业务和功能介绍
一、立项背景和目标
篆刻等素质教育学科长期依赖纸质作业与人工批改，存在名师资源稀缺、批改口径不一致、教学效果难以量化沉淀等问题；同时连锁加盟模式下校区分散，总部难以对学生、师资、服务权益与经费进行统一管控。本项目立项旨在建设"AI伴学中心"教师端智能学习管理平台，打通学生作业采集、AI 切图识别、智能批阅、结果回写的全链路，以机器批阅替代重复性人工劳动，实现校区、师资、学生、服务与考点的一体化线上管理，降低运营成本并形成可持续的教学数据资产。
二、软件功能、核心功能模块
系统管理：菜单管理、角色管理（角色新增/编辑、菜单权限分配）。
用户管理：平台用户（运营人员）管理；加盟商管理（新增/编辑/启停、余额充值、扣款与冲正）；伴学师管理（新增/编辑/启停、绑定学生）；学生管理（新增/编辑、开通服务、服务变更、绑定伴学师）。
校区管理：校区（门店）建档、编辑、删除、启停，关联校长与伴学师。
数据采集：按权限获取所辖学生列表，支持学生作业拍照上传、按科目自动打包、排序与图片类型/科目修改、图片详情查看、题目区域框选。
切图批阅：批阅任务列表与状态轮询、任务处理（对错模式/打分模式切换、AI 自动批阅、人工框选批阅、批量打分、跨页选择、参考答案维护、确认完毕）。
考点区域管理：按授权学段（小学/初中/高中）维护各科目的考点开通范围。
基础支撑：登录鉴权与验证码、细粒度权限指令、业务字典、图片跨域代理、安卓客户端下载。
三、业务流程、功能路径
主干流程为"数据采集 → 切图批阅"：登录后进入数据采集，筛选学生 → 拍照上传作业 → 图片处理（按科目打包、排序、调整类型）→ 图片详情 → 图片框选，框选题目区域后提交 AI 批阅任务；随后进入切图批阅查看任务列表 → 任务处理，选择批阅模式，执行 AI 自动批阅或人工框选批阅，进行批量打分或对错结论判定，最终"确认完毕"回写学生作业结果。
管理链路为：系统管理配置角色与菜单权限 → 校区管理完成校区建档 → 用户管理依次完成加盟商充值、伴学师绑定学生、学生开通服务 → 考点区域管理配置授权范围。对应页面路径：数据采集 /collectMark/dataCollect 及其拍照、图片处理、图片详情、图片框选子页，切图批阅 /collectMark/clipMark 与任务处理 /collectMark/clipMark/:packageId，校区管理 /store/operate，用户管理 /user/*，系统管理 /system/*，考点区域管理 /exam-area/operate
篆刻等素质教育学科长期依赖纸质作业与人工批改，存在名师资源稀缺、批改口径不一致、教学效果难以量化沉淀等问题；同时连锁加盟模式下校区分散，总部难以对学生、师资、服务权益与经费进行统一管控。本项目立项旨在建设"AI伴学中心"教师端智能学习管理平台，打通学生作业采集、AI 切图识别、智能批阅、结果回写的全链路，以机器批阅替代重复性人工劳动，实现校区、师资、学生、服务与考点的一体化线上管理，降低运营成本并形成可持续的教学数据资产。
二、软件功能、核心功能模块
系统管理：菜单管理、角色管理（角色新增/编辑、菜单权限分配）。
用户管理：平台用户（运营人员）管理；加盟商管理（新增/编辑/启停、余额充值、扣款与冲正）；伴学师管理（新增/编辑/启停、绑定学生）；学生管理（新增/编辑、开通服务、服务变更、绑定伴学师）。
校区管理：校区（门店）建档、编辑、删除、启停，关联校长与伴学师。
数据采集：按权限获取所辖学生列表，支持学生作业拍照上传、按科目自动打包、排序与图片类型/科目修改、图片详情查看、题目区域框选。
切图批阅：批阅任务列表与状态轮询、任务处理（对错模式/打分模式切换、AI 自动批阅、人工框选批阅、批量打分、跨页选择、参考答案维护、确认完毕）。
考点区域管理：按授权学段（小学/初中/高中）维护各科目的考点开通范围。
基础支撑：登录鉴权与验证码、细粒度权限指令、业务字典、图片跨域代理、安卓客户端下载。
三、业务流程、功能路径
主干流程为"数据采集 → 切图批阅"：登录后进入数据采集，筛选学生 → 拍照上传作业 → 图片处理（按科目打包、排序、调整类型）→ 图片详情 → 图片框选，框选题目区域后提交 AI 批阅任务；随后进入切图批阅查看任务列表 → 任务处理，选择批阅模式，执行 AI 自动批阅或人工框选批阅，进行批量打分或对错结论判定，最终"确认完毕"回写学生作业结果。
