Alpha阶段项目复审
| 这个作业属于哪个课程 | 计科23级12班 |
|---|---|
| 这个作业要求在哪里 | 团队作业6——复审与事后分析 |
Alpha阶段项目复审排名表
| 小组 | 项目名称 | 优点亮点 | Bug与缺陷分析 | 最终建议与排名 |
|---|---|---|---|---|
| 洛珈山下团队https://github.com/Under-Luojia/Campus-Review-System | 校园点评系统 | 场景贴合度高,核心链路形成闭环,稳定性强(QPS≥500)。采用DDD架构,接口测试覆盖率90%。功能范围覆盖三类角色,并可公网体验。 | 存在优惠券并发超卖问题,搜索响应慢,短信验证失败风险,关注同步延迟。核心交易与并发场景存在严重Bug,第三方服务集成准备不足,关键Bug修复滞后。需求铺得过广,基础功能不牢固。未提供CI/CD或公开代码库,项目管理透明度低。 | 建议收缩Alpha范围,专注点评与浏览链路稳定;引入数据库锁机制解决并发问题;建立公开代码库和问题追踪系统。第1名 |
| e脉相传团队 https://github.com/Mark-Zhangbinghan/esimstore | eSIM套餐展示平台 | 切入跨境eSIM赛道,目标明确,响应式设计良好。展示出良好Git协作与部署能力,文档清晰,测试详细。 | 实质为展示页面,未实现购买、支付、激活等核心流程,项目未闭环。缺乏对后端业务逻辑和合规风险的应对。需求优先级失衡,过度强调前端展示。未提供代码仓库和工程实践细节。 | 建议强制完成完整模拟购买流程;建立功能、性能、安全测试用例;代码公开接受同行评审。第2名 |
| MCoder 团队 https://github.com/yosennn/KnowHub | 本地知识库问答系统 | 聚焦本地RAG问答,隐私场景针对性强。采用现代架构,技术整合能力出色。提供一键部署,用户体验良好,支持多种应用场景。 | 超长文档处理时内存占用增长;Safari浏览器中流式输出动画偶有异常;低配GPU环境下运行不流畅。 | 优化大文件处理与跨浏览器兼容性;逐步引入权限管理与版本控制功能。第3名 |
| 我自己一队 | 词友星球 | 创新性强: |
AI驱动内容生成:通过AIGC(人工智能生成内容)技术,项目能够根据用户的学习进度、兴趣和需求动态生成个性化学习内容,打破了传统语言学习工具的静态题库模式,极大提高了学习的趣味性与互动性。- NFT资产化:通过将用户的“单词伙伴”转化为NFT数字资产,使学习过程不仅仅停留在知识积累上,还能激励用户的长期参与,且提供了一个具象化的学习成果,通过NFT机制为学习投入赋予数字身份与权益,进而提升学习的内在动力。
社交化学习机制:通过PVP社交竞技、社交化学习模式将竞争与合作结合,增强用户粘性,拓展学习的互动性与趣味性,使用户能够在虚拟世界中建立更强的社交联结和归属感。
市场契合度高:- 项目目标针对Z世代的个性化、情感联结需求,符合当下年轻人对“学习即娱乐”的需求。随着Z世代对学习体验的高期望,项目提供了一个将语言学习与数字娱乐结合的创新平台。
通过区块链与NFT技术的结合,VocalBuddy有机会在未来成为Web3.0时代的教育娱乐先锋,迎合数字化教育和长期学习的市场需求。
多元化发展前景:- 项目并不仅限于单词学习,未来可以横向拓展至多语种、专业领域,纵向与职业认证体系打通,形成完整的“学—证—用”闭环,支持从词汇积累到实战模拟、考试备战的全过程。
在元宇宙场景中,VocalBuddy能升维为用户跨虚拟世界的“学习型数字身份代理”,实现持续的社交互动和价值呈现,为用户提供更丰富的数字生活方式。
社会价值与商业前景:
项目致力于为欠发达地区的孩童提供高质量、免费的语言学习机会,满足教育公平性与社会责任感。
项目可扩展至B端企业培训、跨境服务及IP合作,构建多元化营收模式,为企业与个人提供全面的语言学习与教育娱乐解决方案。|技术难点与稳定性问题:
AIGC生成内容的质量控制:虽然AIGC技术可以实现内容的个性化生成,但如何确保生成的内容符合语言学习的质量标准,避免信息碎片化或过度简单化,仍是项目需要面对的挑战。
NFT资产管理与交易机制:NFT技术的整合在初期可能面临用户理解与接受的障碍,如何确保NFT的价值传递与资产化机制的稳定性,避免出现数字资产泡沫或市场低迷,是项目需要解决的问题。- 数据安全与隐私保护:随着区块链技术的应用,用户数据的保护与隐私问题会更加敏感,项目需加强数据加密、用户隐私保护等措施,确保合规性与用户信任。
用户体验与功能完善度:
社交功能的深度不足:尽管项目加入了社交竞技等社交化学习功能,但如何使用户能够在学习中建立深度的情感联结与持续的互动,仍需进一步提升社交体验的设计,例如定制化社交互动、积分系统等功能。
UI/UX设计的优化:项目需要确保用户界面的友好性与易用性,尤其是在用户初次接触NFT与AI生成内容时,界面设计需要更具引导性,避免用户因技术门槛而放弃使用。3. 市场拓展与竞争压力:
