雅思智能备考系统 IELTS Trainer产品系统

我要开发同款
Sanchez-rgb2026年09月26日
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技术信息

语言技术
CSS、React、TypeScript、Node.js、ES6
系统类型
Web
行业分类
教育校园

作品详情

行业场景

雅思考生备考最大的痛点是「练了没人批」:写作和口语这两项主观题缺少即时反馈,报班或找外教批改成本高、周期长。市面上的备考 App 大多只提供题库和范文,无法针对个人作答给出评分与逐句修改建议。本项目立项目标是把 AI 评分能力做成零门槛的自助工具,让考生在家就能获得接近官方评分标准的四维反馈,覆盖听力、阅读、写作、口语全科。

功能介绍

共 5 个功能模块:① 听力听写,材料按句拆分朗读,提交后逐词比对并自动归类拼写、单复数、时态错误;② 写作批改,25 道真题按 TA/TR、CC、LR、GRA 四维打分,逐句给修改建议并重写 7.5 分范文;③ 口语测评,66 个话题,浏览器语音识别转写后按 FC、LR、GRA、P 四维评分;④ 阅读精练,6 篇 × 14 题,含判断题、选择题、标题匹配、填空题、人名匹配,逐题附 AI 解析;⑤ 学习看板,展示打卡连续天数、成绩曲线、30 天热力图与每日计划弹性顺延。

项目实现

由我独立完成产品设计、前后端开发与 UI 设计。技术栈为 Next.js 16 App Router + React 19 + TypeScript + Tailwind CSS v4 + Prisma/SQLite,AI 能力接入 DeepSeek API。亮点:① 把官方 Band 5/6/7/8 评分标准硬编码进 system prompt 作为打分锚点,实测 63 词作文给 5.0、5 秒空白语音给 3.0,杜绝 AI 虚高评分;② 所有 AI 调用走服务端 API Route,密钥不下发前端,接口按 IP 限流 20 次/小时防止额度滥用;③ 错误分类采用 diff 算法而非 AI,结果确定且节省 token。全站 35 个路由,next build 零错误,已发布 v1.0.0。

示例图片

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