Language for Life 第二次团队作业——原型设计+概要设计
作业所属课程: 软件工程双学位2026
https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/SoftwareEngineeringDoubleDegree2026/
作业要求：https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/SoftwareEngineeringDoubleDegree2026/homework/15664
作业的目标: 基于前期需求分析成果，完成英语考研AI专注系统的原型设计与概要设计，为后续开发提供可视化界面与架构支撑。
团队名称: Language for Life
团队成员学号-名字:
3223005898-王振妃
3223005796-关欣玥
一、作业概述
本次作业基于前期《英语考研AI番茄专注系统》的需求分析成果，完成了项目的原型设计与概要设计，具体包括：
- 基于墨刀完成的微信小程序交互原型（含前台应用原型）
- 系统设计说明书与数据库设计说明书
- UML建模（用例图、类图、ER图）
- 团队协作记录与开发计划
二、原型设计（墨刀）
- 原型工具与版本
- 工具：墨刀（Modao）
- 项目名称：英语考研AI番茄专注系统（英语考研宝）
- 在线预览链接： https://b6smkq1g.site.modao.ink
- 核心页面设计说明
本次原型覆盖了项目的所有核心功能流程，页面设计与交互说明如下：
页面名称 核心功能与设计说明
登录/注册页 支持用户账号登录，进入系统主流程
方向选择页 提供6大考研方向选择入口，引导用户进入院校匹配流程
院校列表页 展示15所目标院校，支持点击查看详情
院校详情页 展示院校的参考书目（≥3本）、考试题型（≥2个）、特色标签（≥1个）
AI计划生成页 提供院校/方向/基础水平设置入口，模拟调用Coze生成备考计划
AI计划结果页 以结构化方式展示分阶段备考计划（基础/强化/冲刺）
番茄专注计时页 支持4种学习模式（单词/阅读/写作/翻译）的计时、暂停、完成操作
学习数据统计页 展示学习时长统计、日历标记、任务完成率等数据
AI答疑聊天页 模拟Coze智能体对话交互，提供考研英语知识问答功能
作文批改页 提供作文输入与评分建议展示入口
- 原型交互与流程
- 实现了页面间的基础跳转交互，完整覆盖“用户注册→方向院校匹配→AI计划生成→番茄专注学习→数据复盘”的核心流程
- 关键交互说明：点击院校列表项跳转至详情页、点击“生成计划”按钮跳转至结果页、番茄计时按钮控制计时状态切换
三、概要设计（UML+数据库）
（阅读链接：https://www.yuque.com/g/willow-fihmg/qipgk6/sr5h9ze97pzev2s5/collaborator/join?token=7si4ThBqqDCJpWfm&source=doc_collaborator# 《概要设计》）
- 协作图（Communication Diagram）—— 番茄专注计时模块
核心内容：展示用户、TimerPage、FocusService、FocusTimer、FocusRecord、MongoDB之间的交互关系。
关键流程：
正常完成路径：用户选择模式 → 启动专注会话 → 计时器每秒tick → 通知更新显示 → 计时结束 → 创建FocusRecord → 存入MongoDB → 展示结果摘要
中途取消路径：用户取消 → 停止会话 → 停止计时器 → 创建部分记录 → 存入MongoDB → 展示部分结果
设计要点：FocusService作为业务控制层，协调计时器、记录创建和数据持久化；FocusTimer为独立工具类，支持4种模式（番茄钟25min/短休息5min/长休息15min/自定义）。 - 用例图（Use Case Diagram）—— 考研英语备考小程序
核心内容：定义用户与系统的功能交互边界。
主要用例：注册/登录、选择方向与院校、查看院校详情、AI生成备考计划、标记任务完成、番茄专注计时、AI答疑、查看学习进度、可视化复盘、手动调整计划。
关键关系：
AI生成备考计划 include 调用Coze工作流
标记任务完成 include 保存学习记录
番茄专注计时 include 保存学习记录
外部依赖：Coze工作流（大模型API生成备考建议）、Coze智能体（英语考研知识问答）。 - ER图（Entity-Relationship Diagram）—— 数据实体关系
