频课程或阅读文字课程，并可直接作答对应的理论题或在线编程题。
3. 平台自动记录用户学习时间、答题次数等数据，同步至教师后台形成用户学习档案。
4. 设有激励体系，用户达成特定条件可获得对应徽章，例如 “温故知新”（同一课程章节学习 3 次及以上）、“初出茅庐”（累计答对 100 道题目）等。
5. 学生可通过输入班级码加入对应班级，获取班级专属课程资源。
平台架构与权限管理
1. 整体以 “学校 - 班级 - 学生” 为核心架构，层级清晰。
2. 学校维度：需先为学校开放用户名额，绑定学校专属课程，设置学校管理员；管理员负责开通班级，为班级绑定课程、指定授课老师及添加学生。
3. 教师与管理员权限：可在学校后台查看学生详细学习记录，包括课程完成情况、题目答题正确率、是否查看答案等关键信息。
4. 后台管控功能：支持设置每节课的定时开放时间及题目答案的定时开放时间，精准把控教学节奏。
课程管理功能
1. 课程上传与设置由平台管理员操作，采用 jupyter notebook 格式文件制作课件。
2. 课件编辑支持插入特定代码，将文本自动转换为不同段落的 markdown 格式，优化内容呈现效果。
题库功能
1. OJ 题库与理论题题库为独立数据库及操作平台，可单独登录进行专项练习。
2. 两类题库均支持设置多维度标志，包括标签（如知识点分类）、难度等级（如入门、进阶、挑战）等，便于用户精准筛选题目。
2. 整合多元化课程形式，既包含可在线点播的视频课程，也提供结构化的文本课程，满足不同学习习惯需求；
3. 配套双题库体系，除 OJ 编程题库外，还设有理论知识题库，实现理论学习与编程实践的双向强化；
4. 平台采用多系统嵌套架构，确保各功能模块高效协同，为用户带来连贯流畅的学习体验；
后台系统已升级为 SaaS 服务模式，可直接面向教育机构或企业售卖教研管理系统，助力快速搭建专属教学场景。
用户学习功能
1. 普通用户登录后可自主选择课程，每门课程包含若干学习单元。
2. 进入具体课程单元后，支持观看视频课程或阅读文字课程，并可直接作答对应的理论题或在线编程题。
3. 平台自动记录用户学习时间、答题次数等数据，同步至教师后台形成用户学习档案。
4. 设有激励体系，用户达成特定条件可获得对应徽章，例如 “温故知新”（同一课程章节学习 3 次及以上）、“初出茅庐”（累计答对 100 道题目）等。
5. 学生可通过输入班级码加入对应班级，获取班级专属课程资源。
平台架构与权限管理
1. 整体以 “学校 - 班级 - 学生” 为核心架构，层级清晰。
2. 学校维度：需先为学校开放用户名额，绑定学校专属课程，设置学校管理员；管理员负责开通班级，为班级绑定课程、指定授课老师及添加学生。
3. 教师与管理员权限：可在学校后台查看学生详细学习记录，包括课程完成情况、题目答题正确率、是否查看答案等关键信息。
4. 后台管控功能：支持设置每节课的定时开放时间及题目答案的定时开放时间，精准把控教学节奏。
课程管理功能
1. 课程上传与设置由平台管理员操作，采用 jupyter notebook 格式文件制作课件。
2. 课件编辑支持插入特定代码，将文本自动转换为不同段落的 markdown 格式，优化内容呈现效果。
题库功能
1. OJ 题库与理论题题库为独立数据库及操作平台，可单独登录进行专项练习。
2. 两类题库均支持设置多维度标志，包括标签（如知识点分类）、难度等级（如入门、进阶、挑战）等，便于用户精准筛选题目。
项目实现
我参与的开发模块：
一、理论题题库（全栈开发）
基于 React.js、Nest.js 和 PostgreSQL 技术栈，独立完成理论题题库的前后端开发。前端采用 React.js 构建用户交互界面，实现题库的浏览、检索、题目展示等功能，确保用户能便捷地进行理论题练习；后端运用 Nest.js 框架搭建接口服务，处理题目增删改查、答题数据提交与校验等业务逻辑，同时基于 PostgreSQL 数据库设计并维护题库相关数据表，存储题目内容、难度、标签、答案等信息，为理论题练习场景提供稳定的数据支撑。
二、学习平台学校管理后台（全栈开发）