市场教育与用户认知:目前,尽管全球语言学习市场前景广阔,但NFT与AI生成内容的结合依然是较新的概念。如何突破市场的认知障碍,教育用户并提高其接受度,可能需要大量的推广与市场开拓工作。
与传统产品的竞争:如Duolingo、百词斩等现有的语言学习平台具有强大的用户基础,VocalBuddy在同质化竞争中需要找到自己的差异化优势,并通过创新的机制和内容吸引更多用户。
资金与技术投入:
初期资金压力与技术研发投入:虽然项目的创新性较强,但技术研发与NFT平台的搭建需要大量的资金支持。初期投入较大,且技术实现需要团队的高效协作与持续研发支持,可能会面临一定的资金与资源压力。|
| NoteForces 团队 https://github.com/iikachan/noteforces | 在线笔记系统 | 核心功能完整,支持协作场景,测试与部署文档专业,用户设计合理。 | 并发编辑冲突未解决,分享链接无过期时间。部分关键协作功能被放弃,产品竞争力弱。工程实践深度不足。 | 引入乐观锁或操作转换机制;强制实现链接过期;提升单元与集成测试覆盖率。第5名 |
| 蛋仔派队 https://github.com/skymoon-13/Sports_Venue_Reservation_System | 场馆预约系统 | 场馆查询、预约、管理流程健全,并发性能良好,测试与安全机制完善。Bug管理清晰,部署规范。 | 邮件通知格式异常,状态刷新延迟,筛选性能低。同步稳定性易受网络影响。 | 引入心跳机制与数据校验确保同步一致;早期介入浏览器兼容性测试;公开代码库以提升工程可审查性。第6名 |
| TanhT 团队 前端:https://github.com/changlu812/TanhT-front
后端:https://github.com/Wangjiahui1266/TanhT-backend | 文章管理系统 | 产品定位清晰,前端交互流畅,部署速度快,页面体验良好。 | 无后端持久化,纯前端Mock数据;缺少多用户支持,功能局限严重。 | 建议优先实现数据持久化与用户系统,确保基础闭环。第7名 |
| 书屋团队 https://github.com/WiseL00k/Campus-Book-Trad | 校园二手书交易平台 | 聚焦校园刚需,初步实现MVP闭环,使用Django,部署简便。 | 缺失支付与认证机制,性能与UI问题明显。 | 应完善交易流程,加入支付模拟与用户信誉机制。第8名 |
| iBlog Community https://github.com/maple525866/WorkingBlog | 博客社区 | 支持发帖、评论、互动,整体功能闭环,文档流程规范。 | 搜索不准确,私信延迟严重;高并发下性能瓶颈突出。 | 升级搜索引擎组件,优化异步处理能力。第9名 |
| library-system 小组https://github.com/ywks1/library-system | 图书管理系统 | 贴合图书馆应用,规则完备,报表支持较好,Bug修复率高。 | 图表异常与分页性能差,缺少数据备份策略。 | 优化数据库索引,增加备份与容器部署机制。第10名 |
| 没活硬整 https://github.com/lo581/sky-take-out | 天空外卖系统 | 三端覆盖,流程齐全,测试与部署文档规范。 | 多个核心Bug未修复,WebSocket不稳定,创新点不足。 | 建议重构不稳定模块,聚焦系统可靠性提升。第11名 |
| KFCoder https://gitee.com/zhiyu-xinxuan/kfcoder | 健康管理系统 | 功能清晰,测试覆盖好,部署友好。 | 缺少通知机制,分析能力弱,兼容性测试不够。 | 增加提醒功能,接入真实通知渠道。第12名 |
| 校园论坛 https://github.com/jiandanmingzi/jiandanmingzi/tree/main/3123004657/forum | 校园匿名论坛 | 实现最小闭环,部署简易,贴近学生交流需求。 | 架构混乱,管理功能缺失,安全性薄弱。 | 建议重构架构,优先实现认证与内容审核机制。第13名 |
| 从容应对 https://github.com/baiyehhj/college-student-health-management-system | 健康管理系统 | 架构设计合理,RESTful接口清晰,具备扩展潜力。 | 实际功能几乎未实现,缺乏执行力。 | 建议快速完成一个完整功能模块,如健康打卡流程。第14名 |
| 哥们记了 | 消费分析工具 | 产品逻辑清晰,分类准确率高,测试报告规范。 | 缺少后端支持,Mock实现,性能极差。 | 建议建立公开代码库,补全后端支撑能力。第15名 |

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