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1.赏金任务扫描与分析：自动扫描GitHub多个仓库的悬赏issue，按金额、技术栈、难度智能排序2.跨语言编码引擎：根据任务描述自动生成符合代码规范的功能实现，覆盖Python/Java/Rust/Node.js3.CI/CD自动验证：每个PR提交前自动运行测试和代码检查，确保一次性通过4.多仓库

1.AI聊天引擎：支持流式响应、Markdown渲染、多模型切换、温度与Token参数调控，对话历史管理。2.JWT用户认证：完整的注册/登录体系，bcrypt密码哈希，个人信息与密码管理。3.工作台仪表盘：对话/文件/知识库计数统计，服务健康监控卡片（FastAPI/PostgreSQL/Redi

本项目是一个基于RAG（检索增强生成）技术栈的AI知识库问答系统后端服务。采用Java+Python双引擎架构：Java层（本仓库）：负责业务逻辑、数据持久化、API暴露、文件管理、对话管理Python层（rag-agent-ai-v2）：负责AI推理链路——文档解析、文本切片、向量化、向量检索、L

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学生新增、查询、修改、删除。使用scores嵌套文档保存当前成绩，不同学生可以拥有不同科目。使用exam_records数组保存期中、期末、补考等多次考试记录。支持按学号、班级、科目、分数区间、考试记录查询。支持成绩排名、班级平均分、科目平均分、分数段统计、及格率统计。程序启动时自动创建学号唯一索引

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