AI校园学习陪伴助手

作业所属课程	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class78-Grade2024-CS
作业要求	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class78-Grade2024-CS/homework/16767
作业的目标	开发一个基于智能体的软件，为传统的软件赋予全新的功能和用户体验
团队名称	无言以队
团队成员学号-名字	3124004503陈明凯，3124004505邓文炜

团队展示

1. 队名：无言以对

2. 团队项目的具体规划及描述：

我们小组的项目为AI 校园学习陪伴助手，是智能体开发课程作业，是一套浏览器可直接访问的 Web 应用，聚焦学生复习备考真实痛点。区别于通用大模型聊天工具，系统将课程作为一等核心对象，实现课件总结、习题引导辅导、自动生成复习计划、课程记忆上下文隔离、AI 错题本闭环、学习资源包生成、番茄专注计时、ESP32 硬件联动等完整能力。

后端采用 Python 标准库ThreadingHTTPServer实现零依赖server.py，舍弃 Flask，降低环境部署门槛；前端使用原生 HTML/CSS/JS，无需构建工具；数据存储使用 SQLite；智能体层做可插拔抽象，兼容 OpenAI、Kimi、文心一言、Claude 以及任意 OpenAI 兼容接口，无密钥时自动降级内置演示模式，保证离线 / 无密钥环境完整跑通全部业务流程。

课程记忆模块通过带预算控制的上下文拼接实现课程资料隔离注入；错题本实现录入‑错因诊断‑生成变式题‑标记掌握完整学习闭环；配套四套自动化回归测试脚本，完成三轮自查修复 XSS、接口异常、上下文超限、页面交互故障等工程问题。线上可直接访问，本机仅执行python server.py即可完成部署，适配答辩机房、离线演示等场景。

3. 队员风采：

队员 1

• 学号：3124004503
• 成员姓名：陈明凯
• 成员性格：严谨细致，善于复盘问题，遇到 bug 喜欢完整复现根因，做事踏实，注重工程质量
• 擅长的技术：Python 后端开发、标准库 HTTP 服务、SQLite 数据库、接口设计、自动化测试脚本编写
• 兴趣爱好：阅读技术博客、调试开源项目、整理项目文档
• 希望的软工角色：后端开发、测试工程师
• 主要负责：系统整体架构设计、server.py后端、agents 智能体抽象层、四套回归测试脚本、三轮自查漏洞修复、项目文档撰写

队员 2

• 学号：3124004505
• 成员姓名：邓文炜
• 成员性格：想法活跃，重视用户体验，耐心打磨交互细节，善于发现界面隐性问题
• 擅长的技术：原生 HTML/CSS/JS、Markdown 渲染、页面状态管理、前端故障排查
• 兴趣爱好：UI 交互设计、截图做原型、研究 Web 安全前端风险
• 希望的软工角色：前端开发
• 主要负责：全部前端页面、10 个导航模块实现、安全 Markdown 渲染器、忙碌态交互、资料查看 / 下载功能、XSS 前端验证、页面截图素材输出

4. 团队的首次合照：

5. 团队项目的愿景：
我们希望 AI 校园学习陪伴助手，能真正服务在校学生的课程复习场景。不做泛化闲聊，而是贴合课堂课件、作业错题，提供引导式学习辅助。未来期望优化长文档记忆与多用户能力，让它成为轻量化、易部署的课堂学习工具，帮助同学理清薄弱知识点，形成完整复习闭环。

我们小组做的是一个主题为AI校园学习陪伴助手的web网站，链接：https://ai-campus-companion.app.workbuddy.host/?sharecode=CEUN7FBTFJ

一、为什么做：五个来自身边的真实痛点

我们小组从身边同学日常复习的实际过程里梳理出五条高频痛点，并写出了项目目标：

调研发现的痛点	项目里的对应功能	实现要点
上课笔记零散、课件看不懂，想快速提炼知识点并生成复习提纲	课件总结	按句切分提取知识点 + 五段式考点提纲
遇到难题缺少引导式讲解，容易直接抄答案或无从下手	习题辅导	系统提示词强制「先给思路、不甩答案」
考前不知道怎么规划复习，难以安排节奏	复习计划	科目 + 剩余天数 → 按天分阶段排期
通用大模型不了解本校课件和授课重点，回答容易跑偏	课程记忆智能体	按 course_id 隔离资料，注入 system 上下文（V1.5.0 起有总量预算）
复习缺少错题整理与自测的一体化工具，过程没有闭环	AI 错题本	录题 → 错因诊断 → 定向变式题 → 标记掌握

第 4 和第 5 条是关键的差异化判断：通用聊天框不缺，缺的是「绑定我这门课」的垂直场景。所以我没有做套壳聊天页，而是让课程成为系统里的一等公民——先建课程、传资料，再问答；错题也挂在课程下，形成闭环。

