笔记项目：https://note.aimath.top/产品系统

团队内部需要一个轻量级的知识管理与教程发布平台，用于统一管理技术文档、操作指南和学习笔记。此前团队成员的技术文档分散在各种工具中（本地文件、聊天记录、零散笔记），查找困难、版本混乱，新成员入职时缺乏系统化的学习资料。同时，团队希望引入 AI 辅助能力，让用户在阅读文档时可以直接向 AI 提问，提升知识获取效率。项目面向中小团队的内部知识管理场景，支持多用户协作、内容分类、全文搜索，并集成了 AI 智能问答和实时客服系统，形成"文档 + AI + 沟通"的一体化知识平台。

笔记管理模块：支持富文本编辑器（CKEditor）创建和编辑笔记，支持图片上传、代码高亮、标签分类、文章置顶、公开/私密控制、收藏功能，以及基于标题和内容的全文搜索。
用户系统模块：手机号注册登录，区分普通用户和管理员角色，管理员拥有内容管理和 AI 配置权限。
AI 智能问答模块：集成大语言模型 API，支持多模型配置和动态切换，提供流式响应的对话体验。支持文件上传分析（图片 OCR、PDF 文本提取），支持联网搜索增强回答。对外暴露 OpenAI 兼容的 API 接口，可供第三方工具调用。
实时客服系统：普通用户可通过浮动聊天窗口向管理员发送咨询消息，管理员端有统一的消息管理面板，支持未读消息提醒和实时轮询。
AI Agent 研发部：内置多轮对话的 Agent 工作台，支持对话管理（创建、重命名、删除）、消息懒加载、Markdown 渲染和代码高亮，用于团队内部的 AI 协作任务。
暗色模式：全站支持明暗主题切换，采用三层防御策略实现无闪白的主题加载体验。

我负责项目的全栈开发，包括后端架构设计、数据库建模、API 开发、前端页面实现和部署运维。技术栈：后端使用 Django 3.0 + PostgreSQL，Gunicorn 作为 WSGI 服务器，通过 FRP 实现内网穿透对外服务；前端采用原生 HTML/CSS/JavaScript，无框架依赖，轻量高效。亮点：AI 模块设计了虚拟模型路由机制，通过模型名后缀（如 -search、-all）动态组合联网搜索和多模态能力，对外兼容 OpenAI API 标准，第三方工具可无缝接入；文件分析功能集成了 pytesseract OCR 和 PyPDF2，支持图片和 PDF 的文本提取后注入 AI 上下文；暗色模式通过 head 阻塞脚本 + CSS 选择器继承 + body 同步脚本的三层防御策略，彻底消除了页面加载闪白问题。难点：流式 SSE 响应的错误处理和超时控制、多模态内容在不同 LLM 供应商间的兼容性适配。