摘要：
一、评分标准 代码贡献 30% 2. 功能完成 30% 3. 团队协作 20% 4. 文档质量 20% 二、评分 李 95分：代码贡献30/30，功能完成28/30，团队协作19/20，文档质量18/20 王 90分：代码贡献26/30，功能完成28/30，团队协作18/20，文档质量18/20 欧 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:55
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摘要：
一、收获 全栈能力：Vue2→Vue3，Flask→FastAPI AI工具应用：提高开发效率 团队协作：分工、沟通、code review 飞书开发：从零学习飞书API和机器人 二、问题 技术选型困难，ML领域不熟悉 前后端接口协调问题 AI工具Token费用 飞书API权限和配置 三、经验 尽早 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:54
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摘要：
一、功能完成 Dashboard仪表盘：地图LOD、设备统计、故障趋势、财务图表 AI智能对话：多对话、200K上下文、工具调用Agent 代码助手：读写编辑文件、代码搜索、知识库检索 飞书机器人：WebSocket连接、通知规则、工单闭环 绩效看板：排行榜、评分记录、SLA追踪 语音识别：本地fa 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:54
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摘要：
一、数据库设计 EOMS采用SQLite，12+个ORM模型，涵盖车站、设备、故障、工单、对话等。 二、Redis 内存数据库，用于缓存热点数据，分担数据库读写压力。 三、RabbitMQ 消息队列，用于设备状态变更的异步通知和任务分发。 注意版本匹配：RabbitMQ 4.3.0 需要 Erlan 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:53
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摘要：
一、部署 在飞书开放平台创建应用，配置WebSocket长连接接收事件和回调。 二、功能 消息接收与回复、工单闭环系统、通知推送 工单流程：待处理→已接取→处理中→已完成→审核中→已关闭 三、工单闭环 @机器人创建工单→工人接取→处理完成→提交图片说明→审核通过/驳回→自动评分 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:52
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摘要：
一、功能背景 课程要求开发一个能读懂项目和修改文件的AI工具。团队在EOMS基础上集成了AI聊天对话功能。 二、技术实现 前端对话界面(Vue+Markdown)→ SSE流式响应 → DeepSeek API → 工具调用系统 上下文管理：200K token窗口，超限自动压缩为摘要 三、Agen 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:52
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摘要：
一、后端架构 Models→ Services→ Routers→ Frontend四层架构 二、数据库设计 stations(2899个)、equipment、faults、maintenance_records、conversations、tasks、performance_records 三、 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:51
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摘要：
一、Vue3组合式API实践 深刻体会到了组合式API的优势，ref和reactive等响应式API提供了更灵活的状态管理方式。 二、前端架构 状态管理：Pinia，HTTP：Axios，地图：ECharts + 中国GeoJSON 组件化开发：Dashboard、Chat、FeishuBot三大模 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:51
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摘要：
一、后端技术选型 Python优势：开发效率高、Flask/FastAPI搭建简单、无需配置Maven/Gradle、无版本匹配问题 Java/SpringBoot优势：结构清晰、分工明确、上手简单 最终选择：FastAPI + SQLAlchemy异步ORM 二、前端技术选型 最终选择Vue3 + 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:50
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摘要：
一、选题背景 本次软件工程团队项目选题为“设备运维管理系统（EOMS）”。经过团队讨论，选择了一个具有挑战性的方向——数据清洗与机器学习在设备运维中的应用。 团队分工：李担任项目经理并负责全栈开发，王负责后端开发和数据库设计，欧阳负责前端开发和测试。 二、初期技术调研 数据清洗：Python Pan 阅读全文
posted @ 2026-07-01 20:49
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