二、先看成品：一个浏览器里就能跑的 Web 应用

我们迭代了五个版本：

版本	关键变化
V1.1	八个模块、课程记忆、AI 错题本、零依赖 server.py 补救
V1.2	学习资源包（五件套）+ 运行时模型接入
V1.3.0	移除 Flask 版，收敛为单一零依赖后端
V1.4.0	安全 Markdown 渲染、按钮忙碌态等 5 项体验优化
V1.4.1	课程资料支持「查看全文 / 下载」
V1.5.0	三轮自查后的 11 项加固（容错、XSS、数据一致性、上下文预算）

V1.5.0 的十个模块：学习概览（仪表盘 + 番茄钟）、智能问答、学习资源包、课件总结、习题辅导、复习计划、课程记忆、错题本、硬件联动、设置。比 V1.1 多了「学习概览」和「学习资源包」两个标签页。

前端是原生 HTML/CSS/JS，没有 Vue/React、没有构建步骤，一个 static/ 目录就是全部前端资源。选择原生前端不是偷懒：答辩机房、老师临时用手机打开链接、助教在没网环境里本地起服务——零构建意味着零意外。

「课程记忆」里上传的资料现在可以点「查看全文」就地展开（按 Markdown 排版）或「下载 .md」导出，全文会自动拼进该课程的问答上下文。这个入口是 V1.4.1 补上的，背后是一次很典型的「后端没问题、前端没入口」事故，后面细讲。

三、系统架构：从「双后端」收敛成单一零依赖后端

该图是需求文档中的系统架构图。图中「Flask 后端 (app.py)」是设计阶段方案：V1.1 曾保留 Flask 版与标准库版两套入口，V1.3.0 起已彻底移除 Flask 版，当前只有 server.py 一个入口。留着这张图，是为了如实呈现架构演进。*

分层如下：

• 表现层：static/index.html + style.css + app.js，10 个 tab，通过 fetch 调 /api/*；V1.4.0 起内置 escape-first 的安全 Markdown 渲染器。
• 服务层：server.py，纯标准库 ThreadingHTTPServer，40 条 REST 路由，负责静态文件、参数校验、统一 JSON 响应、复习任务调度。
• 业务层 services/：8 个业务模块 —— course（课程与记忆上下文）、tasks（问答/总结/辅导/计划/错因/变式）、wrong_questions（错题闭环）、study（资源包）、subject_knowledge（学科知识库）、mindmap、files（docx/pdf/txt 解析）、focus（番茄钟）。
• 智能体层 agents/：AgentProvider 抽象 + 5 个真实厂商实现 + DemoProvider 兜底 + factory.py 工厂 + credentials.py（运行时密钥）+ http_client.py（标准库 urllib）。
• 数据层：SQLite，8 张表 —— courses、course_materials、conversations、wrong_questions、review_tasks、settings、focus_sessions、provider_credentials。
• 硬件层（可选）：hardware/esp32.py 下发 Webhook，配 esp32_firmware.ino 固件点亮 LED + 蜂鸣器。

目录结构（V1.5.0）：

ai-campus-companion/
├─ server.py              # 唯一入口：零依赖 Web 服务器（Python 标准库）
├─ config.py / db.py / version.py
├─ agents/                # 可插拔智能体层
│  ├─ base.py             #   AgentProvider 抽象（complete / _call / probe）
│  ├─ openai_provider.py  #   GPT
│  ├─ qianfan_provider.py #   文心一言（千帆 v2 / 旧版 OAuth 双模式）
│  ├─ moonshot_provider.py#   Kimi
│  ├─ claude_provider.py  #   Claude
│  ├─ custom_provider.py  #   任意 OpenAI 兼容端点
│  ├─ demo_provider.py / demo_knowledge.py
│  ├─ credentials.py / http_client.py / factory.py
├─ services/              # 9 个业务服务模块
├─ hardware/              # ESP32 接口 + Arduino 固件
├─ static/                # 原生前端
├─ docs/                  # 需求文档、PPT、验收脚本、博客与配图
└─ render.yaml            # Render Blueprint

技术选型最终收敛为 Python 标准库 HTTP 服务 + 原生前端 + SQLite。理由很直接：作业要交付的是能跑起来、能被检查的系统，不是技术栈展示；两套后端意味着两套路由要同步维护，任何一次漏改都会造成「页面是新的、接口是旧的」。删掉 Flask 版后，python server.py 即可启动——不需要 pip、不需要密钥、不需要联网，答辩现场和机房都能直接跑。

