团队项目第一次作业

这个作业属于哪个课程	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class78-Grade2024-CS/homework/
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class78-Grade2024-CS/homework/16767
这个作业的目标	完成团队项目第一次作业：团队展示、选题报告、需求分析
团队名称	AAA
团队成员学号-名字	3124004476-林锶堉 3124004485-吴圣林 3124004470-黄添铨 3124004467-何星宇

项目仓库：https://github.com/HoshisakiNeko/StudyCompanion

一句话介绍：
研途搭子——把你的复习资料丢进来，AI 自动出题、批改、找短板的考研复习智能体。

一、团队展示
1.1 队名
AAA

1.2
1.2 项目规划与描述
面向考研备考的大学生，做一款 Web 端 AI 复习助手。核心闭环：
上传复习资料 → AI 自动生成模拟题 → 在线答题 → AI 批改点评 → 诊断薄弱知识点 → 推送变式练习题

阶段	目标	关键交付
第一阶段（本次）	把需求想清楚	团队展示、选题报告、需求分析文档、MVP 可运行
第二阶段	跑通核心闭环	薄弱点诊断 + 变式题推送 + 学习数据看板
第三阶段	加分与打磨	拍照 OCR 识题、知识点图谱可视化、扩展考公考证

1.3 队员风采

学号	姓名	擅长技术	希望的角色
3124004476	林锶堉	Python、后端架构、API 对接	后端 / 架构
3124004470	黄添铨	前端开发、界面设计、交互	前端 / UI
3124004485	吴圣林	需求梳理、文档撰写、测试用例	PM / 文档
3124004467	何星宇	大模型 Prompt、算法调研、部署	AI / 运维

1.4 项目愿景
希望每个考研人都有一个 AI 搭子——你只管学，它帮你盯着哪里没掌握。把重复刷题的时间省下来，用在真正需要突破的地方。让考研这条路，不那么孤单，也不那么盲目。

二、选题报告
2.1 选题背景：来自身边考研人的真实痛点
选题不是拍脑袋。我们四个人中就有正在备考研究生的同学，身边更是有大量考研的朋友。为了确认痛点真实存在，我们做了一次小范围问卷调研，回收 52 份有效样本：

现象	比例
刷了大量题但不知道自己到底哪里没掌握	87%
复习资料太散——讲义、PPT、真题、网课笔记串不起来	73%
做完真题没人批改、没人讲，对错全凭感觉	69%
最常做的事：对着课本反复看，但合上书就忘	61%

调研结论：考研人不缺刷题工具，缺的是一个能帮你找漏洞、针对性练的 AI 搭子。

2.2 要解决的问题
1）：把散落的复习资料统一喂给 AI，不用自己整理题库
2）：AI 根据你的资料自动出题，不用到处找题
3）：答完立刻有反馈，不是对完答案就完事
4）：告诉你错在哪、哪个知识点没掌握，推同类题巩固

2.3 竞品分析

产品	能做什么	缺什么
粉笔 /	考研帮	固定题库刷题
Anki / Quizlet	间隔重复记忆	需要自己做卡片，工作量大；不分析错因
通用 ChatGPT	什么都能聊	不管理你的错题和知识点，聊完就忘
研途搭子	上传资料→自动出题→批改→诊断薄弱点→推变式题	—

我们的差异：不是又一个刷题软件，而是一个基于你自己的资料、针对你自己的错题的个性化复习教练。
2.4 创新点
创新点：错题 → AI 溯源知识点 → 自动推送 3 道变式题

上传错题/薄弱知识点
       ↓
AI 分析：这道题考的是哪个知识点？你错在哪？
       ↓
生成 3 道同类变式题（难度递进）
       ↓
你练完 → 更新知识掌握度 → 动态调整复习计划

2.5 可行性
技术可行性：
-后端 Python Flask，团队熟悉；SQLite 零配置
-大模型 API（Kimi / 文心一言）有现成 SDK，出题和批改都是 Prompt 工程问题
-前端原生 HTML/CSS/JS，不引入重框架，快速出 MVP
-无 API Key 时提供本地模拟题库兜底，保证演示不翻车
风险与对策：

风险	对策
大模型出题质量不稳定	多轮 Prompt 调优；提供题目编辑功能，用户可手动修正
API 调用费用	先做小范围内测；缓存已生成的题目避免重复调用
评分不够准确	第一版定位为"辅助参考"，不做绝对评分；重点放在考点诊断而非打分
没有真实用户测试	团队自身就是考研用户，先自己用起来

