类力扣SQL练习题库产品系统Vibe Coding

最开始想做这个项目，是因为想做一个能赚钱的小产品——很多 SQL 初学者需要刷题，但纯题库又干又难，做错了不知道为什么错。我想做一个"刷题 + AI 讲解"的平台，类似力扣但更偏向入门学习者。

主要功能有四块：
第一是**题库练习**，四个专题（HR、电商、教务、金融），69 道题，每道题都有独立的数据集。用户在编辑器里写 SQL，点运行看结果，点判题和标准答案对比。

第二是 **AI 解释 SQL**，粘贴任意 SQL，AI 用大白话解释这段代码在干什么，流式输出。

第三是 **AI 判题点评**，做错了 AI 帮你分析错在哪、往哪个方向改，但不直接给答案。

第四是**账号系统**，注册登录、免费用户每天 10 次 AI、会员每天 100 次、游客按 IP 每天 3 次体验，还有兑换码系统。

亮点 1：自建 SQL 判题引擎
判题这块我没有用在线 MySQL 服务，而是基于 SQLite 自己实现了一个判题引擎。每次判题都在内存库里重建专题数据，执行学生的 SQL，然后和标准答案的结果集对比。
这么做有几个好处：一是安全——内存库用完就销毁，天然隔离，不用担心用户改数据；二是成本低——不用搭数据库服务；三是可控制——我加了虚拟机指令数限制，防止笛卡尔积或者递归把服务卡死。
因为学生写的是 MySQL 语法，SQLite 有些函数不支持，我还自己实现了 YEAR、TIMESTAMPDIFF、CONCAT、DATE_FORMAT 这些常用 MySQL 函数的兼容层。

亮点 2：AI 功能的成本控制
因为是面向 C 端的产品，API 成本必须卡死。我做了几层防护：
- **配额制**：免费用户每天 10 次、会员 100 次、游客 3 次，北京时间零点自动重置
- **IP 限流**：注册、登录、AI 调用都有每分钟频率限制，防刷
- **并发闸**：限制同时进行的 AI 请求数，防止瞬间打爆
- **流式输出 + 断连即停**：用户关了页面就立刻停掉上游请求，不浪费 token
- **判题不消耗 AI**：纯本地判题，AI 只做解释和点评，把 AI 用在刀刃上

亮点 3：Prompt 工程的实践
AI 解释和 AI 点评用了不同的 prompt 设计思路：
解释型 prompt 是结构化输出——一句话总结、干了啥、重点说一下，三层结构，确保 AI 说人话不啰嗦。
点评型 prompt 有个关键设计——**不把参考答案发给模型**。只把判题结果（哪些列不对、缺了什么行）发给 AI，让它根据客观结果来分析错因。这样既防止 AI 直接泄题，又省 token。
所有 prompt 集中管理在一个文件里，改 prompt 不用动业务代码。