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四、核心设计一：可插拔的智能体接口

作业明确要求「智能体必须嵌入自研系统」，而不是给一个官方聊天页链接。我的做法是先定义一个极小的抽象，让业务层只认识接口，不认识厂商：

类图：Provider 抽象、厂商实现、演示实现、工厂，以及服务层与数据实体（设计阶段绘制，后续新增了 custom 实现）。

# agents/base.py（V1.5.0 节选）
class AgentProvider:
    name = "base"
    label = "基础提供商"

    def is_available(self) -> bool:
        """该提供商当前是否可用（密钥是否配置齐全）。"""
        return True

    def complete(self, system_prompt: str, messages: list) -> str:
        """业务层唯一入口：任何异常都降级为提示文案，不让 Web 应用因模型故障而不可用。"""
        if not self.is_available():
            return f"（{self.label} 未配置密钥，已回退演示模式）"
        sp = _MODE_RE.sub("", system_prompt or "")
        try:
            return self._call(sp, messages)
        except Exception as e:
            return f"（{self.label} 接口调用失败，已回退演示模式：{e}）"

    def _call(self, system_prompt: str, messages: list) -> str:
        """厂商实现：成功返回文本，失败抛异常（由 complete 统一兜底）。"""
        raise NotImplementedError

    def probe(self) -> dict:
        """连通性自检，供设置页与自动化验收脚本使用。"""
        ...

所有业务函数都只写 provider.complete(system, messages)。厂商差异被关在各自的实现里，工厂按激活项装配，不可用就自动回退，这是「师生不申请密钥也能验收」的关键：

# agents/factory.py（V1.5.0 节选）
_PROVIDERS = {
    "openai": OpenAIProvider,
    "moonshot": MoonshotProvider,
    "claude": ClaudeProvider,
    "qianfan": QianFanProvider,
    "custom": CustomProvider,
    "demo": DemoProvider,
}

def get_provider(name: str = None) -> AgentProvider:
    """返回指定（或当前激活）的提供商实例；未配置密钥时回退演示模式。"""
    if name is None:
        name = get_active_provider_name()      # settings 表 + 运行时配置
    provider_cls = _PROVIDERS.get(name, DemoProvider)
    provider = provider_cls()
    if provider.is_available():
        return provider
    return DemoProvider()

图 5　设置页真实截图（V1.1 时期为 5 个可选项，V1.5.0 已增至 6 个，新增「自定义 OpenAI 兼容接口」）。未配置密钥的会明确标注将使用演示模式。

关于密钥，有一处需要更正早期表述：V1.2 之后不再只有 .env 一种来源。现在支持运行时通过 POST /api/agent/credentials 写入密钥，保存在 SQLite 的 provider_credentials 表并覆盖环境变量配置，activate:true 立即切换、无需重启；GET /api/agent/providers 只返回掩码，不回传明文。仓库里仍只有占位符模板 .env.example，真实 Key 从不写进代码或文档。

线上 /api/status 的真实响应（2026-11-06，V1.5.0）：

{
  "app": "AI校园学习陪伴助手",
  "version": "1.5.0",
  "active_provider": "demo",
  "providers": [
    {"name": "openai",   "label": "OpenAI GPT",            "available": false, "active": false, "configured": false, "source": "env"},
    {"name": "moonshot", "label": "Kimi (Moonshot)",       "available": false, "active": false, "configured": false, "source": "env"},
    {"name": "claude",   "label": "Anthropic Claude",      "available": false, "active": false, "configured": false, "source": "env"},
    {"name": "qianfan",  "label": "百度文心一言",            "available": false, "active": false, "configured": false, "source": "env"},
    {"name": "custom",   "label": "自定义 OpenAI 兼容接口",  "available": false, "active": false, "configured": false, "source": "env"},
    {"name": "demo",     "label": "内置演示模式（无需密钥）", "available": true,  "active": true,  "configured": true,  "source": "builtin"}
  ]
}

这里必须坦白：「演示模式」是规则化模板应答，不是大模型推理。它的价值是让系统在没有任何密钥、没有外网、没有 pip 包的环境里仍能把全部业务流程走通——建课程、传资料、问答、总结、错题闭环一个不少。V1.2 起它还接了内置学科知识库，数学题带标准答案与分步解析，不是占位符。填入任意一家密钥后，同一个 complete() 调用就会换成真实模型输出。---

五、核心设计二：课程记忆 = 按课程隔离的上下文注入

这是我认为最值得写的设计。所谓「长期记忆」没有用向量数据库，而是把课程资料拼进 system prompt，用结构化标记划清边界。

有两个细节是跑起来之后才补上的：

1. 【课程记忆】课程：{cname} 这个结构化标记不能省。最初只有自然语言描述，演示模式解析不出课程名，界面上的回复一直显示「当前课程」这种含糊字样。
2. 任务指令必须放进 system，user 消息只放原始内容。我一开始把「请总结以下课件：」拼在用户文本前面，演示模式把这句指令本身也当成知识点提取了，总结结果第一行赫然是「请总结以下课件」。现在每个任务用 【MODE:xxx】 在 system 里标明类型。