三、需求分析文档
3.1 总体需求
面向考研学生的 Web 端 AI 复习助手，核心能力一句话：上传资料，AI 出题，答完批改，告诉你哪里要补。
典型场景：

编号	场景	一句话描述
S1	上传资料	"我刚看完数据结构的树这一章，帮我出 5 道题"
S2	在线答题	看到题目，在输入框里写答案
S3	批改反馈	提交后立刻看到得分、参考答案、考点分析
S4	薄弱点标记	答错的题自动归入"薄弱知识点"
S5	变式练习	针对薄弱知识点推送同类变式题
S6	学习统计	查看最近答了多少题、正确率、哪些章节最弱

3.2 功能需求

模块	做什么	优先级
资料上传	粘贴文本 / 上传文件，按科目管理	P0
AI 出题	根据资料生成选择 / 简答 / 分析题，附答案	P0
在线答题	逐题作答，支持文本输入	P0
AI 批改	逐题评分 + 错因分析 + 参考答案	P0
薄弱点诊断	统计错题分布，定位薄弱知识点	P1
变式推送	针对薄弱点自动生成同类变式题	P1
学习看板	正确率、答题量、知识点掌握度统计	P2
拍照识题	拍真题照片自动识别题目	P2

3.3 非功能需求

类别	要求
性能	题目生成首条响应 ≤ 10 秒；页面加载 ≤ 2 秒
可靠性	已生成的题目和作答记录不丢失；断网时可继续做已加载的题
安全	用户数据存储在本地 SQLite；不上传敏感个人信息
易用性	新用户打开页面 30 秒内理解怎么用
可维护性	出题、批改、诊断各自独立模块；加新题型只改一个配置
可移植性	仅依赖 Python 3.8+，Windows / Mac / Linux 均可运行

3.4功能思维导图

3.5架构设计图

3.6 验收标准

编号	验收标准
A1	在输入框粘贴一段复习资料，点击生成题目，5 题以内出现
A2	逐题作答，提交后显示得分、参考答案和考点分析
A3	答错的题出现在"薄弱知识点"列表中
A4	针对某薄弱知识点，能一键推送 3 道同类变式题
A5	刷新页面后，历史作答记录和题目不丢失
A6	无网络 / 无 API Key 时，内置示例题库可正常答题
A7	项目 git clone 后 pip install -r requirements.txt && python app.py 即可运行
A8	学习看板显示答题数、正确率、最近练习记录

四、小组分工（本阶段）

成员	学号	本阶段负责
林锶堉	3124004476	后端架构设计、Flask 接口、数据库设计
黄添铨	3124004470	前端页面开发、交互设计、UI 实现
吴圣林	3124004485	需求调研、问卷设计、需求文档撰写
何星宇	3124004467	大模型 Prompt 设计、API 对接方案、项目部署

五、成员心得
林锶堉：这次最大的感受是"选题比写代码难"。一开始想做一个什么都能聊的学习助手，后来发现"什么都能做"等于"什么都不精"。调研之后聚焦到"出题+批改+找薄弱点"这条主线上，代码反而好写了。把架构图画出来之后，三个 Agent 各管各的，边界很清楚。

黄添铨：我负责前端。一开始觉得不就是几个页面嘛，做了之后发现，答题的流程体验特别重要——提交答案后反馈要快、要清晰，不能让人等半天还不知道自己对不对。把每个交互状态想清楚之后，页面其实不多，但每个按钮点下去都得有明确的反应。

吴圣林：我做调研和需求文档。最大的体会是，写需求不能写"系统要好用"这种空话，得写成"用户粘贴资料后 10 秒内出现第一题"这种可验收的标准。写验收标准的时候特别纠结，但写完之后发现，这些标准就是后面写代码时的 checklist。

何星宇：我负责 AI 部分和部署。试了几个 Prompt 之后发现，出题质量完全取决于 Prompt 写得好不好。后来加了"先列知识点再出题"的两步 Prompt，题目质量明显上去了。部署的时候也踩了坑——没有 API Key 怎么办？最后做了个本地模拟题库兜底，反而成了一个"离线也能演示"的卖点。

六、后续计划
-接入真实大模型 API（Kimi / 文心一言），替换模拟题库
-完成薄弱点诊断 → 变式题推送的完整闭环
-补自动化测试：出题质量、批改准确性、边界情况
-邀请身边考研同学内测，收集反馈迭代
-扩展拍照 OCR 识题功能