ai-paper-coach产品系统

在高校课程汇报、组会分享、文献调研和论文复现实验中，学生和研究者经常需要快速理解论文的问题背景、核心方法、实验设计、数据集、开源情况和后续研究方向。传统阅读方式耗时较长，信息整理分散，复现路径不清晰。AI Paper Coach 面向论文阅读与科研学习场景，将 PDF 或 arXiv 论文导入、结构化分析、七问解读、复现指导、RAG 问答和报告导出整合到一套 Web 系统中，帮助用户更高效地完成论文理解、汇报准备和复现实验规划。

AI Paper Coach 是一个面向学生和研究者的 AI 论文阅读与复现助手。系统支持通过 arXiv/PDF 链接或本地 PDF 上传导入论文，自动生成结构化分析报告，并围绕论文问题、相关研究、核心方案、实验设计、数据集与代码开源情况、实验结论和未来工作等七个问题进行深度解读。项目还提供基于论文原文的 RAG 问答、跨语言查询、历史记录、已保存报告、Trace 回放、Markdown/PDF 导出和 API 连通性验证等功能，适用于课堂汇报、组会复述、文献调研和复现实验准备。

我主要负责系统整体功能设计、前后端联调、论文分析流程实现和项目文档整理。项目采用前后端分离架构，前端使用 Vue 3 + Vite 构建 Web 交互界面，后端使用 FastAPI 提供论文导入、模型调用、结构化分析、RAG 问答、报告导出和历史管理等接口。系统流程包括 ingest、analyze、review、finalize、report 等阶段，并通过异步 Pipeline 和 SSE 事件流展示任务进度。项目还使用 SQLite 存储历史记录和报告数据，通过 Trace 记录模型调用、耗时、重试和诊断信息，提升系统的可追踪性和可维护性。