V1.5.0 又补了第三个，也是代价最大的一个：总上下文预算。原实现只对单份资料截断 4000 字，没有总量控制。我用临时库造了 20 份资料做压力测试，拼出来的 system prompt 长达 80351 字——真实模型会直接超限，或者产生完全不必要的 token 开销。修复后的实现：

# services/course.py（V1.5.0 节选）
def build_course_context(course_id: int) -> str:
    """单份资料最多 4000 字，整体另有 12000 字总预算；
    超预算时按上传顺序保留并明确提示。"""
    ...
    budget = MAX_CONTEXT_CHARS          # 12000
    included = 0
    for i, m in enumerate(mats, 1):
        t = f"（资料{i}：{m['title']}）\n"
        content = m["content"][:4000]
        room = budget - len(t)
        if room <= 0:
            break
        take = min(len(content), room)
        parts.append(t + content[:take])
        budget -= len(t) + take
        included += 1
    if included < len(mats):
        parts.append(f"（课程记忆共 {len(mats)} 份资料，已按上下文预算展示前 {included} 份；"
                     "其余资料可在「课程记忆」中打开全文查看。）")
    return "\n".join(parts)

同一组压力数据复测：12160 字，并附带明确的截断提示。20 份资料从「撑爆上下文」变成「有预算、可解释」。

线上真实问答（V1.5.0，课程 1「示例课程：数据结构」）：

POST /api/chat {"course_id": 1, "message": "完全二叉树有什么特点？"}

（演示模式 · 已绑定「示例课程：数据结构」）

「二叉树（Binary Tree）」是每个节点**最多有两个子节点**（左、右子树）的树形结构。
• 四种遍历：前序（根-左-右）、中序（左-根-右）、后序（左-右-根）、层序（逐层，用队列实现 BFS）。
• 二叉搜索树 BST：左子树 < 根 < 右子树，中序遍历得到有序序列……

注意回复里的 ** 和 •：这是模型/演示模式返回的 Markdown。V1.4.0 之前前端用 textContent 原样显示，用户看到的就是一堆星号和圆点——这也是第九节第一轮自查修掉的问题。

图 6　真实交互截图：在「示例课程：数据结构」下提问，回复首行明确显示课程记忆已绑定。右上角徽标为「内置演示模式（无需密钥）」。

验收脚本专门构造 A、B 两门课程验证隔离：两次 /api/chat 分别绑定各自的 course_id，回复首行显示各自课程名，互不串味——隔离断言通过。

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六、核心设计三：AI 错题本不是「存个题」，是一个闭环

很多同类项目做到「录入错题 + 列表展示」就停了。我把学习闭环补齐成四步：

录入题目 / 我的答案 / 正确答案
        ↓
POST /api/wrong-questions/{id}/analyze
        ↓  【MODE:error_analysis】独立诊断，定位薄弱知识点
        ↓  【MODE:variant】按原题生成同类变式题
        ↓
定向重做 → POST /api/wrong-questions/{id}/master 标记掌握
        ↓
GET /api/wrong-questions?unmastered=1 只剩还没吃透的题

analyze_and_variant()会先检查该题是否已有错因，没有才调用智能体推断，并把结果**落库**避免重复请求。这里也踩过一个坑：最初错因分析复用了普通chat()，因为它带的是 【MODE:chat】，返回一段通用课程问答，**根本不是错因诊断**；后来拆出独立的 analyze_error()与【MODE:error_analysis】` 才修正。

一道真实错题的诊断结果（摘自 demo_results.json）：

题目：求斐波那契数列第 n 项，n=40
我的答案：直接递归 f(n)=f(n-1)+f(n-2)
正确答案：使用记忆化或递推，时间复杂度 O(n)

🔍 可能的错因归类：
  1. 方法选择：直接套用了最直观的解法，未评估其在本题输入规模下的代价。
  2. 概念边界：对该知识点适用条件与前提的理解不够完整。
  3. 复杂度 / 边界意识：未检查解法在规模增大或边界输入下是否仍成立。

📌 薄弱知识点定位：建议回到该知识点的基础定义、复杂度分析与典型例题重新过一遍。
✅ 改进建议：先列出候选解法并比较代价 → 用小样本手算验证 → 再做同类题巩固。

图 7　错题本模块界面：录题、按课程归档、错因分析、变式题与「标记已掌握」都挂在同一个页面。（V1.5.0 已修掉列表的 innerHTML 注入风险，见第九节）

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七、一次真实翻车：为什么又多写了一个 server.py

