武汉理工大学本科生科研能力及教师评议一站式系统产品系统Vibe Coding

1、立项原因，旨在解决什么产品问题
本项目立项旨在解决传统高校综合测评与保研加分过程中长期存在的“申报繁琐、审核低效、规则死板、统计易错”等核心产品痛点。
在传统的教务系统中，学生需手动查阅冗长的红头文件并填写复杂的Excel表，极易报错竞赛级别；而教务老师则面临海量证明材料的纯人工核验压力，不仅审核周期漫长，还极易出现误判、重判等人工失误。本项目通过引入 AI 大模型智能提取、动态加分规则引擎以及 Local-First 极速离线审核机制，彻底解决了过去“人工对表算分慢、系统遭遇高并发易崩溃、业务规则无法热更新”的产品问题，实现了综测申报审核流程的自动化与智能化。

2、行业场景，业务背景
本项目聚焦于“智慧校园建设”与“高校教务政务数字化转型”的垂直行业场景。
在每年期末评优、奖学金评定与保研资格审查的业务背景下，学院教务处需要在极短的时间窗口内，精准处理全院数千名学生的海量科研论文、学科竞赛（A/B/C类赛事）及社会实践证明材料。随着教育评价体系的日益精细化，各项加分政策与作者位次权重频繁迭代。传统的“人力堆叠+纸质/表格流转”模式已无法承受极高的业务并发量与准确度要求。在此背景下，高校教务管理急需从传统的“人工流转模式”向“AI 智能辅助与大数据驱动”全面演进，以技术手段保障教育评价的绝对公平、透明与高效。

本项目整体划分为六大具体功能模块：智能门禁与鉴权模块、学生端一键申报模块、全院数据大屏模块、教务极速审核中枢、动态规则配置引擎以及AI智能教务管家。
项目的主要功能覆盖了综测加分的完整业务闭环。在学生端，用户只需拖拽上传证书图片，系统便能利用AI与OCR技术自动提取竞赛名称及级别，并精准预估加分，免去繁琐的人工填表；在教师端，系统提供宏观的可视化数据大屏，实时展示各专业审批进度。教师不仅可以通过“动态规则引擎”随时修改A/B/C类赛事的加分权重（系统自动重算分值），还能在海量审核时享受“极速离线处理”体验。此外，内置的AI教务管家可随时被唤醒，帮助教务处一键筛查重复申报或异常高分的违规记录。

1、“我”的具体任务：作为项目的核心全栈开发者，我从0到1独立负责了系统整体架构设计、前后端分离开发与全链路联调。具体包括：设计并部署异步数据库表结构、编写FastAPI核心路由与业务逻辑、构建Vue3前端响应式界面与大屏图表、设计大模型交互的Prompt工程，并最终完成AI能力在真实教务工作流中的无缝集成。
2、技术栈与架构：前端采用 Vue 3 + Element Plus + Tailwind CSS + ECharts 构建现代流体拟态界面；后端基于 Python FastAPI + SQLAlchemy + aiosqlite 打造纯异步高并发 API 引擎；AI 层则利用 LangChain 框架接入大模型进行文本生成与特征提取。
3、实现亮点与难点：

亮点（Local-First离线架构）：为解决教师高频审核时的网络卡顿痛点，我首创引入了离线优先机制。利用 Vue 的本地响应式队列实现“乐观更新”，并结合浏览器 visibilitychange 事件与原生 Fetch 的 keepalive: true 属性，实现了即使教师强制关闭网页，审批数据也能静默安全地同步至云端，体验极其丝滑。

难点（异步环境下的懒加载冲突）：在系统从同步切换至纯异步数据库引擎时，深层关联表的查询触发了 SQLAlchemy 的懒加载，导致后端频发 MissingGreenlet 致命崩溃。我通过深入阅读源码底层，最终利用 selectinload 预加载（Eager Loading）策略对复杂关联查询进行重构，成功消除了并发冲突，彻底保障了数据大屏加载的极速与稳定。