随着我国人口老龄化程度不断加深，社区居家养老已成为主流养老模式，但传统社区养老普遍存在老人健康数据分散、护工服务派单靠电话人工协调、社区活动通知触达率低、家属无法实时掌握老人状况等痛点，导致养老服务响应慢、资源调度粗放、健康风险发现滞后。本项目面向街道 / 社区养老服务中心这一业务场景，旨在解决 "老人 — 家属 — 护工 — 社区管理者" 四方信息不对称的产品问题，通过搭建一套集健康档案管理、上门服务预约派单、社区活动组织、AI 健康咨询于一体的社区智慧养老平台，实现养老服务从线下人工调度向线上数字化、智能化管理转型。
本系统采用 "管理后台 Web 端 + 老人 / 家属微信小程序端" 双端架构，主要功能模块包括：
1. 用户与权限管理：支持管理员、工作人员、家属三种角色登录注册，家属账号需绑定被照护老人；
2. 老人档案管理：维护老人基本信息、性别、身份证、住址、护理等级（自理 / 半护理 / 全护理）、在院状态；
3. 健康档案管理：录入并追踪老人血压（收缩压 / 舒张压）、血糖、心率、体温、身高体重等体征数据，形成历史趋势；
4. 服务预约与派单：提供日常护理、健康监测、康复训练、心理疏导、陪诊、家政共 6 类上门服务，家属 / 老人在线下单，管理员派单给护工，订单状态流转为待派单→已派单→服务中→已完成 / 已取消；
5. 社区活动管理：管理员发布健康讲座、书法班、踏青、运动会等活动，支持报名人数上限、报名 / 签到状态；
6. 公告资讯：发布通知、活动、健康提醒三类公告；
7. 工作记录：护工登记每次上门服务内容、工时、完成情况；
8. AI 智能助手：接入豆包大模型，老人 / 家属可在小程序端用自然语言咨询养老服务与健康问题；
9. 数据可视化大屏：管理端用 ECharts 展示老人总数、服务订单量、服务类型分布饼图、订单状态柱状图、年龄分布、近 30 天订单趋势折线图、月度服务量对比、护工工作量排行等图表。
小程序端包含首页、服务预约、健康记录、活动、我的五个 Tab 页面。
我作为本项目的独立开发者，负责从需求分析、数据库设计、后端接口开发、管理端前端到微信小程序端的全栈设计与编码。
技术栈与架构：后端采用 Spring Boot 2.7 + MyBatis + Druid 连接池 + MySQL 8，以 War 包部署；管理端前端采用 Vue 3 + Vite + Element Plus + Pinia + Vue Router + Axios + ECharts；用户端为原生微信小程序；AI 模块通过 Hutool HttpRequest 调用豆包大模型（doubao-seed-2.0-lite）REST 接口实现智能问答。整体采用经典三层 MVC 架构（Controller-Service-Mapper），统一 Result 包装返回、Session 登录态校验、PageHelper 分页。
实现亮点：
- 设计了 10 张关联业务表，覆盖用户、老人、健康档案、服务类型 / 订单、活动 / 报名、公告、工作记录、AI 分析全链路；
- 服务订单实现完整状态机流转与派单逻辑；
- 管理端用 ECharts 实现 7 类图表的数据驾驶舱；
- AI 助手通过 System Prompt 注入系统功能上下文，使其能在回答老人问题后引导用户使用对应业务模块。
实现难点：一是三角色权限与家属绑定老人的数据隔离；二是跨端（Web 端 + 小程序端）共用同一套 REST 接口的 Session 鉴权与跨域处理；三是大模型 API 的超时控制、返回结构解析（output/content 数组中提取 output_text）与异常兜底。
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