这一节我想如实写，因为它比功能清单更有价值。

项目第一版是 Flask 后端。开发机上 pip install -r requirements.txt 被网络代理拦截（502），装不上 Flask。当时我做了「全量 py_compile + 直接调用业务函数」的验证，六个功能都返回了非空结果，于是我认为系统没问题，交付了。

但这个 Web 服务其实一次都没有真正启动过。 我只测了 Python 函数，没测 HTTP 层：路由、静态文件、JSON 解析、状态码、Cookie、并发，全都没验证过。老师一句「我要检查的是 Web 应用」就把它戳穿了。

补救分两步：

第一步，补一个零依赖运行层。 server.py 用标准库 ThreadingHTTPServer 实现，与 Flask 版共用 db / agents / services / hardware，暴露同一套 API 和页面，尊重 PORT 环境变量、绑定 0.0.0.0：

# server.py（V1.5.0 节选）
def _dispatch(self, method):
    parsed = urlparse(self.path)
    path, query = parsed.path, parse_qs(parsed.query)
    if method == "GET" and not path.startswith("/api/"):
        self._serve_static(path)
        return
    for verb, pattern, handler in ROUTES:
        if verb != method:
            continue
        m = re.match(pattern, path)
        if not m:
            continue
        if method == "POST":
            ctype = self.headers.get("Content-Type", "")
            body = (self._read_multipart() if ctype.startswith("multipart/form-data")
                    else self._read_body())
        else:
            body = {}
        result = handler(m, body, query)
        if isinstance(result, Download):
            self._send_download(result)
        elif isinstance(result, Raw):
            self._send_raw(result)
        else:
            self._send_json(200, result)
        return
    self._send_json(404, {"error": "接口不存在", "path": path})

第二步，真正发 HTTP 请求。服务一起来，三个 bug 立刻暴露：

现象	根因	修复
课程记忆回复只显示「当前课程」	上下文缺可解析的结构化标记	build_course_context() 增加 【课程记忆】课程：
课件总结把「请总结以下课件：」当成知识点	任务指令拼进了 user 文本	指令统一移入 system，用 【MODE:xxx】 区分
错因分析返回一段通用闲聊	复用了chat()的 MODE	新增 analyze_error() 与 【MODE:error_analysis】

这三个问题，只测函数永远发现不了——因为函数都「正常返回了字符串」。结论：可运行 ≠ 跑过 HTTP；验收要打真实请求。

后续 V1.3.0 干脆把 Flask 版删掉了：两只后端一起维护，迟早会不同步。现在仓库里只有 server.py 一个入口，requirements.txt 里只有说明注释、没有任何 pip 依赖，部署的 Build 阶段什么都不用装。

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八、让它自己长出复习资料：学习资源包与运行时模型接入

8.1 为什么加一层学科知识库

原来的「课件总结」是先有课件才有输出。但复习场景经常是：我只有一门课的名字，想先要一套自测题和知识框架。如果没配 API Key，纯规则化的演示模式只能回模板话术，这在答辩里站不住。

V1.2 加了 services/subject_knowledge.py：把同济《高等数学》上册的 7 章整理成结构化数据，每章包含知识点、公式/定理、高频易错点、带标准答案 + 分步解析 + 考点的题，以及对应的教材/公开课/工具资料。比如第一章第一题：

求极限 lim(x→0) sin(3x) / tan(2x)，答案 3/2，解析：sin(3x) ~ 3x、tan(2x) ~ 2x。

配上真实模型后，这层知识库不会丢，而是作为「接地上下文」送进模型，让 Kimi / 文心在指定章节范围内原创变式题，结果用 origin 字段标记来源。模型超时、鉴权失败、返回非预期 JSON 时静默回退知识库——接口永远有可用输出，这条比「接了大模型」更重要。

图 8　学习资源包：题目 / 总结 / 文章 / 资料 / 思维导图。

8.2 一次请求生成五件套

POST /api/study/pack 一次返回：自测题、复习总结、专题文章、资料清单、思维导图（树 JSON + SVG + Markdown 大纲 + Mermaid 源码）。实测：全册总结 7176 字、专题文章 7965 字 / 7 节、资料 8 项、导图 42 节点。题目可折叠查看答案，导图 SVG 用 CSS 变量跟随深浅色与主题色；另有 Markdown 全套导出与 SVG 下载。答辩现场直接打开 /?autopack=1#study，页面加载完就自动生成好全套。

图 9　深色模式下的学习资源包。

8.3 模型接入：不重启、不改代码

之前四家厂商虽然都实现了，但密钥只能写在 .env 里，改一次要重启。答辩前一刻想换成文心一言，很尴尬。V1.2 把这件事做成了运行时接口：

• POST /api/agent/credentials —— 填 Key / 模型名 / 接口地址，activate:true 立即切换；
• POST /api/agent/credentials/clear —— 清除并回退演示模式；
• POST /api/agent/test —— validate 只校验配置，probe 真实调用一次模型；
• POST /api/agent/complete —— 通用透传，自建系统直接调用当前或指定模型；
• GET /api/agent/providers —— 状态列表，密钥只返回掩码。

