开发了一个开源的用户社群教育与分享平台，具备高度自由的定制能力和强大的互动功能。它支持多用户协作、实时发布、富媒体内容展示，并通过去中心化架构保障数据自主性，特别适合搭建小型教育社区、自主学习圈和知识分享平台。相比传统平台，它更易部署、可拓展性强，并能实现与其他联邦社交网络的互联互通。 通过前后端分离的技术架构实现强互动社群体验：前端采用 Vue.js 和 TypeScript 构建现代化界面，后端使用 Node.js 搭配 PostgreSQL 和 Redis 实现高性能的数据处理与实时消息推送。平台支持模块化扩展、WebSocket 实时通信、多媒体内容管理和任务队列，便于构建教育分享、用户互动、内容沉淀于一体的社群平台，部署灵活、功能完整、上手快捷。

面向中小学生编程与创作教育场景，我们打造了一套基于AI导师的智能教学系统，结合RAG（检索增强生成）与多模态大模型技术，有效解决了学生编程学习中缺乏个性化指导、创作资源匮乏、动手反馈滞后的问题。 传统在线编程教学多依赖预设脚本或录播视频，难以满足学生在项目实践中遇到的多样化问题，且缺乏创作激励与即时反馈。而我们的方案融合了两项核心创新： AI导师模块（RAG驱动）：通过RAG技术，实现精准、上下文相关的知识问答与任务引导。学生在项目过程中如遇理解难点或程序报错，AI导师可通过类苏格拉底式的提问策略，引导学生思考解决，而非直接给出答案，提升其问题分析与自主解决能力。 AIGC创作模块（多模态大模型驱动）：集成支持图文输入与多模态输出的生成模型，支持图像生成、音乐生成等内容创作任务。学生不仅能完成代码项目，还能通过自然语言描述生成角色形象、插画背景、游戏音乐等丰富元素，极大激发创作兴趣与表达能力。 相比常规方案，我们的系统具备以下技术优势： 高适应性：RAG模型结合学生历史学习记录和项目上下文，提供更贴近实际学习路径的交互反馈； 强创作性：多模态模型赋能学生在图形、声音、文本等多个维度开展个性化创作，突破编程学习“只写代码”的局限； 实时交互性：系统支持自然语言与图形界面交互，打破传统课件模式，形成沉浸式AI伴学体验。 整个系统由三大核心模块构成： 教学引导引擎（AI导师，基于RAG） 创作生成引擎（AIGC模块，多模态模型） 学术管理引擎（支持项目提交、过程记录、订单管理） 本方案已在多个教学实验中初步验证其可行性，展现出在学生主动学习、创作表达与持续练习方面的显著促进作用。