负责学校管理后台的前端界面与后端接口开发。前端方面，设计并实现符合 “学校 - 班级 - 学生” 架构的管理界面，涵盖学校信息配置、班级创建与管理、课程绑定、师生信息维护等功能模块，通过 React.js 的组件化开发提升界面复用性与交互体验；后端基于 Nest.js 框架开发配套接口，处理学校名额分配、管理员权限设置、班级课程关联、学习数据统计等核心业务，确保学校管理流程的数字化与规范化，为管理员和教师提供高效的后台操作支持。
三、Jupyter Notebook 课件制作部分
参与课件制作相关功能的开发，聚焦于基于 Jupyter Notebook 格式的课件处理逻辑。实现了通过插入特定代码将文本转换为多段落 Markdown 文本的功能，优化课件的呈现形式，同时支持课件的上传、解析与展示，为平台管理员制作和管理课程内容提供了便捷的工具支持，保障了视频课程与文字课程之外的课件资源能高效融入学习流程。
一、理论题题库（全栈开发）
基于 React.js、Nest.js 和 PostgreSQL 技术栈，独立完成理论题题库的前后端开发。前端采用 React.js 构建用户交互界面，实现题库的浏览、检索、题目展示等功能，确保用户能便捷地进行理论题练习；后端运用 Nest.js 框架搭建接口服务，处理题目增删改查、答题数据提交与校验等业务逻辑，同时基于 PostgreSQL 数据库设计并维护题库相关数据表，存储题目内容、难度、标签、答案等信息，为理论题练习场景提供稳定的数据支撑。
二、学习平台学校管理后台（全栈开发）
负责学校管理后台的前端界面与后端接口开发。前端方面，设计并实现符合 “学校 - 班级 - 学生” 架构的管理界面，涵盖学校信息配置、班级创建与管理、课程绑定、师生信息维护等功能模块，通过 React.js 的组件化开发提升界面复用性与交互体验；后端基于 Nest.js 框架开发配套接口，处理学校名额分配、管理员权限设置、班级课程关联、学习数据统计等核心业务，确保学校管理流程的数字化与规范化，为管理员和教师提供高效的后台操作支持。
三、Jupyter Notebook 课件制作部分
参与课件制作相关功能的开发，聚焦于基于 Jupyter Notebook 格式的课件处理逻辑。实现了通过插入特定代码将文本转换为多段落 Markdown 文本的功能，优化课件的呈现形式，同时支持课件的上传、解析与展示，为平台管理员制作和管理课程内容提供了便捷的工具支持，保障了视频课程与文字课程之外的课件资源能高效融入学习流程。
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1. 学校教务处/学工处：统一制定综合素质评价指标、发布测评任务、审核学生申报材料，汇总全院测评数据，导出报表用于评奖评优、推优入党、毕业鉴定。
2. 辅导员/班主任：查看班级学生申报记录，审核学生提交的活动证明、奖惩材料，给学生打分评语，快速统计班级测评结果。
3. 在校学生：线上填报个人综合素质材料，上传获奖证书、社会实践、志愿活动、文体活动等佐证，查看测评得分与排名。
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业务流程：
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智衍·岗位能力图谱平台
一、立项背景与目标
从"人口红利"转向"人才红利"的关键期，数字经济增速远超人才培养周期，劳动力市场出现严重结构性矛盾：企业端新兴岗位招不到合适的人，求职者端职业路径模糊、技能需求动态性强，技术端传统关键词匹配无法回答"技术A爆发会导致岗位B产生哪些新技能需求"。
核心痛点集中在三个难题：新兴岗位发现与定义、数据质量与幻觉防控、精准匹配与差距分析。
项目目标是构建一套数据驱动的智能决策系统，以岗位和能力为核心实体、以知识图谱为知识载体、以大模型为推理引擎，实现"新岗位发现、能力图谱动态更新、全景可视化、人岗匹配诊断、改进建议与学习路径"的全链路闭环。
服务对象覆盖三类：求职者获得匹配度诊断与个性化提升路径，企业HR实现岗位能力可视化与JD结构化管理，平台运营方完成多源数据治理与图谱演化追踪。
二、软件功能与核心模块
系统采用双角色权限模型，普通用户与管理员登录后导航菜单动态渲染，共九大模块。