文心一言做了双模式适配：千帆 v2 只需 API Key（Bearer），旧版 WenxinWorkshop 用 AK/SK 换 access_token（内存缓存）。custom 提供商支持任何 OpenAI 兼容端点。所有厂商调用改成标准库 urllib，本机和云端都不依赖 requests。

图 10　模型接入表单与已接入状态。

8.4 没有真实 Key，怎么证明链路是通的

docs/study_check.py 会在本机临时起一个模拟服务，同时扮演「OpenAI 兼容端点」和「文心 OAuth + 聊天端点」，然后通过上述接口写密钥、发探测、调透传、让模型出题、再清除配置。36 项断言覆盖鉴权头、token 换取、请求体、响应解析、模型原创题并入结果、失败降级、掩码不泄漏。把模拟地址换成官方地址、假 Key 换成真 Key，就是真实调用。

这一点在答辩里要如实说：验证的是完整调用链与参数配置，不是「已经实测官方接口」。线上环境无法回调本机模拟端点，因此这 11 项探针在线上自动跳过，study_check.py 线上口径为 25/25。

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九、三轮自我检查：比加功能更值得写的部分

功能做完不等于能用。V1.4 之后我又做了三轮自查，每轮都坚持「先真实复现、再动手」，复现不了的一律不改。这比功能清单更能说明工程成熟度。

9.1 第一轮（V1.4.0）：看得见的体验缺陷

问题	真实证据	修复
问答/总结/辅导/计划/资源包返回 Markdown，却被 textContent 原样显示	页面满屏 **、•、未渲染表格	新增 escape-first 安全 Markdown 渲染器（先转义再渲染），支持标题/列表/表格/代码块/引用
按钮无请求中状态，可重复点击	连续点两次发起两个请求	统一忙碌态：禁用 + finally 恢复
概览「错题掌握率」无误题时显示 0.0%	新用户第一眼就是 0 分	优雅显示「暂无」
未内置科目生成内容无提示	「数据结构」返回通用模板，用户不知情	接口返回 discipline，前端对「自定义科目」追加说明
概览「待复习任务」卡片误跳硬件页	点击后离开首页	留在首页并聚焦输入框
隐藏损坏：app.js 里混入 4 个空字节（0x00），会使整页 JS 失效	grep 判定为二进制；占位符空格被替换	精确还原为空格，node --check 通过

9.2 第二轮（V1.4.1）：「资料打不开」

用户反馈「上传了资料但无法打开」。排查结论很典型：后端数据完全正常（list_materials 返回全文），问题在前端——列表只渲染「标题 + 时间 + 前 120 字预览」，根本没有打开入口。修复是给每条资料加「查看全文 / 收起」与「下载 .md」，复用安全 Markdown 渲染器，顺带修掉列表的 innerHTML 注入隐患。

还有一处部署侧的坑：本地自测用的资料存在 data/companion.db 里，部署是整目录上传，测试数据会跟着上线。我备份数据库后精确删除那一条并重新发布，线上 17 条用户资料一条没动。这条经验值得记：发布工具会覆盖线上数据，发布前必须确认数据目录内容。

9.3 第三轮（V1.5.0）：换角度查异常路径、脏数据、并发与状态一致性

这一轮不再看「界面好不好看」，专查系统在不顺利的时候会怎样。最严重的两个发现：

① 任何一个接口报错，整页会「变砖」。 init() 把 bindEvents() 排在一长串串行 await 之后，前面任何一步抛错（例如 loadStatus 里的 s.providers.find()），后面所有标签、按钮、上传、番茄钟、语音都不再绑定——页面看起来加载完了，却完全点不动。

为了坐实归因，我做了一组 A/B 浏览器对照：用同一个注入探针，唯一变量是后端 API 是否报错。

场景	修复前：点击「课程记忆」后	修复后
故障后端（所有 API 返回 error）	仍停在 panel-dashboard，徽标卡在「加载中…」，整页无交互	正常切到 panel-memory，徽标降级为「智能体：状态不可用」
对照后端（API 正常）	正常切到 panel-memory	正常切到 panel-memory

修复方式是把初始化拆成「每一步独立兜底 + 事件绑定前置」，接口挂了只影响对应区块的数据，不影响全局交互。

② 存储型 XSS 真的执行了。 向错题本录入 ，再用无头 Chrome 打开首页，DOM 里出现 ——不是理论风险，是载荷真的跑了。同源问题还在概览专注记录、上传预览里。三处全部改为 esc() 转义，修复后重跑：注入串以 <img...> 存在，不再执行。
其余确认并修复的问题（共 11 项）：