管理链路为：系统管理配置角色与菜单权限 → 校区管理完成校区建档 → 用户管理依次完成加盟商充值、伴学师绑定学生、学生开通服务 → 考点区域管理配置授权范围。对应页面路径：数据采集 /collectMark/dataCollect 及其拍照、图片处理、图片详情、图片框选子页，切图批阅 /collectMark/clipMark 与任务处理 /collectMark/clipMark/:packageId，校区管理 /store/operate，用户管理 /user/*，系统管理 /system/*，考点区域管理 /exam-area/operate
项目实现
一、整体架构和设计思路、技术栈
前后端分离 SPA，分视图、接口、状态、公共四层。技术栈为 Vue 3.5（组合式 API）+ Vite 7、Vue Router 4、Pinia 3、Element Plus 2、Axios、Sass，Nginx 静态部署。按业务域纵向切分：views 分 system、user、store、collectMark、exam 五大模块，路由经 menuList 拆为 19 条业务路由并与 menuCode 权限对应；接口层拆为 8 个文件共 105 个接口，统一由 base-request.js 暴露；Pinia 拆为 user、base、cachedViews 三个 store；公共层沉淀 16 个组件与 4 个权限指令。
二、我负责的模块和结果
我负责整体前端架构与工程化基建。搭建 230 个源文件、约 2.7 万行的工程框架与分层规范；封装 182 行统一请求层，收敛全站 105 个接口的 token 注入、全局 loading 与 401 自动登出，业务侧接入单接口平均不超过 3 行代码；沉淀 16 个公共组件与 4 个权限指令供五大模块复用；搭建 5 套环境配置与 3 套 Dockerfile，实现四套环境一键发布；接入按需引入、gzip 压缩与版本轮询刷新。
三、我遇到的难点、坑和解决方案
1. 老式硬件 SDK 集成。拍照依赖 Eloam 高拍仪的 jQuery 全局插件，经本机 38088 端口通信且非 ESM，直接引入即报错。方案：封装为独立 SDK 文件，动态 import 先注入 window.jQuery 再加载插件，并用 Promise 包装其回调接口供上层 await 调用。
2. 数组参数不兼容后端。axios 默认产生 `ids[]=1`，后端无法解析。方案：自定义 paramsSerializer 用 URLSearchParams 逐项 append；文件上传须删除 Content-Type 交由浏览器生成 boundary。
3. 图片跨域与防盗链。OSS 图片校验 Referer，直连被拦。方案：开发态经 Vite /image-proxy 代理并改写 Referer，生产态由 Nginx 同源转发。
前后端分离 SPA，分视图、接口、状态、公共四层。技术栈为 Vue 3.5（组合式 API）+ Vite 7、Vue Router 4、Pinia 3、Element Plus 2、Axios、Sass，Nginx 静态部署。按业务域纵向切分：views 分 system、user、store、collectMark、exam 五大模块，路由经 menuList 拆为 19 条业务路由并与 menuCode 权限对应；接口层拆为 8 个文件共 105 个接口，统一由 base-request.js 暴露；Pinia 拆为 user、base、cachedViews 三个 store；公共层沉淀 16 个组件与 4 个权限指令。
二、我负责的模块和结果
我负责整体前端架构与工程化基建。搭建 230 个源文件、约 2.7 万行的工程框架与分层规范；封装 182 行统一请求层，收敛全站 105 个接口的 token 注入、全局 loading 与 401 自动登出，业务侧接入单接口平均不超过 3 行代码；沉淀 16 个公共组件与 4 个权限指令供五大模块复用；搭建 5 套环境配置与 3 套 Dockerfile，实现四套环境一键发布；接入按需引入、gzip 压缩与版本轮询刷新。
