React

本项目为面向高校教学场景的一体化教学与问卷管理平台，主要包括以下功能模块：1、用户认证与权限管理模块支持租户学工号登录、Token认证、用户身份识别及角色权限控制。登录后将用户标识和租户标识写入登录上下文，后续业务统一从后台登录信息获取，避免前端伪造用户身份。2、问卷与模板管理模块支持普通调查问卷、

|模块|说明||---|---||账号体系|注册/登录/改密/会话恢复，教育阶段与昵称建档||错题录入|学科/题型/知识点/题干/我的答案/正确答案+6类错因归因，最多3张图，前端压缩+数学符号一键插入||错题本|卡片/列表双视图、四维组合筛选、四种排序、关键词搜索、批量删除、待复习标记||大图查看

项目包含注册登录、私有知识库、论文导入处理、论文智能问答、长期记忆、用户画像及会话管理等模块。用户上传论文后，系统自动完成解析、结构化切块、向量化和索引建立；提问时结合关键词与向量检索、相关性重排及证据充分性判断，生成带原文引用的回答，并支持关联论文图片和表格。系统还能从对话中提炼长期偏好，按用户保

1.会员服务：套餐与课次权益查询、课程筛选预约、签到核销、场地时段选择、订单与服务事项查询。2.员工协作：销售客户跟进与试听安排，教练课表、到课处理、课后反馈和教学记录。3.机构运营：客户、套餐、课程排期、场馆资源、订单、退款及资金查询，支持经营数据统计与导出。4.平台管理：机构、员工角色与访问权限

1个可实际运行的前后端分离Web系统，用Maven的"模块化单体+插件注册"思想，实现一条多源情报融合认知链路，一句话概括：把ELINT/RADAR/COMINT/SAT/BRIEF/OSINT等多源数据，在"领域知识（动态本体）+规则约束+大模型推理"三要素下融合成可解释的目标认知，并在地图态势工

1、智能体广场：聚合展示各类AI智能体，支持检索、预览、选用已上架的学科辅导、公考、英语、科普类智能体2、智能体创建：支持AI辅助创建、手动自定义配置两种方式，设置智能体名称、头像、描述、提示词等基础信息3、基础配置管理：可配置智能体人设、开场白、大模型版本、上下文窗口、回复规则等参数4、技能能力配

项目包含两套前端。admin-micro-child-static是在线绘本H5，嵌入车机后有四块能力。一是绘本阅读：按绘本编号拉取详情，展示分页图文和旁白，支持播放暂停、上一页下一页、点击和滑动翻页、互动选项跳转、亮度与息屏、按历史阅读位置续读，也可把离线资源交给端侧保存到本地。二是在线创作预览：

项目分为学生端和教师管理端两大部分：一、学生端1.实时行情：24家虚拟公司分属消费、科技、文娱、生活服务4大板块，股价每秒更新，有大盘指数、K线图和市场温度计（用成交量、涨跌家数、资金流向等间接指标展示市场情绪）。2.模拟交易：支持市价、限价、止损止盈、做空和撤单，遵循T+1、涨跌停、阶梯手续费、资

一、核心专注模块1）番茄钟计时：支持专注/短休/长休三阶段与长休息间隔配置，逆序倒计时与正序累加，会话统计与连续专注追踪。2）强制专注引擎：按L0/L1/L2锁定等级，提供全屏遮罩、全局快捷键拦截、任务栏隐藏、分心应用强关、前台窗口拉回；L2含守护进程自检拉起与重启恢复会话；支持紧急退出恢复码与会话

系统包含账号、出题、作答评分、题库、额度支付和管理端。学员注册登录后，可上传PDF、DOCX、TXT、MD或直接粘贴文字，选择面试、答辩、试卷三种模式，并设置题量、发散程度和难度。大模型按材料出题。面试和答辩支持文字作答，也可调用系统输入法听写。每题评分后给出改进点，整场结束生成雷达图、柱状图、优劣

一套多用户AI对话助手，前后端分离、容器化部署，含三个并列工作区。【学习助手】·对话：SSE流式输出（打字机效果、可中途停止）、多对话管理、上下文轮数可配置·深度思考链路展示；回答末尾给出可点选的教学方案继续展开·多模态识题：两阶段流水线（视觉模型提取→大模型流式作答）；超长截图前端切片上传，每片保

用户输入想学的主题、基础和目标，AI先规划出课程大纲（课程、单元、讲次三级结构），用户可用自然语言反馈让AI修订，确认后创建课程。讲次在首次进入时由AI生成讲解词与板书，边讲边写，板书以点阵画布呈现，包含标题、例子、代码、图表、圈注等多种板书块。课堂中可随时提问，并有随堂小测、练习、摘抄和每讲摘要，

系统包含Web管理后台和微信小程序。后台支持项目管理、学校管理、专家管理、区域与活动属性维护、活动多场次配置、讲师排班、报名限额和预约审核等功能；小程序面向学校联系人和用户，支持活动浏览、专场申请、讲师选择、预约记录查看和订单管理。系统会根据项目专家、服务区域、活动主题、周常排班和时间冲突自动过滤可

平台含五个模块：三维漫游（环绕与第一人称双模式、点击建筑弹窗、校门一键进校、自动路径飞行、昼夜光照切换）、校园介绍、五张ECharts数据看板、留言互动与三维背景首页。已验证覆盖10栋教学楼、3个校门、6处广场、8条道路；技术栈Vue3+Vite+Three.js+ElementPlus+EChar

它可以查中文单词用户可以拍照，然后识别里面的字。然后自动组成字块。点击就出释义加上例句与笔画示例每日一个日常小句子ui用的是那种玻璃风范儿的，然后是苹果端，还有安卓端，它们看起来的效果也都不错

大模型应用：至少使用一个大语言模型作为核心，用于岗位画像生成、就业能力画像生成、人岗匹配、生涯报告生成等方面。职业规划：职业规划报告和建议生成要具备可操作性、可解释性。准确性：人岗匹配的关键技能匹配准确率不低于80%；生成的岗位画像与学生画像，经抽样评估，关键信息准确率需超过90%。人岗匹配准确性判

平台是本地优先、可离线安装的PWA应用，核心功能模块：1.单词书——覆盖四级/六级全量词库（10993词），按“真题词频降序+功能词穿插”智能排序，支持掌握阶段筛选与每词闪击次数台账；2.闪击闪卡——限时逼真回想，先自主回忆再看答案，支持音节拆分显示与美/英音朗读；3.验证练习——四选一与拼写验证，

主应用面向学生，功能模块包括：①结构化数据录入——每个实验由schema.json定义字段（标量、定长数组、带行列标签矩阵），界面自动渲染表单并做必填与格式校验，数据存于独立的data.json，做到数据与版式分离；②一键生成Word报告——内置Python完成间接量计算、A/B类不确定度合成、最小

帮助学生和数学爱好者记忆数学公式目前客户端开发了Android平台微信登录平板电脑手写笔书写练习，加深记忆Vite+React管理后台rocketmq消息系统，异步处理数据

面向Python自学场景，将教程阅读、主动回忆、代码预测、编程练习与复述检查整合为一个学习工作台。课程地图覆盖98节内容，支持按阶段浏览并记录学习进度；今日页面集中呈现学习建议、当前任务和复习队列。系统同时管理错题、术语词典与学习会话，帮助学习者从看懂教程推进到独立运行代码。接入兼容OpenAI接口