类别	问题	修复
数据一致性	给不存在的课程写资料返回 200，留下孤儿记录；空任务名静默入库	校验课程存在（400）、空名回落默认值
成本 / 稳定	课程记忆无总量预算，20 份资料拼出 80351 字	12000 字总预算，复测 12160 字并带截断提示
状态一致性	切课程后 A 课程对话留在 B 页面；慢响应覆盖新列表	清空聊天 + 请求序号丢弃过期响应
异常路径	「文章与资料」第二个请求失败时状态永久卡在「正在生成」	双请求独立判断 + 明确失败文案 + 按钮恢复
其他	统计卡片/上传区键盘不可达、导出失败替换整个应用页、后端 400 前端「点了没反应」、docx 只还原 3 种 XML 实体、SQLite 并发无等待窗口	tabindex/role/Enter-Space、blob 下载、统一错误提示、html.unescape、busy_timeout

也如实剔除 5 类误报：思维导图 SVG 后端已转义、quiz 的 count 后端已钳制到 30、空资料/空错题/空课程名已有 400 校验、页面无 <form> 故按钮 type 不成问题、未发现定时器泄漏或重复绑定。这些一行代码都没改——为了「修」而改，反而会引入回归。

9.4 测试手段本身也在升级

V1.1 只有「打真实 HTTP 请求」，V1.5.0 已经有了：Node 渲染器单测（含 XSS 注入串）、无头 Chrome DOM dump（验证按钮/标签真实渲染）、故障注入后端（模拟接口全挂）、A/B 对照实验、四套自动化回归、以及发布后的线上复验。第三轮的测试污染也做了收尾：先备份数据库 → 注入数据验证 → 停服还原 → 重启干净实例，实测 0 条测试残留。

十、验收：四套回归，本地与线上各跑一遍

四套脚本都只用标准库 urllib，不依赖 pytest 或任何第三方包：

脚本	覆盖	本地 V1.5.0	线上 V1.5.0
startup_check.py	启动自检、静态资源、版本指纹、路由可达	26 / 26	26 / 26
demo_check.py	26 个真实 HTTP 请求 + 30 项业务断言	26 / 26 请求，30 / 30 断言	26 / 26 请求，30 / 30 断言
feature_check.py	V1.1 新增功能（上传资料入记忆等）	19 / 19	19 / 19
study_check.py	高数资源包 + 模型接入链路	36 / 36	25 / 25（11 项本机模拟端点探针线上跳过）

线上实况确认（2026-11-06）：/api/status 返回 version: 1.5.0；静态 app.js 与本地字节级一致（47665 字节）；无头浏览器打开线上页面，10 个导航标签、资料「查看全文 / 下载」按钮、智能体徽标全部真实渲染，无 XSS 残留。
demo_check.py` 的 26 个请求覆盖完整链路（含异常分支）：

分组	请求	验证点
静态与状态	GET /、/static/css/*、/static/js/*、/api/status、/api/providers	页面/资源可访问，返回提供商列表
配置	POST /api/settings/provider	切换即时生效
课程记忆	新建课程 A/B、上传资料、读取资料、两门课各问答一次	上下文绑定正确、A/B 隔离成功
四大任务	/api/summarize、/api/tutor、/api/review-plan	知识点与提纲、引导式不甩答案、逐日排期
错题闭环	录题 → 按课程查询 → 错因+变式 → 标记掌握 → 筛选未掌握	五步全部通过
硬件与调度	/api/review-tasks、/api/hardware/test	到点下发接口正常
异常分支	缺参数 400、重名 400、未知接口 404	参数校验与错误处理

几个真实响应摘录：

课件总结（POST /api/summarize）—— 提取 6 条知识点并给出五段式提纲：

📌 提取的关键知识点：
  1. 栈是一种后进先出的线性结构     2. 队列是先进先出的线性结构
  3. 树是非线性层次结构             4. 图由顶点和边组成
  5. 哈希表支持平均O(1)查找         6. 二叉搜索树中序遍历有序
📝 建议的复习考点提纲：
  一、核心概念梳理  二、重点公式/定理  三、易混淆点对比
  四、典型例题思路  五、考前速记清单

引导式习题辅导（POST /api/tutor）—— 明确不给最终答案：

我先不直接给答案，按「引导式讲解」帮你理清思路：
1. 题意复述… 2. 破题思路… 3. 第一步… 4. 第二步… 5. 自检…
👉 你先按这个步骤试一下，卡在哪一步告诉我，我再针对性提示。