三、我遇到的难点、坑和解决方案
1. 老式硬件 SDK 集成。拍照依赖 Eloam 高拍仪的 jQuery 全局插件，经本机 38088 端口通信且非 ESM，直接引入即报错。方案：封装为独立 SDK 文件，动态 import 先注入 window.jQuery 再加载插件，并用 Promise 包装其回调接口供上层 await 调用。
2. 数组参数不兼容后端。axios 默认产生 `ids[]=1`，后端无法解析。方案：自定义 paramsSerializer 用 URLSearchParams 逐项 append；文件上传须删除 Content-Type 交由浏览器生成 boundary。
3. 图片跨域与防盗链。OSS 图片校验 Referer，直连被拦。方案：开发态经 Vite /image-proxy 代理并改写 Referer，生产态由 Nginx 同源转发。
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【1】立项背景与目标
自动化立体库是新能源锂电、汽车零部件等行业的主流仓储形态，库内由四向车、提升机、输送线、接驳口协同完成托盘出入库。上游 WMS/WES 只下发"某个托盘要入库或出库"，而"分配到哪个货位、走哪条路、派哪台车、每一段由谁执行"全部由中间的调度系统（RMS）计算并驱动——本项目就是一个立库调度中间件 + 配套的调度监控管理后台。目标：把"任务下发→货位分配→路径规划→派车→分段执行→库存过账"做成可跑通、可观测、可人工干预的闭环，并解决现场最头疼的三个问题：调度计划与现场执行脱节、设备与货位状态不可见、故障（走不通、卡住）无日志可查。
【2】核心功能模块
①基础数据：仓库/货区/货位（层-x-y 坐标、深浅位）/设备/物料建模。
②权限体系：JWT + RBAC 用户-角色-菜单三级权限，菜单级与接口级双重校验。
③上游任务管理（内置 WES 模拟器）：批量下发出入库任务，一键生成托盘号。
④任务调度与分段：任务状态机（待下发/执行中/已完成/异常/取消），入库按固定拓扑自动拆 3 段（库外输送线→提升机→目标层接驳口→货位），出库镜像反向。
⑤路径规划：库内 A* 网格寻路（巷道四向可走、货架区仅纵向、有货货位视为障碍），按"空闲且电量>40% + 曼哈顿距离最近"自动派车，支持小车避让、等待点与自动移库（倒库）。
⑥设备仿真引擎：无真实 PLC，用定时任务按可配置节拍推进每段任务并驱动设备沿路径移动。
⑦实时监控：WebSocket 每秒推送设备位置、状态与任务进度，地图大屏显示库位占用与小车轨迹，另配小车/设备监控页。
⑧库存与数据中心：托盘维度库存、分层占用统计、库存流水（任务完成自动过账）。
⑨接口日志中心：按上游/RCS/WCS 三个通道记录每次调用的请求与返回报文、方向、结果、耗时，支持按托盘号/任务号全链路检索与改报文重发。
⑩AI 作业助手：接入大模型，自然语言下发任务、异常诊断与智能问答，SSE 流式输出，模型不可用自动降级为本地规则。
⑪单车手动控制：顶升/放下/移动/充电/恢复/释放任务等指令，应急时人工接管。
【3】业务流程与功能路径
上游下发（托盘号 + 出入库类型）→ RMS 自动分配货位（浅位优先、低层优先）→ 生成分段计划 → A* 计算路径并派最近的空闲车 → 仿真引擎按节拍推进各段 → 全段完成后自动过账（货位占用/释放、绑定或解绑托盘、写库存流水与系统日志）→ 任务归档。
功能路径：登录 → 首页看板（货位占用 + 任务趋势）→ 上游任务管理下发任务 → 资源监控中心地图大屏观察执行 → 立库任务中心（任务视图/任务管理）→ 数据中心查库存与流水 → 报表数据中心查接口日志 → AI 助手用自然语言下单。
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立项背景：随着大语言模型的普及，传统企业与用户对智能对话的需求激增。旨在构建一个前后端完全解耦的 AI 问答系统，支持多端接入，提供流畅的流式对话体验。
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项目预览
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