cesium二次深度封装

面向高校、职业院校，用于落实学生综合素质评价改革，替代传统纸质填表、人工汇总打分模式。 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。 4. 二级学院：对本学院学生测评数据进行统计分析，掌握学生德育、实践、文体发展情况，辅助学生管理工作。

项目背景和目标 高校推优（推荐优秀团员作为入党积极分子）工作长期依赖 Excel 和纸质材料，存在几个痛点： 评分口径不统一：不同班级、不同团支书对同一份文件的理解不同，算出来的分数不一致。 材料收集散乱：入党申请书、学习心得、活动证明分散在微信群、邮箱、纸质档案中，难汇总。 推优依据不透明：学生不知道自己的分数怎么来的，容易产生争议。 数据无法沉淀：每学期的推优数据难以跨期对比、难以追溯。 目标： 做一个面向高校党建推优场景的量化评分系统，把"分数怎么算"标准化、"材料怎么交"线上化、"评分依据"透明化。 软件功能 系统有四种角色： 角色 主要功能 学生 上传入党申请书、学习心得；查看自己的推优总分和分项明细 班级团支书 录入本班学生的思政课成绩、群众评议分、缺勤次数 教师 查看本学院排名、导出成绩数据 管理员 用户管理、班级填报解锁、数据中台同步、孤儿文件清理、审计日志 核心功能 推优总分自动计算：把"政治理论与表现（40 分）+ 实践与创新（30 分）+ 群众评议（30 分）"三部分，按规则自动算分。 数据中台积分同步：对接学校数据中台的积分认定接口，自动拉取学生的活动、获奖、志愿服务记录，作为评分的客观依据。 材料上传与管理：学生上传入党申请书、学习心得，后端用签名 URL 保护文件访问。 班级填报闭环：团支书录入班级数据，24 小时后锁定，管理员可解锁。 排名与导出：教师查看本班/本院排名，导出 CSV。 业务流程： 学生登录——上传材料——系统自动计算得分 团支书登录——录入班级数据——提交——24h锁定 管理员登录——同步数据中台——管理用户——解锁填报——导出数据 功能路径描述： 学生：登录 ——首页（查看总分和分项）——理论研学与思考（上传材料）——材料保存后自动重算分数 团支书：登录 ——录入成绩 ——选择班级 ——填写思政课成绩/群众评议/缺勤 ——24 小时内可修改 登录 ——首页（查看排名）——选择班级 ——查看排名 ——导出 CSV 登录 —— 管理首页 ——用户管理 / 班级填报管理 / 数据中台同步 / 孤儿文件清理 / 审计日志

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。

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

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。 登录路径：微信 `uni.login` 获取 code → 请求 `/parent-login/quick/register` → 缓存 token；接口返回 9/11/12 时自动重登。