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。
示例图片视频
相似推荐
AI个性化学习平台
面向用户需要复习课程、掌握知识点备考的大中小学学生需要个性化学习规划、内容解析的
社会自主学习人士需要AI 增强课堂教学、学生测评的教育培训机构
多模型AI 支持系统：支持国内5 家主流大模型调用，可按需动态切换，确保服务高可用
性；支持所有基于OpenAISDK 的大模型，现已内置DeepSeek、文心一言、星火、ChatGLM、Moonshot
Prompt(提示词)管理系统：：可视化管理AI 提示词模板，支持版本控制和A/B 测试；5 分钟
TTL 缓存，提升性能；系统自动注入Prompt 提高AI 调用可用性；多场景支持：支持不同场景的
Prompt 模板(系统提示、出题组卷、批改) 。
文件上传与学习计划生成：用户上传学习资料、笔记（PDF、Word、PPT、TXT、MD）文
件，AI 自动解析内容并生成个性化学习计划
AI 自动评测系统:：AI 根据学习主题或者设置的个性化参数（学段、考试科目、考试时
间等）自动生成测验题目甚至实现智能组卷，支持在线答题、自动批改和错题讲解
知识图谱系统:将学习内容转化为可视化知识卡片图谱，展示知识点之间的依赖关系，
帮助学习者理解知识结构，并以此推荐学习资源
学习可视化与成长报告:多维度（统计卡片、折线图、饼状图、弱项分析）展示学习
进度和成绩，生成PDF 学习报告。
管理后台系统:数据大屏仪表盘统计展示系统后台信息，支持模型配置、Prompt 管理、
用户管理、系统配置。
益智游戏类 App-Dexter Memory
1、立项背景和目标
背景： 不同人群均面临记忆与认知挑战，缺乏综合性训练工具。
目标： 开发一款适用于多年龄段的智能记忆助手，通过科学训练提升用户的记忆力、创造力及沟通效率。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
记忆训练场： 核心模块，运用记忆宫殿法等技巧，专项训练单词、人名记忆。
创意思维工坊： 提供联想游戏等，激发用户（尤其是儿童）的创造性思维。
家庭协作中心： 内置共享日历与亲子任务，帮助家庭管理日程并改善沟通。
3、业务流程、功能路径描述
用户路径（以专业人士为例）：
选择训练目标（如记人名） → 进入“记忆训练场”进行联想与练习 → 系统根据算法推送复习 → 在档案中查看能力成长报告。
家庭用户路径：
父母创建家庭组并分享日程 → 孩子接收提醒并查看 → 共同完成创意挑战任务，在互动中加强联系。
AI 营销客服助手（V1.1）｜后端主负责人（LLM + Agent + RAG + 多模态）
一、项目背景与业务价值
该系统用于教育电商平台的智能导购与客服服务。核心目标是让用户像与真人导购沟通一样，通过自然对话解决：
选课难
不知道课程内容 / 价位
不清楚适合孩子的学习路径
无法快速从大量商品中筛选
无法从 FAQ 中找准答案
无客服时段响应慢
本项目通过 AI 导购助手实现：
自动问答、智能推荐、实时语音交互、对话式下单、可解释推理链路，最终提升转化率、降低客服成本、提升用户体验。
系统主要围绕 对话 → 理解 → 检索 → 推荐 → 下单 五大核心链路展开。
打字达人
1.立项背景和目标：
背景： 在数字化时代，快速准确的键盘输入是工作、学习和沟通的一项基本技能。许多用户，特别是学生和办公人员，希望通过系统练习来提升打字速度和准确率，但市面上部分工具功能冗杂或缺乏趣味性。
目标： 开发一款界面简洁、操作便捷、兼具趣味性与激励性的网页版打字练习软件。核心目标是帮助用户从零开始，通过循序渐进的关卡挑战和实时数据反馈，有效提升英文打字能力，同时通过数据统计让进步可视化，保持用户的学习动力。
2.软件功能、核心功能模块的介绍：
核心功能模块一：闯关挑战模式。 这是软件的核心玩法，将学习路径游戏化。设计了从“初学者”到“大师”共5个难度关卡，每个关卡针对不同打字水平（如基础字母、常用单词、复杂长句等），为用户提供明确、循序渐进的进阶路径。
核心功能模块二：自由练习模式。 为用户提供一个无压力的练习环境，不受关卡限制，可随意进行打字练习，适合热身或针对性巩固。
核心功能模块三：数据统计系统。 在“我的统计”板块，实时记录并展示用户的关键绩效指标，包括总分数、历史最高打字速度、平均正确率以及已过关卡数。该系统让用户的成长轨迹一目了然，是维持长期练习兴趣的关键。
辅助功能模块： 包括“关于游戏”的介绍页面和“设置”选项，未来可扩展音效、主题切换等功能，提升软件完整度和用户体验。
3.业务流程、功能路径描述：
新用户流程： 用户访问网页后，首先看到主界面介绍和关卡概览。建议切换为英文输入法后，可点击“开始游戏”直接从第一关“初学者”开始挑战，或进入“自由练习”进行适应。
核心操作路径： 在关卡中，界面会显示需要输入的文本，用户开始打字后，系统会实时校验输入的正确性并计时。完成关卡后，系统会根据打字速度和准确率计算得分，并更新“我的统计”数据。用户可选择重复练习本关或挑战下一关卡。
数据驱动循环： 用户通过查看“我的统计”了解自身水平，从而决定下一步是巩固已过关卡还是挑战新高，形成一个“练习 -> 获得数据反馈 -> 调整目标 -> 再练习”的良性学习循环。
谷粒学苑
面向 C 端用户（学生、学习者）提供课程购买、学习、互动等服务，同时为 B 端机构（教育机构、讲师）提供课程管理、用户运营、数据统计等后台支持，实现 “机构端高效管理 + 用户端便捷学习” 的闭环。
课程管理：课程 CRUD、章节 / 小节管理、课件上传（视频、文档）、价格与权限设置；
用户管理：学员信息维护、讲师入驻审核、角色权限分配（管理员、讲师、运营）；
订单与支付：订单状态跟踪、退款处理、支付渠道对接（微信 / 支付宝）、财务数据统计；
营销管理：优惠券发放、拼团活动设置、课程推荐位管理；
数据看板：用户增长、课程转化率、营收报表等可视化数据。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服