核心实体：User（用户）、FocusRecord（专注记录）、Task（任务）、StudyPlan（备考计划）、Direction（方向）、University（院校）、AIChatLog（AI答疑记录） - 活动图（Activity Diagram）—— AI备考计划生成流程
泳道划分：用户、小程序前端、微信云函数、Coze工作流
主流程：
用户选择方向+院校 → 点击生成
前端组装用户画像参数 → 调用云函数API
云函数加载院校知识库 → 组装Prompt → 调用大模型API（豆包/KIMI）
生成结构化备考计划 → 解析返回结果 → 验证JSON格式
格式有效：存入MongoDB → 展示计划 → 拆解任务列表
格式无效/生成失败：切换备用Prompt → 重新调用API → 备用成功则存入展示，失败则标记人工介入
异常处理：双重降级机制（主Prompt失败→备用Prompt→人工介入）。 - 类图（Class Diagram）—— 系统静态结构
核心类：
User：核心实体类（openid为主键），关联StudyPlan、FocusRecord、AIChatLog
StudyPlan：备考计划，包含planContent和tasks数组，提供generate/updatePlan/getProgress方法
FocusTimer：计时器工具类，封装start/pause/stop/getRemainingTime
FocusRecord：专注记录实体，由FocusTimer创建
Task：任务实体，支持markDone/updateContent
CozeService：外部服务类，封装Coze工作流API调用（callWorkflow/parseResponse）
University/Direction：院校与方向实体，University包含books/examTypes/tags等属性
关联关系：User creates AIChatLog（0..）、User has StudyPlan（0..1）、StudyPlan contains Task（0..）、StudyPlan belongs to University（1）。 - 时序图（Sequence Diagram）—— AI备考计划生成时序
参与对象：用户、小程序前端（TimerPage）、微信云函数（CloudFunction）、Coze工作流（CozeWorkflow）、MongoDB
时序流程：
用户选择方向+院校 → 前端调用generateStudyPlan()传递参数
云函数加载知识库+组装Prompt → POST调用Coze工作流
Coze调用大模型API → 返回结构化计划{planContent, tasks[]}
云函数解析JSON+验证格式
alt分支[格式有效]：insert存入MongoDB → 确认保存 → 返回planId+planContent → 前端渲染详情页+拆解任务
alt分支[格式无效/生成失败]：切换备用Prompt重新生成
备用成功：insert存入 → 返回展示
备用失败：返回错误码{code: 500, msg: "服务繁忙"} → 前端提示稍后重试+提供重新生成按钮
四、团队协作记录
- 开发计划时间安排
阶段 时间 里程碑产出
需求确认 第1天 完成需求文档与验收标准梳理
原型设计 第2天 完成核心页面设计与交互
概要设计 第2-3天 完成UML建模与数据库设计
文档整理 第3天 完成设计说明书与博客撰写
五、提交文件与链接
- GitHub团队仓库链接： https://github.com/willowwanglala-glitch/Software-Engineering-Assignment-2026/blob/main/second_homework
- 系统设计说明书PDF： https://www.yuque.com/g/willow-fihmg/qipgk6/pcv9wvxpmszotftc/collaborator/join?token=MQqGT5084rttZAg2&source=doc_collaborator#
- 数据库设计说明书PDF：https://www.yuque.com/g/willow-fihmg/qipgk6/gpzq7lk4oklycaf6/collaborator/join?token=mOelDXQNvMZPSr9V&source=doc_collaborator#
- 原型在线预览链接： https://b6smkq1g.site.modao.ink
六、总结
本次作业完成了项目的原型设计与概要设计，明确了系统的界面流程、架构模型与数据模型，为后续的编码实现奠定了基础。团队成员按分工完成了各自的任务，保证了项目设计的完整性与可落地性。
浙公网安备 33010602011771号