普通用户与管理员共同开放六个模块。首页门户是品牌落地页，展示平台价值、六大核心能力、技术架构与数据处理五步链路。工作台是数据总览入口，聚合核心指标卡、岗位-能力图谱、能力雷达、演化时间轴、技能热度趋势、新兴技能前十、热门技能排行、岗位对比。知识图谱以岗位、技能、知识三类节点与带权关系边构成领域图谱，支持多维筛选、四种布局切换、节点详情查看。演化分析回答哪些技能在兴起、哪些在衰退、岗位能力如何随时间迁移，含趋势曲线、演化历史、兴衰前十、事件时间线、迁移桑基图。对比分析支持两岗位横向量化对比，含信息卡、五维雷达、技能差异表、薪资对比、转型路径。岗位匹配完成上传简历、AI提取技能、匹配度打分、能力雷达对比、技能差距分析、学习路径推荐的完整闭环。仅管理员可见三个模块。数据管理覆盖文档管理、网站管理、岗位采集、城市管理、城市代码映射、数据质量评估、操作日志七个页签。实体消歧将原始实体名归一化为标准名称加别名，覆盖岗位、技能、公司三类。系统设置配置AI模型、图数据库、通知与系统信息。
三、业务流程
端到端主流程为：多源数据采集、信息抽取、实体消歧、图谱构建、动态演化分析、人岗智能匹配。
文档入库流程为：上传文档、服务端解析、质量评估、确认入库、进入图谱数据源。招聘采集流程为：配置网站、选择省市与岗位、发起采集生成批次、爬虫抓取JD、质量评估、沉淀为图谱输入。人岗匹配流程为：上传简历选岗位、解析提取技能、多维度打分、输出匹配度与学习路径。
四、功能路径描述
普通用户路径为：登录后浏览知识图谱，筛选布局并点击节点看详情；分析技能演化，切换粒度查看兴衰前十与桑基图；对比两岗位，选A与B查看雷达与差异表；进行人岗匹配，上传简历选岗位查看匹配度与学习建议。
管理员路径为：进入数据管理，上传入库文档并质量评估；岗位采集选网站省市查看批次详情；实体消歧维护标准名称与别名；操作日志审计。
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面向学生与教务管理场景的在线选课系统，解决传统线下选课效率低、课程信息不透明、人工排课易出错的问题。核心功能包括：课程浏览与检索、在线选退课、选课规则校验、个人课表可视化、课程推荐。业务流程为：学生在选课开放周期内查看课程余量，提交选课申请，系统自动校验学分上限、先修课程与时间冲突，通过后写入个人课表并实时扣减课程容量；退课后容量自动回补，支持多轮补选
“华研慧学”小程序
一、立项背景和目标
本项目属 K12 教育科技 / AI 智慧教育 / 家校共育赛道。在"教育数字化""AI 赋能教育"趋势下，教育平台由"卖课"转向"数据驱动的个性化学习服务"。"华研慧学"即在此背景下构建的 AI 学习平台，本项目是其面向学生家长的微信小程序端。
立项旨在解决家长对孩子学习「**看不见、看不懂、跟不上**」的痛点：学情不透明、报告黑盒化、错题难沉淀、缺乏规划闭环、触达门槛高。目标是让家长实时、清晰、可执行地掌握孩子学习情况，打通"学生学→平台诊断→家长监督"的家校协同闭环，提升平台用户粘性与付费转化。
服务对象：K12 学生家长，覆盖小学/初中/高中全学段（一至高三 12 个年级）及语文、数学、英语、物理、化学等全学科。
二、软件功能与核心模块
共 7 大核心模块，采用主包 + 分包架构：
1. 首页（学习情况）：以「周对比/周环比」呈现数据采集、规划练习、新增错题、学习视频四项指标，并提供四大分析入口。
2. 学生管理：学生列表、扫码添加、绑定/解绑/切换学生。
3. 诊断报告：列表 + 详情，含个人情况、能力总评、答题情况、掌握状态、提升建议五维度。
4. 学习报告：列表 + 详情，含学习总评、学情诊断、发展追踪三维度。
5. 学习规划：列表 + 新旧两版详情，结合错题/试卷生成个性化规划。
6. 错题集：按来源/题型/难度/时间多维筛选，解析页支持数学公式（TeX/MathML）渲染。
7. 个人信息：家长信息查看修改、头像上传。
三、业务流程与功能路径
主流程：学生完成学校作业/试卷、平台练习 → 平台 AI 诊断与知识图谱分析（待下载→待提交→待批改→已批改）→ 家长微信登录、扫码绑定学生 → 查看学情数据与报告 → 依提升建议规划练习 → 形成"诊断→规划→练习→批改→再诊断"闭环。
典型路径：首页 → 选择学生 → 点选模块入口 → 报告/规划/错题集列表 → 详情页（筛选、公式解析）→ 返回总览。
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