10 天复习计划（POST /api/review-plan）：

第 1~2 天：基础回顾  第 3~4 天：重点突破  第 5~6 天：真题/例题演练
第 7~8 天：查漏补缺  第 9~10 天：冲刺复盘（每日 2~3 小时，配合错题本）

图 11　课件总结：左侧粘贴课件文字，下方显示知识点与考点提纲（真实演示模式输出）。

图 12　按科目与天数生成逐日复习计划。

复现命令（无需任何第三方库）:

# 本地
python server.py                       # 默认 5000 端口，尊重 PORT 环境变量
python docs/startup_check.py
python docs/demo_check.py
python docs/feature_check.py
python docs/study_check.py

# 线上（BASE_URL / SHARECODE 由脚本读取）
BASE_URL=https://ai-campus-companion.app.workbuddy.host \
SHARECODE=CEUN7FBTFJ python docs/demo_check.py

本地若设置了 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY，记得先 export NO_PROXY=127.0.0.1,localhost，否则 urllib 会把 localhost 请求转给代理，得到莫名其妙的 502。这个坑我踩过。
线上链接带分享鉴权：demo_check.py 会先用 sharecode 打开首页建立会话 Cookie，再带着 Cookie 调 API，和浏览器行为一致。

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十一、上线、开源与逐步提交

• 在线应用：上面的公网链接，用 python server.py 启动，Build 阶段零依赖。发布平台会整目录上传，因此 data/ 里的数据会一起覆盖线上——发布前务必确认数据目录内容。

• 代码仓库：https://github.com/kecit33/ai-agent-study（Public，main 分支）。本地按模块拆成 60 余个独立 commit、90 余个受版本控制的文件；远端同步并非每次本地提交都立即执行，仓库内容以 GitHub 页面为准，本文描述的是本地 + 线上实况。

• 部署配置：根目录 render.yaml 是 Render Blueprint，声明服务类型、python server.py、健康检查 /api/status 与 ACTIVE_PROVIDER=demo。

• 自查与验收记录：docs/自我检查报告.md（十节，含三轮自查的复现证据）、docs/*_results.json 与 *_线上.json 双份结果。提交历史按模块拆分，不是一次性打包：骨架 → 数据层 → 智能体抽象/厂商/工厂 → 业务服务 → 硬件 → Flask API → 零依赖 server → 前端 → 验收脚本 → 文档 → 部署配置 → 迭代记录 → 三轮自查修复 → 线上复验证据。git log --oneline 能完整看到演进过程。

推送到 GitHub 时也遇到一串真实环境问题：连接器用的 GitHub App 凭据是只读的（写仓库返回 403 Resource not accessible by integration），沙箱代理又只放行 api.github.com 而拦截 github.com:443，常规 git push 走不通。最后用本机已登录的 GitHub CLI 取 PAT，经 Git Data API 逐 commit 重建历史；空仓库下该 API 返回 409 Git Repository is empty，需要先用 Contents API 建引导提交，再把 main 指向重建出的链尾。工具留在 docs/push_to_github.py。

十二、诚实复盘：这个项目还差什么

写技术博客只写好话，价值就折半了。V1.5.0 当前的局限：

1. 演示模式是规则化应答，不是真推理。它保证流程可验，但内容质量不代表大模型能力；填密钥后才是真实模型输出。本机和线上都没有真实厂商 Key，官方接口未实测。
2. 课程记忆仍是「拼接 + 预算截断」，没有分块、向量检索或 RAG。资料一多仍会丢信息，长课件场景需要换成检索式上下文。
3. SQLite 单文件、单实例，没有用户体系、没有权限隔离、没有并发压测。已加 busy_timeout 缓解写竞争，但仍是课程作业规模的原型，不是多租户 SaaS。
4. ESP32 联动只做到接口 + 固件 + Webhook 下发测试，没有实机联调，属于可选加分项。
5. 测试是端到端黑盒为主：四套回归 + Node 渲染器单测 + 无头浏览器 + 故障注入 A/B 对照，但没有 pytest 风格的单元测试、没有 CI 流水线，前端交互也没有覆盖到每一个分支。
6. 课程资料只能「查看全文 / 下载」，没有删除入口（后端也无 DELETE 路由）；前后端没有鉴权与速率限制，公网链接依赖平台侧分享码保护，不能直接当生产系统用。
7. 发布会覆盖线上数据：整目录部署会带上传本地 SQLite，线上新增内容在下一次发布后可能丢失，目前靠发布前人工核对与数据库备份兜底。

如果继续做，优先级是：接一家真实密钥跑通完整链路并录屏 → 用检索替换全文拼接 → 把数据目录纳入部署排除 / 做双向同步 → 补登录与多用户隔离 → 把四套回归接进 CI。

十三、需求分析文档

【腾讯文档】软件需求规格说明书
https://docs.qq.com/doc/DUGVyd3RFY3h3QWpZ